基於SpringBoot2.0 實戰哈希Hash典型應用場景

前文我們已經介紹並實戰了Redis的數據類型哈希Hash的相關命令行及其對應的Java單元測試的實戰代碼，本文我們將以實際項目中典型的應用場景"系統數據字典模塊的實時觸發存儲"為案例，學以致用，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的數據類型~哈希Hash的底層存儲結構，很顯然，哈希Hash跟其他的數據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，也就是說其他數據結構的Value一般是確切的值，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，特別是在存儲"同種對象類型"的數據列表時哈希Hash更能體現其優勢，除此之外，其最大的、直觀上的作用便是"減少了緩存Key的數量"，而這主要還得得益於哈希Hash底層存儲數據時的存儲方式，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"系統數據字典實時觸發緩存存儲"為案例一起來踐行哈希Hash的作用。

對於"數據字典模塊"，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模塊，用於管理項目中各個業務模塊經常出現的"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"數據字典"，對於這些東西我們一般會單獨開闢一個獨立的功能模塊，如"數據字典模塊"進行單獨維護管理！

對於上面這個解釋，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數據字典："性別Sex~其取值可以有：男=1；女=0；未知=2"；比如"支付狀態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"訂單審核狀態ReviewStatus~1=已保存/未審核；2=已審核；3=審核成功；4=審核失敗…"等等可以將其配置在"數據字典功能模塊"中將其維護起來，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"性別Sex"這一數據字典為例，它的取值為"Female-女性"、"Male-男性"，這不就相當於哈希Hash的底層存儲結構嗎~Key=Sex，Field-Value對包含兩隊，分別是：Field=Female ~ Value=女性；Field=Male ~ Value=男性。

理解了這種數據關聯以及存儲之後，在後文的實戰中你就會發現代碼很容易理解，並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"數據字典功能模塊"一旦配置好了某個"數據字典"之後，我們基本上會在好幾個月內都不會去重新修改它了，即有點"一勞永逸"的感覺！基於這個前提，我們可以將前端發起的請求實時訪問數據庫DB的"數據字典" 優化為 基於緩存Redis的哈希Hash進行存儲與訪問，並且這種存儲是"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數據庫表sys_config用於存儲管理員添加的數據字典，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 '創建時間',  PRIMARY KEY (`id`),  UNIQUE KEY `idx_type_code` (`type`,`code`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='字典配置表'; 

採用Mybatis的逆向工程生成該數據庫表的實體類Entity、Mapper操作接口及其對應的用於操作動態SQL的Mapper.xml，在這裡我們只貼出SysConfigMapper接口中一個相當重要的方法吧：

//查詢目前數據字典表中所有可用的-已激活的數據字典列表List selectActiveConfigs();

其對應的動態SQL實現如下所示：

    SELECT     FROM sys_config    WHERE is_active = 1    ORDER BY type, order_by ASC  

（2）緊接著，我們建立一個HashController，用於"新增數據字典"、"獲取緩存中所有的數據字典"以及"獲取特定編碼的數據字典取值列表"，其完整的源代碼如下所示：

/**數據類型Hash散列-減少key存儲、類似於map-可以通過鍵取得其 “值” (可以對象列表...) * @Author:debug (SteadyJack) **/@RestController@RequestMapping("hash")public class HashController extends AbstractController {    @Autowired    private HashService hashService;    //新增數據字典    @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;    }    //獲取緩存中所有的數據字典    @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;    }    //獲取緩存中某個特定編碼下數據字典的取值列表    @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下那幾個方法的實現邏輯即為真正要做的事情，其完整源代碼如下所示：

/**hash數據類型-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:添加數據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:實時觸發數據字典的hash存儲            hashRedisService.cacheConfigMap();        }        return config.getId();    }    //TODO:取出緩存中所有的數據字典列表    public Map> getAll() throws Exception{        return hashRedisService.getAllCacheConfig();    }    //TODO:取出緩存中特定的數據字典列表    public List getByType(final String type) throws Exception{        return hashRedisService.getCacheConfigByType(type);    }}

（4）而hashService中實現數據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"系統數據字典的實時存取"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註釋！如果有疑問的地方，各位小夥伴可以加Debug的聯繫方式進行交流（代碼中就有我的交流聯繫方式哦！），下面我們基於Postman進行一波測試吧！

A.首先是往數據庫中已有的某個數據字典添加某些具體的取值列表（Field-Value），如下3張圖所示：

B.最後是往數據庫中添加一個全新的數據字典及其對應的取值列表（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著文章提供的樣例代碼擼一擼，只有擼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搭建的技術社區的課程中心進行學習觀看：http://www.fightjava.com/web/index/course/detail/12！