深入剖析Redis系列(六) - Redis数据结构之哈希

拼搏现实的明天。 2021-09-18 08:52 283阅读 0赞

# 前言 #

大部分编程语言都提供了 **哈希**（`hash`）类型，它们的叫法可能是 **哈希**、**字典**、**关联数组**。在 `Redis` 中，**哈希类型** 是指键值本身又是一个 **键值对结构**。

**哈希** 形如 `value={ {field1，value1}，...{fieldN，valueN} }`，`Redis` **键值对** 和 **哈希类型** 二者的关系如图所示：

> 哈希类型中的 **映射关系** 叫作 `field-value`，这里的 `value` 是指 `field` 对应的 **值**，不是 **键** 对应的值。

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# 正文 #

## 1. 相关命令 ##

### 1.1. 基本命令 ###

#### 1.1.1. 设置值 ####

> hset key field value

下面为 `user：1` 添加一对 `field-value`，如果设置成功会返回 `1`，反之会返回 `0`。

127.0.0.1:6379> hset user:1 name tom
    (integer) 1
    复制代码

此外 `Redis` 提供了 `hsetnx` 命令，它们的关系就像 `set` 和 `setnx` 命令一样，只不过 **作用域** 由 **键** 变为 `field`。

#### 1.1.2. 获取值 ####

> hget key field

下面操作用于获取 `user：1` 的 `name` **域（属性）** 对应的值。

127.0.0.1:6379> hget user:1 name
    "tom"
    复制代码

如果 **键** 或 `field` 不存在，会返回 `nil`：

127.0.0.1:6379> hget user:2 name
    (nil)
    127.0.0.1:6379> hget user:1 age
    (nil)
    复制代码

#### 1.1.3. 删除field ####

> hdel key field \[field ...\]

`hdel` 会删除 **一个或多个** `field`，返回结果为 **成功删除** `field` 的个数，例如：

127.0.0.1:6379> hdel user:1 name
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> hdel user:1 age
    (integer) 0
    复制代码

#### 1.1.4. 计算field个数 ####

> hlen key

例如键 `user：1` 有 `3` 个 `field`：

127.0.0.1:6379> hset user:1 name tom
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> hset user:1 age 23
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> hset user:1 city chengdu
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> hlen user:1
    (integer) 3
    复制代码

#### 1.1.5. 批量设置或获取field-value ####

> hmget key field \[field ...\] hmset key field value \[field value ...\]

`hmset` 和 `hmget` 分别是 **批量设置** 和 **获取** `field-value`，`hmset` 需要的参数是 `key` 和 **多对** `field-value`，`hmget` 需要的参数是 `key` 和 **多个** `field`。例如：

127.0.0.1:6379> hmset user:1 name tom age 12 city chengdu
    OK
    127.0.0.1:6379> hmget user:1 name city
    1) "tom"
    2) "chengdu"
    复制代码

#### 1.1.6. 判断field是否存在 ####

> hexists key field

例如 `user：1` 包含 `name` 域，所以返回结果为 `1`，不包含时返回 `0`：

127.0.0.1:6379> hexists user:1 name
    (integer) 1
    复制代码

#### 1.1.7. 获取所有field ####

> hkeys key

`hkeys` 命令应该叫 `hfields` 更为恰当，它返回指定 **哈希键** 所有的 `field`，例如：

127.0.0.1:6379> hkeys user:1
    1) "name"
    2) "age"
    3) "city"
    复制代码

#### 1.1.8. 获取所有value ####

> hvals key

下面操作获取 `user：1` 的全部 `value`：

127.0.0.1:6379> hvals user:1
    1) "tom"
    2) "12"
    3) "chengdu"
    复制代码

#### 1.1.9. 获取所有的field-value ####

> hgetall key

下面操作获取 `user:1` 所有的 `field-value`：

127.0.0.1:6379> hgetall user:1
    1) "name"
    2) "tom"
    3) "age"
    4) "12"
    5) "city"
    6) "chengdu"
    复制代码

> 在使用 `hgetall` 时，如果 **哈希元素** 个数比较多，会存在 **阻塞** `Redis` 的可能。如果开发人员只需要获取 **部分** `field`，可以使用 `hmget`，如果一定要获取 **全部** `field-value`，可以使用 `hscan` 命令，该命令会 **渐进式遍历** 哈希类型。

### 1.2. 不常用命令 ###

#### 1.2.1. 键值自增 ####

> hincrby key field hincrbyfloat key field

`hincrby` 和 `hincrbyfloat`，就像 `incrby` 和 `incrbyfloat` 命令一样，但是它们的 **作用域** 是 `field`。

#### 1.2.2. 计算value的字符串长度 ####

> hstrlen key field

例如 `hget user:1 name` 的 `value` 是 `tom`，那么 `hstrlen` 的返回结果是 `3`。

127.0.0.1:6379> hstrlen user:1 name
    (integer) 3
    复制代码

下面是 **哈希类型命令** 的 **时间复杂度**，开发人员可以参考此表选择适合的命令。

## 2. 内部编码 ##

**哈希类型** 的 **内部编码** 有两种：

### 2.1. ziplist（压缩列表） ###

当 **哈希类型** 元素个数 **小于** `hash-max-ziplist-entries` 配置（默认 `512` 个）、同时 **所有值** 都 **小于** `hash-max-ziplist-value` 配置（默认 `64` 字节）时，`Redis` 会使用 `ziplist` 作为 **哈希** 的 **内部实现**，`ziplist` 使用更加 **紧凑的结构** 实现多个元素的 **连续存储**，所以在 **节省内存** 方面比 `hashtable` 更加优秀。

### 2.2. hashtable（哈希表） ###

当 **哈希类型** 无法满足 `ziplist` 的条件时，`Redis` 会使用 `hashtable` 作为 **哈希** 的 **内部实现**，因为此时 `ziplist` 的 **读写效率** 会下降，而 `hashtable` 的读写 **时间复杂度** 为 `O（1）`。

下面的示例演示了 **哈希类型** 的 **内部编码**，以及相应的变化。

当 `field` 个数 **比较少**，且没有大的 `value` 时，**内部编码** 为 `ziplist`：

127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2
    OK
    127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
    "ziplist"
    复制代码

*  当有 `value` **大于** `64` 字节时，**内部编码** 会由 `ziplist` 变为 `hashtable`：

127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 byte...忽略..."
    OK
    127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
    "hashtable"
    复制代码

*  当 `field` 个数 **超过** `512`，**内部编码** 也会由 `ziplist` 变为 `hashtable`：

127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2 f3 v3 ... f513 v513
    OK
    127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
    "hashtable"
    复制代码

## 3. 适用场景 ##

如图所示，为 **关系型数据表** 的两条 **用户信息**，用户的属性作为表的列，每条用户信息作为行。

使用 `Redis` **哈希结构** 存储 **用户信息** 的示意图如下：

相比于使用 **字符串序列化** 缓存 **用户信息**，**哈希类型** 变得更加 **直观**，并且在 **更新操作** 上会 **更加便捷**。可以将每个用户的 `id` 定义为 **键后缀**，多对 `field-value` 对应每个用户的 **属性**，类似如下伪代码：

public UserInfo getUserInfo(long id) {
        // 用户id作为key后缀
        String userRedisKey = "user:info:" + id;
        // 使用hgetall获取所有用户信息映射关系
        Object userInfoMap = redis.hgetAll(userRedisKey);
        UserInfo userInfo;
        if (userInfoMap != null) {
            // 将映射关系转换为UserInfo
            userInfo = transferMapToUserInfo(userInfoMap);
        } else {
            // 从MySQL中获取用户信息
            userInfo = mysql.get(id);
            // 将userInfo变为映射关系使用hmset保存到Redis中
            redis.hmset(userRedisKey, transferUserInfoToMap(userInfo));
            // 添加过期时间
            redis.expire(userRedisKey, 3600);
        }
        return userInfo;
    }
    复制代码

### 3.1. 哈希结构与关系型表 ###

需要注意的是 **哈希类型** 和 **关系型数据库** 有两点不同之处：

*  **哈希类型** 是 **稀疏的**，而 **关系型数据库** 是 **完全结构化**的，例如 **哈希类型** 每个 **键** 可以有不同的 `field`，而 **关系型数据库** 一旦添加新的 **列**，**所有行** 都要为其 **设置值**（即使为 `NULL`），如图所示：

*  **关系型数据库** 可以做复杂的 **关系查询**，而使用 `Redis` 去模拟关系型复杂查询 **开发困难**，**维护成本高**。

### 3.2. 几种缓存方式 ###

到目前为止，我们已经能够用 **三种方法** 缓存 **用户信息**，下面给出三种方案的 **实现方法** 和 **优缺点分析**。

#### 3.2.1. 原生字符串类型 ####

给用户信息的每一个属性分配 **一个键**。

set user:1:name tom
    set user:1:age 23
    set user:1:city beijing
    复制代码

*  **优点**：简单直观，每个属性都支持 **更新操作**。
 *  **缺点**：占用 **过多的键**，**内存占用量** 较大，同时用户信息 **内聚性比较差**，所以此种方案一般不会在生产环境使用。

#### 3.2.2. 序列化字符串类型 ####

将用户信息 **序列化** 后用 **一个键** 保存。

set user:1 serialize(userInfo)
    复制代码

*  **优点**：**简化编程**，如果合理的使用 **序列化** 可以 **提高内存利用率**。
 *  **缺点**：**序列化** 和 **反序列化** 有一定的开销，同时每次 **更新属性** 都需要把 **全部数据** 取出进行 **反序列化**，**更新后** 再 **序列化** 到 `Redis` 中。

#### 3.2.3. 哈希类型 ####

每个用户属性使用 **一对** `field-value`，但是只用 **一个键** 保存。

hmset user:1 name tom age 23 city beijing
    复制代码

*  **优点**：**简单直观**，如果使用合理可以 **减少内存空间** 的使用。
 *  **缺点**：要控制和减少 **哈希** 在 `ziplist` 和 `hashtable` 两种 **内部编码** 的 **转换**，`hashtable` 会消耗 **更多内存**。

# 小结 #

本文介绍了 `Redis` 中的 **哈希结构** 的 一些 **基本命令**、**内部编码** 和 **适用场景**。最后对比了 **关系型表** 和 **哈希结构** 的区别，以及几种 **存储方式** 的优缺点。

# 参考 #

《Redis 开发与运维》

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