我们有一个Antlr解析API，该API返回查询中正在访问的给定列。只有大约1/100个查询是唯一的，因此我们正在考虑将Redis用作缓存层以大幅提高速度。一些查询的行长为数千行，需要一整秒或更长时间才能解析。我们的估计数量为数亿，因此我们无法解析任何重复项。
看看Redis（并使用python redis客户端），我是否应该使用MD5之类的东西对每个查询文本进行哈希处理，并将其用作键，并使用rpush将该查询的列存储为列表？
或者在那个庄园之前进行哈希运算是浪费时间。我还查看了Redis自己的哈希函数（如HMSET），但似乎没有一种很好的方法将列表存储为键的值。
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您的基本想法是一个好主意，但是，如果您仅将其用于缓存，那么处理Redis列表就毫无意义。当您要对Redis本身中的数据进行操作（将新元素插入列表等）时，可以使用这些元素。相反，您可以只使用常规的GET和SET。
具体来说，使用哈希作为键，并使用数据的某种编码形式（JSON或您喜欢的任何形式）作为值。有可能您可以跳过哈希步骤（Redis允许键最大为512MB），但是如果查询“成千上万行”会耗尽您的缓存，并使序列化和传输速度大大降低。