使用Redis加快数据字典查询速度（数据字典放入redis）

使用Redis加快数据字典查询速度

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随着数据众多的产生，数据字典的查询速度一直是业务的瓶颈，而Redis的超高性能则可以为我们提供无可比拟的数据字典查询速度。

我们要设计合适的数据结构，为了更方便的查询数据，使用Hash的数据结构是最常见的。把字典的键值对存在Hash里面，以键作为key，以value为值，这样查询数据就变得非常简单：

“`java

jedis.hget(“dictKey”, “key1”);

我们要保证查询的安全性，一般可以在查询前设置好连接超时、访问密码等，让外界无法随意访问，以保证数据的完整性：

```java
PoolConfig poolConfig = new PoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(MaxTotal);
poolConfig.setMaxIdle(MaxIdle);
poolConfig.setMaxWtMillis(MaxWtMillis);

JedisPool pool = new JedisPool(poolConfig, host, port, timeout, password);

Redis还有集群模式可以选择，可以帮助我们解决数据库高并发查询性能瓶颈。集群模式会将数据分片到多个服务器上，使用Linux负载均衡软件调度，以达到查询效果最优化：

“`java

jedisClusterNodes.add(new HostAndPort(“192.168.3.100”, 7000).

jedisClusterNodes.add(new HostAndPort(“192.168.3.100”, 7001).

jedisClusterNodes.add(new HostAndPort(“192.168.3.100”, 7002).

JedisCluster jc = new JedisCluster(jedisClusterNodes, timeout);

使用Redis这种高效的数据存储，不仅可以提高查询效率，还可以提高缓存储存，有助于我们利用好系统资源，提高系统性能。

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