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背景

在最近的项目中，我们需要对一个庞大的数据库进行查询，数据量大约在几千万条的级别。同时，对查询速度有很高的要求。我们最初使用的是Hive进行查询，单次查询速度在几分钟级别，显然无法满足交互式查询的需求。在使用Presto进行优化后，查询速度下降到了秒级别，但仍然对分页功能的支持不够友好，手动实现分页导致了后续优化的必要性。

缓存的选择

虽然Presto相比Hive带来了速度的提升（官方宣称是10倍），但在实际应用场景中，对前端分页支持仍不够理想。为了优化用户体验，采用了Redis缓存，这是让人不得已的选择。尽管如此，优化应从底层手始。 好吧，我们来看一下使用 RedisTemplate。Spring 提供了一个强大的 Redis 模板，RedisTemplate，这个模板在开发过程中使用非常方便。Redis 中可以存储各种数据类型，如 String、List、Set、Hash、Zset 等。本文将重点介绍 List 和 Hash 的使用方法。

List 操作

Redis 的 List 类型是一个简单的字符串列表。常见的操作方法包括：

• hasKey
• range
• delete
• size
• leftPush
• leftPushAll
• leftPushIfPresent
• leftPop
• rightPush
• rightPushAll
• rightPushIfPresent
• rightPop
• index
• trim
• remove
• rightPopAndLeftPush

Hash 操作

Hash 类型可以用来存储类似 HashMap 的数据。在开发中，一个 Redis 键可以理解为一个 HashMap：

• put
• putAll
• putIfAbsent
• get
• delete
• values
• entries
• hasKey
• keys
• size
• increment
• multiGet
• scan

引入 RedisTemplate

为了使用 RedisTemplate，需要在项目中引入相应的依赖和配置文件。具体步骤包括：

• 在 pom.xml 中添加 Spring Boot Data Redis 依赖。
• 创建一个 RedisConfig 配置文件，配置 RedisTemplate 的序列化。
• 将 RedisTemplate 注入应用程序，使用 @Autowired 注注。

配置文件样例如下：

package com.detectivehlh;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;

/**

• RedisConfig

• @author Lunhao Hu

• @date 2019-01-17 15:12 */ @Configuration public class RedisConfig {

  @Bean public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

  Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
   jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
   StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
   template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
   template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
   template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
   template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
   template.afterPropertiesSet();
   return template;

  }

}

这样配置后，可以在需要使用 Redis 操作的组件中注入 RedisTemplate 实例，并通过其提供的操作方法进行缓存操作。

最终，通过在前端中使用 Redis 缓存，可以有效减少对数据库的查询次数。当用户第一次查询时，会耗费较长时间；但一旦数据缓存完成，后续的分页操作则可以在毫秒级别完成，从而大幅提升用户体验。