前文我們已經介紹并實戰了Redis的資料類型哈希Hash的相關指令行及其對應的Java單元測試的實戰代碼，本文我們将以實際項目中典型的應用場景"系統資料字典子產品的實時觸發存儲"為案例，學以緻用，一起踐行哈希Hash在實際項目下的實戰應用，感受感受其在實際業務場景下的作用！
在前文我們已經簡單介紹了Redis的資料類型~哈希Hash的底層存儲結構，很顯然，哈希Hash跟其他的資料結構還是有諸多不同之處的。其他的據結構幾乎都是：Key-Value的存儲，而Hash則是：Key – [Field-Value] 的存儲，也就是說其他資料結構的Value一般是确切的值，而Hash的Value是一系列的鍵值對，通常我們是這樣子稱呼Hash的存儲的：大Key為實際的Key，小Key為Field，而具體的取值為Field對應的值。如下圖所示：
說實在的，它的作用還是很強大的，特别是在存儲"同種對象類型"的資料清單時哈希Hash更能展現其優勢，除此之外，其最大的、直覺上的作用便是"減少了緩存Key的數量"，而這主要還得得益于哈希Hash底層存儲資料時的存儲方式，如上圖所示！
接下來，我們便以實際項目開發中典型、常見的應用場景"系統資料字典實時觸發緩存存儲"為案例一起來踐行哈希Hash的作用。
對于"資料字典子產品"，相信很多小夥伴都有所聽聞過，毫不誇張地講，幾乎每個項目都會有一個獨立的功能子產品，用于管理項目中各個業務子產品經常出現的"通用化、共性的、需要配置起來的東西"，這些通用化的東西我們可以稱之為"資料字典"，對于這些東西我們一般會單獨開辟一個獨立的功能子產品，如"資料字典子產品"進行單獨維護管理！
對于上面這個解釋，可能有些小夥伴有點懵，下面我們舉個栗子吧，比如經常可以見到的資料字典："性别Sex~其取值可以有：男=1；女=0；未知=2"；比如"支付狀态PayStatus~其取值可以有：1=未支付；2=已支付；3=已取消支付；4=已退款…"；再比如"訂單稽核狀态ReviewStatus~1=已儲存/未稽核；2=已稽核；3=稽核成功；4=稽核失敗…"等等可以将其配置在"資料字典功能子產品"中将其維護起來，如下圖所示：
看到上面這張圖，有些機靈的小夥伴可能會立即聯想到哈希Hash的底層存儲結構(本文開篇的那張圖)，會發現驚人的相似，就拿"性别Sex"這一資料字典為例，它的取值為"Female-女性"、"Male-男性"，這不就相當于哈希Hash的底層存儲結構嗎~Key=Sex，Field-Value對包含兩隊，分别是：Field=Female ~ Value=女性；Field=Male ~ Value=男性。
了解了這種資料關聯以及存儲之後，在後文的實戰中你就會發現代碼很容易了解，并且在實戰過後你或許會發出驚歎："原來如此！"
除此之外，還有一種現象需要跟小夥伴分享分享，那就是"資料字典功能子產品"一旦配置好了某個"資料字典"之後，我們基本上會在好幾個月内都不會去重新修改它了，即有點"一勞永逸"的感覺！基于這個前提，我們可以将前端發起的請求實時通路資料庫DB的"資料字典" 優化為 基于緩存Redis的哈希Hash進行存儲與通路，并且這種存儲是"實時"的，那我們就開始吧！
(1)同樣的道理，工欲善其事，必先利其器，我們首先需要建立一個資料庫表sys_config用于存儲管理者添加的資料字典，其DDL如下所示：
CREATE TABLE `sys_config` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `type` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL COMMENT '字典類型', `name` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '字典名稱', `code` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '選項編碼', `value` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '選項取值', `order_by` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '排序', `is_active` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '是否有效(1=是;0=否)', `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '建立時間', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `idx_type_code` (`type`,`code`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='字典配置表';
采用Mybatis的逆向工程生成該資料庫表的實體類Entity、Mapper操作接口及其對應的用于操作動态SQL的Mapper.xml，在這裡我們隻貼出SysConfigMapper接口中一個相當重要的方法吧：
//查詢目前資料字典表中所有可用的-已激活的資料字典清單List selectActiveConfigs();
其對應的動态SQL實作如下所示：
SELECT FROM sys_config WHERE is_active = 1 ORDER BY type, order_by ASC
(2)緊接着，我們建立一個HashController，用于"新增資料字典"、"擷取緩存中所有的資料字典"以及"擷取特定編碼的資料字典取值清單"，其完整的源代碼如下所示：
/**資料類型Hash散列-減少key存儲、類似于map-可以通過鍵取得其 “值” (可以對象清單...) * @Author:debug (SteadyJack) **/@[email protected]("hash")public class HashController extends AbstractController { @Autowired private HashService hashService; //新增資料字典 @RequestMapping(value = "put",method = RequestMethod.POST,consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) public BaseResponse put(@RequestBody @Validated SysConfig config, BindingResult result){ String checkRes= ValidatorUtil.checkResult(result); if (StrUtil.isNotBlank(checkRes)){ return new BaseResponse(StatusCode.Fail.getCode(),checkRes); } BaseResponse response=new BaseResponse(StatusCode.Success); try { hashService.addSysConfig(config); }catch (Exception e){ response=new BaseResponse(StatusCode.Fail.getCode(),e.getMessage()); } return response; } //擷取緩存中所有的資料字典 @RequestMapping(value = "get",method = RequestMethod.GET) public BaseResponse get(){ BaseResponse response=new BaseResponse(StatusCode.Success); try { response.setData(hashService.getAll()); }catch (Exception e){ response=new BaseResponse(StatusCode.Fail.getCode(),e.getMessage()); } return response; } //擷取緩存中某個特定編碼下資料字典的取值清單 @RequestMapping(value = "get/type",method = RequestMethod.GET) public BaseResponse getType(@RequestParam String type){ BaseResponse response=new BaseResponse(StatusCode.Success); try { response.setData(hashService.getByType(type)); }catch (Exception e){ response=new BaseResponse(StatusCode.Fail.getCode(),e.getMessage()); } return response; }}
(3)其中，hashService下那幾個方法的實作邏輯即為真正要做的事情，其完整源代碼如下所示：
/**hash資料類型-service * @Author:debug (SteadyJack) * @Link: weixin-> debug0868 qq-> 1948831260 * @Date: 2019/10/31 21:07 **/@Servicepublic class HashService { private static final Logger log= LoggerFactory.getLogger(HashService.class); @Autowired private SysConfigMapper sysConfigMapper; @Autowired private HashRedisService hashRedisService; //TODO:添加資料字典及其對應的選項(field-value) @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public Integer addSysConfig(SysConfig config) throws Exception{ int res=sysConfigMapper.insertSelective(config); if (res>0){ //TODO:實時觸發資料字典的hash存儲 hashRedisService.cacheConfigMap(); } return config.getId(); } //TODO:取出緩存中所有的資料字典清單 public Map> getAll() throws Exception{ return hashRedisService.getAllCacheConfig(); } //TODO:取出緩存中特定的資料字典清單 public List getByType(final String type) throws Exception{ return hashRedisService.getCacheConfigByType(type); }}
(4)而hashService中實作資料字典的實時存取又是交給了HashRedisService相應的方法邏輯進行處理，其對應的完整源代碼如下所示：
至此，我們已經完成了哈希Hash典型應用場景"系統資料字典的實時存取"的代碼實戰了，相應的代碼的含義我們也在代碼中做了相應的注釋！如果有疑問的地方，各位小夥伴可以加Debug的聯系方式進行交流(代碼中就有我的交流聯系方式哦！)，下面我們基于Postman進行一波測試吧！
A.首先是往資料庫中已有的某個資料字典添加某些具體的取值清單(Field-Value)，如下3張圖所示：
B.最後是往資料庫中添加一個全新的資料字典及其對應的取值清單(Field-Value)，如下3張圖所示：
好了，本篇文章我們就介紹到這裡了，建議各位小夥伴一定要照着文章提供的樣例代碼撸一撸，隻有撸過才能知道這玩意是咋用的，否則就成了"空談者"！
對Redis相關技術棧以及實際應用場景實戰感興趣的小夥伴可以前往Debug搭建的技術社群的課程中心進行學習觀看：http://www.fightjava.com/web/index/course/detail/12！
其他相關的技術，感興趣的小夥伴可以私信Debug。