Redis的Hash结构大数据量拆分成多个小的hash工具类
- Redis
- 时间：2023-01-05 21:33
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简介
假如有hash类型的key，其中有100万对field和value，field是自增id，这个key存在什么问题？如何优化？拆分前占用内存大小：方案：拆分为小的hash，将id/100作为key，将id%100作为field，这样每100个元素为一个Hash拆分后，占用内存大小：拆分工具类：import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactor
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方案：
拆分为小的hash，将 id / 100 作为key， 将id % 100 作为field，这样每100个元素为一个Hash
拆分后，占用内存大小：
拆分工具类：
import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.ScanResult;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class JedisTest {
private Jedis jedis;
@BeforeEach
void setUp() {
// 1.建立连接
jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
// 2.设置密码
jedis.auth("123321");
// 3.选择库
jedis.select(0);
}
@Test
void testSetBigKey() {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 650; i++) {
map.put("hello_" + i, "world!");
}
jedis.hmset("m2", map);
}
@Test
void testBigHash() {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
map.put("key_" + i, "value_" + i);
}
jedis.hmset("test:big:hash", map);
}
@Test
void testBigString() {
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
jedis.set("test:str:key_" + i, "value_" + i);
}
}
@Test
void testSmallHash() {
int hashSize = 100;
Map<String, String> map = new HashMap<>(hashSize);
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
int k = (i - 1) / hashSize;
int v = i % hashSize;
map.put("key_" + v, "value_" + v);
if (v == 0) {
jedis.hmset("test:small:hash_" + k, map);
}
}
}
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}