正确的Redis数据类型，让访问时间提高几十倍

接到了一个需求，是通过物品查询分类中涨价排行最高的 N 个子类，再查询每个子类对应的涨价排行最高的 N 个物品。由于数据结构是 hash 类型，全部物品、子类物品 - 价格、物品 - 子类、子类排行。 看到了物品对应`子类`集合和`子类-价格`集合，通过取交集，能将物品对应的子类排行查出来，尝试使用 redis 的 zset 来实现。

> 作者：斗笠小熊猫
>
> 原文地址: https://juejin.cn/post/7029274076606627877

但是并发量上来之后，发现 redis 取交集这个操作很耗时。于是用 hash 结构保存数据，再用 java 进行排序，代码多了好几行，但是并发查询的时间大幅度缩短。

### 原始代码

```
// 取goods与category的交集，结果放到result中		
redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(goods,category,result);
int start = (pageNum-1) * pageSize;
// 分页获取集合
Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> rangeWithScores = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(result, start, pageSize - 1);
System.out.println(rangeWithScores);

```

### 优化后代码

```
// 查询goodId对应的类别
List<Object> categoryList = (List<Object>) redisHash.hGet("good:categorys",goodId);
// 查询上面查出类别的价格
List idxPriceList = redisHash.multiGet("category",categoryList);

List<Map> idxList = new ArrayList<>();
for (int i = 0;i<boardList.size();i++){
    Map<String, Object> idxM = new HashMap<>();
    idxM.put("k",boardList.get(i));
    idxM.put("v",idxPriceList.get(i));
    idxList.add(idxM);
}
// 种类按价格排序
idxList.sort((o1, o2) -> {
        return (o1.get("v").toString()).compareTo(o2.get("v").toString());
});
System.out.println(idxList);
// 获取最高物品的代码
String code = idxList.get(0).get("k").toString();
// 种类下的物品
List<Object> sList = (List<Object>) redisHash.hGet("category:goods",code);

// 查找物品对应价格
List codeList = redisHash.multiGet("good:price",sList);

List<Map> codeIdxList = new ArrayList<>();
for (int i = 0;i<sList.size();i++){
    Map<String, Object> idxM = new HashMap<>();
    if(null != codeList.get(i)){
        idxM.put("k",sList.get(i));
        idxM.put("v",codeList.get(i));
        codeIdxList.add(idxM);
    }
}

// 按价格排序
codeIdxList.sort((o1, o2) -> {
        return (o1.get("v").toString()).compareTo(o2.get("v").toString());
});
// 分页获取数据
codeIdxList = codeIdxList.stream().limit(pageSize).collect(Collectors.toList());

System.out.println(codeIdxList);

```

### 小结

当并发 30、50 的时候，使用`redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore`取交集的平均耗时是超过 500ms 的，并且尝试使用 spring 注解，加载多个`redisTemplate`来取交集，发现每个执行时间还是一样，如果只是取交集还可以，由于数据结构复杂需要多个交集操作，多个查询操作，使得整体的查询时间很长，2-3s。

改变 java 代码排序，取出最高的种类，再取出这个种类下的物品，效率更高，查询结果可控制在 100ms 左右。

正确的Redis数据类型，让访问时间提高几十倍

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