redis hash表存的是long类型的，返回却是int类型的

最新推荐文章于 2024-01-15 10:00:00 发布
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#redis #哈希算法 #数据库 #缓存 #算法

Redis的Hash表存储long类型整数，但返回时可能转为int以防与客户端数据类型冲突。此做法确保了与不同客户端程序的兼容性，避免因数值大小超出int范围导致的错误。

Redis 中的 Hash 表存储的是 long 类型的整数，但是在返回时可能会被转换为 int 类型。这是因为 Redis 中的整数类型最大可以存储到 long long 级别，但是在返回给客户端时可能会被转换为 int 类型。这是为了防止数据类型与客户端程序不兼容而导致的错误。

Redis 高频数据类型使用详解
congge
08-08 4246
Redis 高频数据类型使用详解
redis存Long取出转换报错解决
Nanki_的博客
12-06 1197
使用Long类型存储到redis的时候，反序列化为Object类型，对于数值类型，取出后统一转为Object,导致泛型类型丢失，数值自动转为了Integer类型。以上代码会出现类型转换错误。
关于Redis-存Long取Integer类型转换错误的问题
野蛮女孩的博客
07-24 2533
这里统一将结果反序列化为Object类型，所以这里便是问题的根源所在，对于数值类型，取出后统一转为Object,导致泛型类型丢失，数值自动转为了Integer类型也就不奇怪了。2.String对象的反序列化问题，直接在Redis服务器上新增一个key-value，而后在代码中get(key)时，报反序列化失败。这个问题是因为，自己在测试的过程中，没有按照代码流程执行，想当然的认为，代码跑出来的结果和自己手动插入的结果是一样的。1.存入Long类型对象，在代码中使用Long类型接收，结果报类型转换错误。
redis存储的时候如果是Long类型，取出来会变成Integer
jockha的博客
12-01 3743
redis存储的时候如果是Long类型，取出来会变成Integer redis的缺陷转一下就好
redis zset转set 反序列化失败_记录Redis序列化的坑-存Long取Integer的类型转换错误问题及String对象被转义的问题...
weixin_30923925的博客
12-29 1163
背景最近遇到了两个Redis相关的问题，趁着清明假期，梳理整理。1.存入Long类型对象，在代码中使用Long类型接收，结果报类型转换错误。2.String对象的反序列化问题，直接在Redis服务器上新增一个key-value，而后在代码中get(key)时，报反序列化失败。Long类型接收返回值报错的问题Redis的配置如下Redis中序列化相关的配置，我这里采用的是GenericJackson...
redis中hash存储(三)
胖墩的IT博客
05-10 6148
这很像java中的hashmap，所以理解起来很简单，很适合存储一一对应的数据或对象，比如账号和密码就是这种情况，账号不允许重复，密码允许重复 命令示例： 1. HSET/HGET/HDEL/HEXISTS/HLEN/HSETNX:(设置值/获取值/删除键值/判断是否存在键/返回键数量/hash中键值不存在才设置值) 127.0.0.1:6379> hset myhash key1 va...
关于Redis-存Long取Integer类型转换错误的问题；String对象被转义的问题
翎野君的博客
04-07 1029
背景 最近遇到了两个Redis相关的问题，趁着清明假期，梳理整理。 1.存入Long类型对象，在代码中使用Long类型接收，结果报类型转换错误。 2.String对象的反序列化问题，直接在Redis服务器上新增一个key-value，而后在代码中get(key)时，报反序列化失败。 关于Long类型转换错误 Redis的配置如下 Redis中序列化相关的配置，我这里采用的是GenericJack...
Redis数据类型-Hash-基本使用
java那些事儿
09-05 1058
为哈希表 中的域 的值加上增量 。增量也可以为负数，相当于对给定域进行减法操作。如果 不存在，一个新的哈希表被创建并执行 HINCRBY 命令。如果域 不存在，那么在执行命令前，域的值被初始化为 。对一个储存字符串值的域 执行 HINCRBY 命令将造成一个错误。本操作的值被限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。如果哈希表中没有域 ，那么 HINCRBYFLOAT 会先将域 的值设为 ，然后再执行加法操作。如果键 不存在，那么HINCRBYFLOAT 会先创建一个哈希表，再创建
Redis之String类型和Hash类型的介绍和案例应用
Linuxhus的博客
12-02 784
典型的Key-Value集合，如果要存实体，需要序列化成字符串，获取的时候需要反序列化一下。
redis | set | intset竟然是按序存储整数值的
weixin_46290302的博客
01-15 1061
redis有一个数据类型"set"，它的特性是"无序，不重复"。遇到一些需要去重的场景可以使用redis的"set"进行存储。它的底层实现有两种，一个是"intset整数集合"是一种比较节省内存的结构，另一个是"ht哈希表"。本篇文章先介绍"intset"，"ht"在之后的文章介绍。在读源码的过程中，发现在redis7.2.2版本中set的底层多了一种实现"listpack"，我又去看了之前的版本发现之前的版本set的实现只有两种"intset"和"ht"。对于上一篇文章的出现的错误已改正。
Redis五种基本数据类型
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qq_50596778的博客
05-03 4万+
五种基本数据类型 redis无论什么数据类型，在数据库中都是以key-value形式保存，并且所有的key(键)都是字符串，所以讨论基础数据结构都是讨论的value值的数据类型 主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。 结构类型 结构存储的值 结构的读写能力 String字符串 可以是字符串、整数或浮点数 对整个字符串或字符串的一部分进行操作；对整数或浮点数进行自增或自减操作； List列表 一个链表，链表上的每个节点都包含一个字符串
redis存入long类型的踩坑
newlilu的博客
05-22 5412
常规思路： package com.macro.mall.controller; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; public class TestRedis2 { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
关于RedisTemplate里存取Long类型
l3349331的博客
03-12 1万+
redis里存long类型,会自动转成int类型,取的过程中不能强转成long类型,否则将会类型转换异常,本人处理的时候封装了一个工具类. public <T> T getObject(String key, Class<T> clazz) { Object valueObj = redisTemplate.opsForValue().get(ke...
redis五种基本数据类型
lamwolf的博客
01-11 2067
在商品秒杀场景最怕的就是商品超卖，为了解决超卖问题，我们经常会将库存商品缓存到类似MQ的队列中，多线程的购买请求都是从队列中取，取完了就卖完了，但是用MQ处理的化有点重，这里就可以使用redis的list数据类型来实现，在秒杀前将本场秒杀的商品放到list中，因为list的pop操作是原子性的，所以即使有多个用户同时请求，也是依次pop，list空了pop抛出异常就代表商品卖完了。第一点：修改后字符串的大小小于1MB，字符串的大小变为多少，程序分配的未使用空间就和字符串的大小一样。
c语言long 转义字符串,关于Redis-存Long取Integer类型转换错误的问题；String对象被转义的问题...
weixin_39956022的博客
05-17 616
背景最近遇到了两个Redis相关的问题，趁着清明假期，梳理整理。1.存入Long类型对象，在代码中使用Long类型接收，结果报类型转换错误。2.String对象的反序列化问题，直接在Redis服务器上新增一个key-value，而后在代码中get(key)时，报反序列化失败。关于Long类型转换错误Redis的配置如下Redis中序列化相关的配置，我这里采用的是GenericJackson2Jso...
RedisTemplate处理hash整数类型的问题解析
多看多听多总结
06-27 929
RedisTemplate处理hash整数类型的问题解析
redis的数据类型
alofe_11的博客
04-02 219
数据类型描述的是value的类型,key都是string,长江的数据类型(value)有:list(链表,quicklist(多个ziplist双向链表))hash表(ziplist,hashtable)set(无序的集合,intset,hashtable)sorted(在set的基础上加入了有序的功能)bitmap(主要做一些统计)hyperloglog(主要做一些统计)每一种类型都用redisObject结构体来表示,情况不同,编码(底层数据结构)就不同。
RedisTemplate常用方法总结
BS009的博客
05-11 3690
很多公司都将redisTemplate进行了封装，封装成业务所需要的RedisUtil工具类方便进行调用，本篇文章总结了redisTemplate常用的一些方法。 Redis常用的数据类型： String Hash List Set zSet Sorted set String类型 判断是否有key所对应的值，有则返回true，没有则返回false redisTemplate.hasKey(key) 有则取出key值所对应的值 r..
java使用redistemplate获取hash的值是long，怎么判断是否为空
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使用RedisTemplate获取hash的值时，返回类型为Long。如果要判断该值是否为空，可以使用Java的三元运算符进行判断： Long value = template.opsForHash().get(key, field); value = (value == null) ? 0 : value; ...
redis hash是字典吗
最新发布
06-10
### Redis Hash 数据结构与字典的关系 Redis 的 `Hash` 数据结构和字典（Dictionary）之间存在密切的关系，但它们并不完全等同。以下是关于两者关系的详细解析： #### 1. **Redis Hash 的底层实现** Redis 的 `Hash` 数据结构在底层有两种实现方式： - 当保存的所有键值对字符串长度小于 64 字节，并且键值对数量小于 512 时，使用 `ziplist` 实现[^2]。 - 如果键值对的数量或大小超出上述限制，则切换为字典（`dict`）的方式进行存储[^2]。 因此，Redis 的 `Hash` 数据结构并不是始终直接等同于字典，而是根据具体场景动态选择合适的底层实现。 #### 2. **字典的数据结构** Redis 的字典是基于哈希表实现的，其核心数据结构定义如下： ```c typedef struct dictht { dictEntry **table; // 存储键值对的哈希表 unsigned long size; // 当前哈希表的大小 unsigned long sizemask; // 计算哈希值的掩码值 unsigned long used; // 当前哈希表的节点数 } dictht; typedef struct dictEntry { void *key; // 指向键的指针 union { void *val; // 值的指针 uint64_t u64; int64_t s64; double d; } v; struct dictEntry *next; // 指向下一个 dictEntry 的指针 } dictEntry; ``` 通过上述定义可以看出，字典的核心是一个哈希表，能够提供高效的查找、插入和删除操作，平均时间复杂度为 O(1)[^3]。 #### 3. **Redis Hash 与字典的关系** 当 Redis 的 `Hash` 数据结构切换到字典实现时，它实际上就是一个标准的字典。此时，`Hash` 中的每个字段（field）作为字典的键（key），对应的值（value）作为字典的值（value）。例如，对于以下 Redis `Hash`： ```bash HSET myhash field1 "value1" HSET myhash field2 "value2" ``` 在字典实现中，会形成如下结构： ```plaintext { "field1": "value1", "field2": "value2" } ``` #### 4. **性能优化** 在 Redis 6 中，`dictFind` 函数的实现与 Redis 5 相同，但在查找过程中引入了 `dictEntryKey` 结构体中的哈希值进行比较，从而进一步提高了查找效率[^1]。这种优化使得字典的查找速度更快，进而提升了 `Hash` 数据结构的整体性能。 #### 5. **渐进式遍历** 为了应对大规模 `Hash` 数据结构可能带来的阻塞问题，Redis 提供了 `HSCAN` 命令。该命令以渐进式的方式遍历 `Hash` 中的所有字段和值，避免了一次性遍历导致的时间过长问题[^5]。这与 Java 中的 `ConcurrentHashMap` 扩容机制类似，分批处理数据以减少对系统的影响。 --- ### 示例代码 以下是一个简单的 Python 示例，展示如何通过 Redis 的 `Hash` 数据结构存储和查询信息： ```python import redis # 连接到 Redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) # 设置 Hash 数据 r.hset("user:1000", mapping={"name": "Alice", "age": "25", "city": "New York"}) # 查询 Hash 数据 print(r.hgetall("user:1000")) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': '25', 'city': 'New York'} # 渐进式遍历 Hash cursor, data = r.hscan("user:1000") while cursor != 0: cursor, new_data = r.hscan("user:1000", cursor=cursor) data.update(new_data) print(data) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': '25', 'city': 'New York'} ``` --- ###
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