redis反序列化器，redis的序列化和反序列化

redis的基本数据结构有哪些,都有什么应用

1、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

2、String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存(value最大为512MB)，只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。

3、redis的数据结构主要有string 字符串，list 链表，hash 哈希，set 集合，sort set 有序集合。string类型是所有类型的基础。list，hash等的值类型就是string类型。

4、应用场景：消息队列，关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。描述： set是string类型的无序集合。

因在缓存对象中增加字段,导致Redis出现反序列化失败的问题

最后说下jackson+redis序列化会根据get方法自动序列没有此字段的序列化字段出来，SimpleGrantedAuthority中只有role字段 ，没有authority字段，有getAuthority方法赋值role值。

解决方案 这个问题肯定是和序列化有关的，我们指定一下缓存value的序列化方式，使用json来序列化对象，配置类的改造如下：再重启服务，缓存读取出来反序列化后的对象，可以正常使用。

现在JAVA 对象如下：该对象需要存进redis里面，序列化进去，没发现问题，但反序列化时，报如下错 经查，原来是fastjson不支持泛型，修改原有的对象即可：去掉泛形后序列化一起正常。

解决办法，修改每个节点的redis.conf配置文件，找到如下说明： 所以增加配置： 然后再重新构建集群，停进程、改配置、删除节点文件和持久化文件、启动进程、配置集群。。

缓存热点问题： 可能集中在某个 hash区间内的值特别多，那么会导致大量的数据都涌入同一个 master 内，造成 master的热点问题，性能出现瓶颈。

了解一下ProtoBuf

1、proto文件的可变长度类型有：int3int6uin3uin6sint3sint64 Protobuf 用的是连续位标识技术，使用每个字节的第一位来标识是否需要继续向后读。每个字节低7位用于实际的编码。

2、同时protobuf rpc定义了一个抽象的rpc框架，如下图所示：RpcServiceStub和RpcService类是protobuf编译器根据proto定义生成的类，RpcService定义了服务端暴露给客户端的函数接口，具体实现需要用户自己继承这个类来实现。

3、Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。

redis在加入缓存的对象取出来的时候反序列化一定要是原来的对象吗_百度...

那么这个时候取出来的缓存(最新的DTO的缓存)就会有反序列化的错误，发包的延迟和预发布验证的时间都会导致线上反序列化失败，从而阻塞业务。

对于许多对象，像是使用大量引用的复杂对象，这种序列化重建的过程并不容易。面向对象中的对象序列化，并不概括之前原始对象所关系的函数。这种过程也称为对象编组（marshalling）。

) 存入对象时由于没有存入类信息，则无法反序列化。

「数据对象可能很多，上百个」，对 Redis 来说「对象」只是字符串，你能做的也只是把对象序列化成字符串存储到 Redis 中，取出来时反序列化成对象。 只要有精确的 key，检索时不会有任何性能问题。

把要存的数组序列化 或者 json_encode后 变成字符串再存。取的时候 反序列号或者json_decode处理成数组。可以使用hash结构，以key作为1维，以hash中的field作为第二维。

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