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1、问题
今天在工作中遇到一个问题，需要查询表A，需要根据每天所处小时所在时段，返回不同的记录给前端展示，如0-2时是在昨日0到2时生成的记录，而2-4时则是在昨日2-4时生成的记录，每条记录有一个唯一的id。表A记录的数据只读不写，但会一一对应关联另外一个表B的数据，表B的数据需要读和写。
由于表A的数据只读不写，所以会在第一次查询时，缓存进redis，这样每一天只需要进行一次IO，后续就可以只通过缓存读取。而表B的数据需要会涉及到写，且每个用户共享这些记录，所以并发会比较高。为了减少缓存穿透，并没有将表B符合条件的记录作为列表存入redis(因为存入列表,写一条记录就需要删除整个列表缓存)，而是先筛选表A的记录，收集id列表，再查表B，再将表B记录的id的作为key单独存入redis。这是一个非常蠢的设计，记录单独存入redis中，也就意味着根据id循环io查单条和循环写入缓存，程序需要与数据库和redis进程频繁交互，原本为了提高查询效率的考虑，反而大大增加了查询压力，直接影响就是查询效率极低，压力测试不通过。
由于每个时段需要展示的数据量并不多，只有几十条，于是便采用list进存入redis，但在压力测试高并发的条件下，会导致重复添加记录到redis，这样会造成两个影响，其一是冗余数据在redis中会形成大key，占用空间增大且查询减慢，其二是程序处理也会增加遍历成本且可能出错。可如果对该查询进行同步（加锁），这又会影响查询效率，达不到性能优化的目的。那么应该如何解决呢？
2、解决：redis的hash结构
redis中的另一种数据结构hash，则可以完美解决这个问题： hash可以类比成Java中的Map，在这个业务当中，可以将每条记录的id作为key，记录本身作为value，形成一个会去重的key-value列表，在高并发下，多个线程的写入，相同的key会去重，这样不会造成冗余数据