javahgetall的简单介绍

本篇文章给大家谈谈javahgetall，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Java如何获取Redis中存储的大量内容?
• 2、java rediscachepipeline怎么检查key是否存在
• 3、如何使用Java来获取redis中某个key的所有数据
• 4、Redis --- 八种数据类型（基本命令）
• 5、Java中 如何把Object类型强转成Map类型
• 6、java连接redis超时问题怎么解决

Java如何获取Redis中存储的大量内容?

第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；

第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。

第三，由于redis用的是物理内存，不是JVM内存，一般情况下往redis里丢千万级别的记录数基本不影响性能，

java rediscachepipeline怎么检查key是否存在

Java使用Pipeline对Redis批量读写（hmsethgetall）

一般情况下，Redis Client端发出一个请求后，通常会阻塞并等待Redis服务端处理，Redis服务端处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给Client。

这有点类似于HBase的Scan，通常是Client端获取每一条记录都是一次RPC调用服务端。

在Redis中，有没有类似HBase Scanner Caching的东西呢，一次请求，返回多条记录呢？

有，这就是Pipline。官方介绍

通过pipeline方式当有大批量的操作时候，我们可以节省很多原来浪费在网络延迟的时间，需要注意到是用pipeline方式打包命令发送，redis必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。打包的命令越多，缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。

如何使用Java来获取redis中某个key的所有数据

一个key 的所有数据??

redis一个key只对应一个值

这个值可以是多种类型的

普通的字符串类型就:

get key

列表类型:

lrange key start end

hash类型:

hgetall key

Redis --- 八种数据类型（基本命令）

String、Hash、List、Set和Zset。

等同于java中的， MapString,String string 是redis里面的最基本的数据类型，一个key对应一个value。

应用场景 ：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，如用户信息，登录信息和配置信息等；

实现方式 ：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作（自增自减等原子操作）时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

Redis虽然是用C语言写的，但却没有直接用C语言的字符串，而是自己实现了一套字符串。目的就是为了提升速度，提升性能。 Redis构建了一个叫做简单动态字符串（Simple Dynamic String），简称SDS。

Redis的字符串也会遵守C语言的字符串的实现规则，即 最后一个字符为空字符。然而这个空字符不会被计算在len里头。

Redis动态扩展步骤：

Redis字符串的性能优势

常用命令 ：set/get/decr/incr/mget等，具体如下；

ps：计数器（字符串的内容为整数的时候可以使用），如 set number 1。

补充：

等同于java中的： MapString,MapString,String ，redis的hash是一个string类型的field和value的映射表， 特别适合存储对象。 在redis中，hash因为是一个集合，所以有两层。第一层是key：hash集合value，第二层是hashkey：string value。所以判断是否采用hash的时候可以参照有两层key的设计来做参考。并且注意的是， 设置过期时间只能在第一层的key上面设置。

应用场景 ：我们要存储一个用户信息对象数据，其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日，通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日；

实现方式 ：Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口。如，Key是用户ID, value是一个Map。 这个Map的key是成员的属性名，value是属性值 。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。 当前HashMap的实现有两种方式 ：当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap，当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时redisObject的encoding字段为int。

常用命令 ：hget/hset/hgetall等，具体如下：

等同于java中的 MapString,ListString ，list 底层是一个链表，在redis中，插入list中的值，只需要找到list的key即可，而不需要像hash一样插入两层的key。 list是一种有序的、可重复的集合。

应用场景 ：Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现；

实现方式 ：Redis list的实现为一个 双向链表 ，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括 发送缓冲队列 等也都是用的这个数据结构。

常用命令 ：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等，具体如下：

性能总结 :

它是一个字符串链表，left、right都可以插入添加。

等同于java中的 MapString,SetString ，Set 是一种无序的，不能重复的集合。并且在redis中，只有一个key它的底层由hashTable实现的，天生去重。

应用场景 ：Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动去重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且 set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口 ，这个也是list所不能提供的；如保存一些标签的名字。标签的名字不可以重复，顺序是可以无序的。

实现方式 ：set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

常用命令 ：sadd/spop/smembers/sunion等，具体如下：

ZSet(Sorted Set：有序集合) 每个元素都会关联一个double类型的分数score，分数允许重复，集合元素按照score排序（ 当score相同的时候，会按照被插入的键的字典顺序进行排序 ），还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。

应用场景 ：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以 通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。 当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

底层实现 ： zset 是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构，常用作排行榜等功能，以用户 id 为 value ，关注时间或者分数作为 score 进行排序。实现机制分别是 zipList 和 skipList 。规则如下：

zipList：满足以下两个条件

skipList：不满足以上两个条件时使用跳表、组合了hash和skipList

为什么用skiplist不用平衡树？

主要从内存占用、对范围查找的支持和实现难易程度这三方面总结的原因。

拓展：mysql为什么不用跳表？

常用命令 ：zadd/zrange/zrem/zcard等；

官网地址：

可以用来推算两地之间的距离，方圆半径内的人。

关于经度纬度的限制：

一般我们使用Hyperloglog做基数统计。

什么是基数？就是一个集合中不重复的数的个数。

集合A：{1,3,5,7,9,7}

集合B：{1,3,5,7,9}

AB集合的基数都是5

应用：统计网站的访问量（一个人访问网站很多次仍然算作一次）。

优点：占用的内存是固定的，找2^64次方个数的基数，只需要12KB内存。

缺点：有0.81%的错误率，可以忽略不计

概述： bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。 我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 bitmap 本身会极大的节省储存空间。

应用场景: 适合需要保存状态信息（比如是否签到、是否登录...）并需要进一步对这些信息进行分析的场景。比如用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。

针对上面提到的一些场景，这里进行进一步说明。

使用场景一：用户行为分析 很多网站为了分析你的喜好，需要研究你点赞过的内容。

使用场景二：统计活跃用户

使用时间作为 key，然后用户 ID 为 offset，如果当日活跃过就设置为 1

那么我该如果计算某几天/月/年的活跃用户呢(暂且约定，统计时间内只有有一天在线就称为活跃)，有请下一个 redis 的命令

使用场景三：用户在线状态

对于获取或者统计用户在线状态，使用 bitmap 是一个节约空间效率又高的一种方法。

只需要一个 key，然后用户 ID 为 offset，如果在线就设置为 1，不在线就设置为 0。

补充 ：

巨人的肩膀：

Java中 如何把Object类型强转成Map类型

首先你需要保证要转换的Object的实际类型是MapString, String

假设Object变量名为obj，强制转换(MapString, String)obj

转换前最好进行类型检查，防止出现ClassCastException

java连接redis超时问题怎么解决

应该是redis本身的服务有问题了

本文所针对的连接超时问题所涉及的相关元素如下:

Redis客户端: Jedis (java)

Redis版本 :2.8.12

Redis部署操作系统类型:Linux

正文开始:

No 1.Redis执行大命令(时间复杂度为O(N)的命令)

问题剖析:

a.Redis服务器端通过单线程处理命令,一旦有大命令被执行,Redis将无法及时响应来自客户端的任何命令

关于Redis大命令的监控,可以查看slowlog来观察

b.在使用jedis作为redis客户端时,当redis连接池的配置参数testOnBorrow=true时,默认会在获取redis连接

时,先执行redis的ping方法,而基于原因a,此时redis将无法及时响应,自然会报出time out异常

如何解决:

a.尽量避免使用时间复杂度为O(N)的命令

b.如果无法避免使用时间复杂度为O(N)的命令,则应降低其使用频率,避免在业务高峰期时使用

No 2.Redis单次操作数据包过大

问题分析

a.单次操作数据包过大,且操作频繁,极有可能会导致网络拥堵

b.在使用jedis作为redis客户端时,当redis连接池的配置参数testOnBorrow=true时,默认会在获取redis连接

时,先执行redis的ping方法,而基于原因a,此时redis将无法及时响应,自然会报出time out异常

如何解决:

a.排查代码,确定是否存在大数据(数据条目过多/单条数据过大)操作,将其进行改造,改造方案有两个:

a1.数据拆分,变更数据类型(常见的情况是将java中的collection类型序列化后存入redis的String数据

类型中),如将String数据类型调整为hash/list/set等,这常用于解决单条数据量过大的情况

a2.调整业务逻辑,减少单次数据查询范围(常见的情况如将redis中的整个hash数据取回,在应用程序内存中获取需要的entry),如使用hget等单条查询命令替换hgetall命令

关于javahgetall和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。