测试数据：4198条的一个数据列表。

Redis采用Key Value 存储形式，直接缓存4198条的一个List对象。

下文说到的Code代表的是一个唯一的Key.

分别测试1000次、10000次读取耗时：

测试一：

    通过Code获取对象，流程：从redis取出所有数据，遍历查找所需的数据，查询到后，放入redis，下次查找直接从redis返回：

public DictionaryDto getDictionaryByCode(String code) {        
    DictionaryDto dictionaryDto = (DictionaryDto) setCacheKey(DICTIONARY_SINGLE_PREFIX + code).getCacheContent();
    if (dictionaryDto == null) {
        dictionaryDto = getAll().stream().filter(t -> t.getCode().equals(code)).findFirst().get();
        setCacheKey(DICTIONARY_SINGLE_PREFIX + code).setCacheContent(dictionaryDto).save();
    }
    return dictionaryDto;
}

   耗时：4385ms，41728ms

测试二：

 通过Code获取对象，流程：从redis取出所有数据放入静态变量，下次查找出在静态变量中遍历查询，不再连接redis：

private static List<DictionaryDto> tempList = null;
public DictionaryDto getDictionaryByCode(final String code) {
    if(tempList == null){
        tempList = getAll();
    }
    return tempList.stream().filter(t -> t.getCode().equals(code)).findFirst().get();
}

   耗时：229ms，307ms

测试三：

 通过Code获取对象，流程：从redis取出所有数据放入静态变量Hashtable中：

private static Hashtable<String, DictionaryDto> tempHt = new Hashtable<>();
public DictionaryDto getDictionaryByCode(String code) {
    if (tempHt.containsKey(code)) {
        return tempHt.get(code);
    } else {
        DictionaryDto dictionaryDto = getAll().stream().filter(t -> t.getCode().equals(code)).findFirst().get();
        tempHt.put(code, dictionaryDto);
        return dictionaryDto;
    }
}

   耗时：207ms，224ms

先把数据全部放入Hashtable中：

private static Hashtable<String, DictionaryDto> tempHt = null;
public DictionaryDto getDictionaryByCode(String code) {
    if (tempHt == null) {
        tempHt = new Hashtable<>();
        List<DictionaryDto> list = getAll();
        for (DictionaryDto dictionaryDto : list) {
            tempHt.put(code, dictionaryDto);
        }
    }
    return tempHt.get(code);
}

耗时：204ms，210ms