【Redis_Day6】Hash类型
- Hash类型
- 操作hash的命令
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- hset:设置hash中指定的字段(field)的值(value)
- hsetnx:想hash中添加字段并设置值
- hget:获取hash中指定字段的值
- hexists:判断hash中是否有指定的字段
- hdel:删除hash中指定的字段
- hkeys:获取hash中所有的字段
- hvals:获取hash中所有的值
- hgetall:获取hash中所有字段和其对应的值
- hmget:一次获取hash中多个字段的值
- hlen:获取hash中所有字段的个数
- [hincrby:给hash中指定字段对应的值 加n(n是整数)](#hincrby:给hash中指定字段对应的值 加n(n是整数))
- [hincrbyfloat:给hash中指定字段对应的值 加n(n是浮点数)](#hincrbyfloat:给hash中指定字段对应的值 加n(n是浮点数))
- hash相关命令小结
- hash内部编码
- hash的应用
- 高内聚低耦合
Hash类型
⼏乎所有的主流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、映射。
在Redis中,哈希类型是指值本⾝⼜是⼀个键值对结构 ,形如key="key",value={{field1,value1},...,{fieldN,valueN}}。
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),使用过程中要注意value在不同上下⽂的作⽤。
如下是字符串和哈希类型的对比:
redis自身就是键值对结构。
redis自身的键值对就是通过hash的方式来组织的。
针对一个键值对来说,其中的value同样可以是键值对,该键值对的类型是hash。
操作hash的命令
使用下列h系列命令的前提:key对应的value必须是hash类型。
hset:设置hash中指定的字段(field)的值(value)
总结hset的用法:
hset key field value [field value ...]
:设置key的值,值的类型是hash。对一个key,可以一次给它设置多个field-value 。返回值是添加的字段field的个数。如果key不存在,先创建key。
field-value中的value要求是字符串类型。
在hset命令中,设置字段field1的值时,如果field1存在,那么本次设置的value会覆盖field1原来的值。
hsetnx:想hash中添加字段并设置值
hsetnx命令也是给字段设置值,但是要求字段不存在才能设置成功,也就是在hash中新建字段field1并给它设置值。
总结hsetnx的用法:
hsetnx key field1 value
:key中不存在field1,添加field1并设置它的值为value,并返回1。如果field已存在,则操作无效,返回0。
命令成功前提是key存在且key中不存在field1。
hget:获取hash中指定字段的值
总结hget的用法:
hget key1 field1
:获取key1中field1对应的value。返回值是fileld1对应的值或nil。
hexists:判断hash中是否有指定的字段
总结hexists的用法:
exists key field
:去key对应的hash类型的value中找,有没有字段field。找到了返回1,没找到返回0。
hdel:删除hash中指定的字段
总结hdel的用法:
hdel key field [field ...]
:删除key中指定的field,可以一次性删除多个。返回值是本次操作成功删除的字段个数。
hdel命令是删除key中指定的字段,通用命令del是删除key。
hkeys:获取hash中所有的字段
总结hkeys的用法:
hkeys key
:根据key找到对应的hash,然后遍历该hash,获取hash中的所有字段,返回值是字段列表。
hvals:获取hash中所有的值
总结hvals的用法:
hvals key
:根据key找到对应的hash,然后遍历hash,获取hash中所有的值。返回值是值列表。
hkeys和hvals命令操作起来都是存在一定风险的。这两个命令的时间复杂度都是O(N),N是哈希的元素个数,如果哈希非常大,执行这两个命令的时间会很长,会导致redis服务器堵塞,无法给其他客户端提供服务。
hgetall:获取hash中所有字段和其对应的值
总结hgetall的用法:
hgetall key
:遍历key对应的value中所有的field-value,并输出。
hgetall命令也是危险的操作。
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,可以尝试使⽤hscan命令
。
hscan是渐进式遍历,即hscan命令遍历hash的时候,每次只遍历hash中的一部分,连续执行多次hscan命令,才能完整整个遍历。hkeys,hvals,hgetall三个命令遍历hash的时候都是一次性遍历完全部hash。
hmget:一次获取hash中多个字段的值
总结hmget的用法:
hmget key field [field ...]
: 一次获取hash中多个指定字段的值。返回值是对应字段的值或nil。
hlen:获取hash中所有字段的个数
总结hlen的用法:
hlen key
:获取hash中所有字段的个数,返回值是字段的个数。
执行hlen命令是不用遍历的。
hincrby:给hash中指定字段对应的值 加n(n是整数)
field-value中的value也可以当做数字来处理。
总结hincrby的用法:
hincrby key field incrment
:给field对应的value 加上incrment。返回值是field的新值。
hincrbyfloat:给hash中指定字段对应的值 加n(n是浮点数)
hincrbyfloat是hincrby的浮点数版本。
hash相关命令小结
其中,hstrlen key field
计算的是field-value中的value的长度。
hash内部编码
hash的内部编码有两种,分别是ziplist(压缩列表)和hashtable(哈希表)。
压缩的本质是针对数据进行重新编码。
不同的数据,有不同的特点,结合这些特点进行精妙的设计(压缩算法),重新编码之后,就能缩小体积。比如一个字符串abc0000000000000efg,重新编码后字符串变成了abc13[13]efg。
zipllist内部的数据结构也是精心设计的,相比于hashtable存储hash会存在浪费空间的问题,redis内部用ziplist类型存储hash,能节省内存空间。
ziplist的缺点,读写元素时候速度较慢,如果hash中元素个数少,慢的不明显,但是如果元素个数太多,就很慢了。
所以如果哈希中的元素个数比较少,使用ziplist存储,如果hash中元素个数比较多,使用hashtable来存储。
且如果field-value中value都比较短,使用ziplist存储hash,如果某个value的长度过长,也会转换成hashtable存储hash。
通过修改redis配置文件redis.conf中的配置项hash-max-ziplist-entries(默认512个),确定hash中的元素个数超过多少时用hashtable存储hash。
通过修改redis配置文件redis.conf中的配置项hash-max-ziplist-value(默认64字节),确定hash中的元素长度超过多少时用hashtable存储hash。
hash的应用
作为缓存
redis+mysql组成的缓存存储架构:
假设把最近使用到的数据作为热点数据存储在redis中,
在上面的场景中:
redis做缓存,应用服务器访问数据,先查询Redis,如果redis上数据存在,就直接从redis上取数据交给应用服务器,不继续访问mysql了。如果redis上数据不存在,再读取mysql,把读到的结果返回给应用服务器的同时,把这个数据也写入到redis中。
用伪代码模拟上述场景,理解hash在其中的应用:
redis用key-value组织用户信息,
key是user:uid,value是hash类型。
用mysql保存用户信息:
java
//当用户发来请求时,假设业务根据用户uid获取用户信息:
//业务层
UserInfo getUserInfo(long uid){
//先查询redis,假设用户信息保存在"user:uid"对应的键中。
String key = "user:"+uid;
//从redis中获取对应的值
UserInfoMap value = redis命令:hgetall key;
//如果缓存命中(hit)
if(value != null){
//将映射关系还原成对象形式
UserInfo userInfo = 利用映射关系构建对象(UserInfoMap value);
return userInfo;
}
//如果缓存没有命中(miss)
//从数据库中,根据uid获取用户信息
UserInfo userInfo = mysql执行sql语句:select * from user_info where uid = <uid>;
//如果表中没有 uid 对应的⽤⼾信息
if(userInfo == null){
响应404
return null;
}
//将缓存以哈希类型保存
redis执行命令:hmset user:userInfo.uid 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(3600 秒)
redis执行命令:expire user:userInfo.uid 3600
//返回用户信息
return userInfo;
}
比较hash类型和关系型数据库存储用户信息的区别:
- 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。
三种缓存方式对比
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原生字符串类型⸺⸺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,同时用户信息在Redis中比较分散,缺少内聚性,所以这种方案基本没有实⽤性。
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序列化字符串类型,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。
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hash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。
比较redis用String类型(Json格式)和用hash类型存储用户信息的区别:
如果用String(JSON)的格式来表示UserInfo,从redis里取出的数据要先通过JSON反序列化转换成对象,从mysql取出的数据要先通过JSON序列化转换成JSON格式。
但是如果用hash类型保存UserInfo,就不用上面两个格外的步骤。且用field表示对象的每个属性,还可以非常方便的修改/获取任何一个属性的值。
当然用hash类型保存UserInfo也有缺点,使用hash类型需要控制hash在ziplist和hashtable两种内部编码的转换,这可能会造成内存的较大消耗。(用空间换时间)
高内聚低耦合
内聚和耦合是衡量代码好坏的标准之一。好的代码应该是高内聚低耦合的。
高内聚:内聚是用来衡量一个模块内部各个元素(如函数、类的方法等)之间的功能相关性和紧密程度的。高内聚意味着模块内的各个部分在功能上高度相关,共同协作完成一个明确的任务。相反,低内聚则表示模块内的各个部分功能不相关或关系松散。
比如上面提到的,把一个用户的所有信息放到hash中一个key中,就是高内聚代码。
低耦合:耦合指的是两个代码/模块之间的关联关系,好的代码追求的是低耦合。模块之间耦合度越高,模块之间越容易相互影响。
比如在分布式系统中引入消息队列就是一个低耦合应用的例子:
假设在一个分布式系统中,A服务器直接调用B服务器,A给B发送请求,B处理请求返回响应给A,此时A和B之间的耦合度是比较大的。
但如果在A和B之间引入消息队列,此时A,消息队列,B三者构成生产者消费者模型,A把请求发给消息队列,B再从消息队列中获取请求,这种情况下如果A出现问题,牵连到B的可能性就很小,A和B之间互连程度降低,即降低了A和B之间的耦合度。
下次见~