[Redis][Hash]详细讲解

0.前言

在Redis中，哈希类型是指值本⾝是⼀个键值对结构 ，形如key="key"，value={``{field1, value1}, ..., {fieldN, valueN}}
字符串和哈希类型对比 ：存储一个uid为1的用户对象，姓名James，年龄28
注意：哈希类型中的映射关系通常称为field-value，⽤于区分Redis整体的键值对(key-value)，注意这⾥的value是指field对应的值，不是键(key)对应的值

1.常见命令

1.HSET

功能：设置hash中指定的字段(field)的值(value)
语法：`HSET key field value [field value]
返回值：添加字段的个数
时间复杂度 ：插入一组field为 O ( 1 ) O(1) O(1)，插入N组field为 O ( N ) O(N) O(N)

2.HGET

功能：获取hash中指定字段的值
语法：HGET key field
返回值 ：字段对应的值或者nil
时间复杂度 ： O ( 1 ) O(1) O(1)

3.HEXISTS

功能：判断hash中是否有指定的字段
语法：HEXISTS key field
返回值：1表示存在，0表示不存在

4.HDEL

功能：删除hash中指定的字段
语法：HDEL key field [field ...]
返回值：本次操作删除的字段个数
时间复杂度 ：删除一个元素为 O ( 1 ) O(1) O(1)，删除N个元素为 O ( N ) O(N) O(N)

5.HKEYS

功能：获取hash中的所有字段
- 先根据key找到对应的hash -> O ( 1 ) O(1) O(1)
- 然后再遍历hash -> O ( N ) O(N) O(N)
语法：HKEYS key
返回值：字段列表
时间复杂度 ： O ( N ) O(N) O(N)，N为field的个数
注意：该操作也是存在一定风险的，类似于之前介绍的KEYS

6.HVALS

功能：获取hash中所有的值
语法：HVALS key
返回值：所有的值
时间复杂度 ： O ( N ) O(N) O(N)，N为field的个数

7.HGETALL

功能：获取hash中的所有字段以及对应的值
语法：HGETALL key
返回值：字段和对应的值
时间复杂度 ： O ( N ) O(N) O(N)，N为field的个数
注意：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
- 如果只需要获取部分field，可以使⽤HMGET
- 如果⼀定要获取全部field，可以尝试使⽤HSCAN命令，该命令采⽤渐进式遍历哈希类型

8.HMGET

功能：一次获取hash中多个字段的值
语法：HMGET key field [field ...]
返回值 ：字段对应的值或者nil
时间复杂度 ：只查询⼀个元素为 O ( 1 ) O(1) O(1)，查询多个元素为 O ( N ) O(N) O(N)，N为查询元素个数

9.HLEN

功能：获取hash中的所有字段的个数
语法：HLEN key
返回值：字段个数
时间复杂度 ： O ( 1 ) O(1) O(1)

10.HSETNX

功能：在字段不存在的情况下，设置hash中的字段和值
语法：HSETNX key field value
返回值：1表示设置成功，0表示失败
时间复杂度 ： O ( 1 ) O(1) O(1)

11.HINCRBY

功能：将hash中字段对应的数值添加指定的值
语法：HINCRBY key field increment
返回值：该字段变化之后的值
时间复杂度 ： O ( 1 ) O(1) O(1)

12.HINCRBYFLOAT

功能：HINCRBY的浮点数版本
语法：HINCRBYFLOAT key field increment
返回值：该字段变化之后的值
时间复杂度 ： O ( 1 ) O(1) O(1)

2.内部编码

1.ziplist(压缩链表)

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.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)
哈希类型的内部编码，以及响应的变化
- 当field个数⽐较少且没有⼤的value时，内部编码为ziplist
- 当有value⼤于64字节时，内部编码会转换为hashtable
- 当field个数超过512时，内部编码也会转换为hashtable

3.使用场景

关系型数据表记录的两条用户信息
映射关系表⽰⽤⼾信息 ：可以将每个⽤⼾的id定义为键后缀，多对field-value对应⽤⼾的各个属性

优势：相⽐于使⽤JSON格式的字符串缓存⽤⼾信息，哈希类型变得更加直观，并且在更新操作上变得更灵活

cpp 复制代码

UserInfo GetUserInfo(long uid)
{
	// 根据 uid 得到 Redis 的键
	String key = "user:" + uid;

	// 尝试从 Redis 中获取对应的值
	userInfoMap = Redis 执⾏命令： hgetall key;

	// 如果缓存命中(hit)
	if (value != null)
	{
		// 将映射关系还原为对象形式
		UserInfo userInfo = 利⽤映射关系构建对象 (userInfoMap);
		return userInfo;
	}

	// 如果缓存未命中(miss)，从数据库中，根据 uid 获取⽤⼾信息
	UserInfo userInfo = MySQL 执⾏ SQL ： 
						select * from user_info where uid = <uid>

	// 如果表中没有 uid 对应的用户信息
	if (userInfo == null)
	{
		响应404
		return null;
	}

	// 将缓存以哈希类型保存
	Redis 执⾏命令： 
		hmset key name userInfo.name age userInfo.age city userInfo.city

	// 写⼊缓存，为了防⽌数据腐烂(rot)，设置过期时间为 1 ⼩时
	Redis 执⾏命令： expire key 3600

	// 返回用户信息
	return userInfo;
}

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
- 关系数据库可以做复杂的关系查询，⽽Redis去模拟关系型复杂查询
  - 例如：联表查询、聚合查询等基本不可能，维护成本⾼

4.缓存方式对比

目前学习了三种方法缓存用户信息，以下给出三种方案的实现方法和优缺点分析

1.原⽣字符串类型

说明：使⽤字符串类型，每个属性⼀个键
优点：实现简单，针对个别属性变更也很灵活
缺点：占⽤过多的键，内存占⽤量较⼤，同时⽤⼾信息在Redis中⽐较分散，缺少内聚性，所以这种⽅案基本没有实⽤性

示例：

cpp 复制代码

set user:1:name James
set user:1:age 23
set user:1:city Beijing

2.序列化字符串类型

说明：例如JSON格式
优点：针对总是以整体作为操作的信息⽐较合适，编程也简单。同时，如果序列化⽅案选择合适，内存的使⽤效率很⾼
缺点：本⾝序列化和反序列需要⼀定开销，同时如果总是操作个别属性则⾮常不灵活
示例：set user:1 经过序列化后的⽤⼾对象字符串

3.哈希类型

优点：简单、直观、灵活，尤其是针对信息的局部变更或者获取操作
缺点：需要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，可能会造成内存的较⼤消耗

[Redis][Hash]详细讲解

目录

0.前言

1.常见命令

1.HSET

2.HGET

3.HEXISTS

4.HDEL

5.HKEYS

6.HVALS

7.HGETALL

8.HMGET

9.HLEN

10.HSETNX

11.HINCRBY

12.HINCRBYFLOAT

2.内部编码

1.ziplist(压缩链表)

2.hashtable(哈希表)

3.使用场景

4.缓存方式对比

1.原⽣字符串类型

2.序列化字符串类型

3.哈希类型