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🔥 系列专栏:Redis
🔥 Hash哈希
🐳 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}},Redis键值对和哈希类型⼆者的关系可以⽤图2-15来表⽰。
图2-15字符串和哈希类型对⽐

🧑💻 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,请注意value在不同上下⽂的作⽤。
🔥 命令
🦋 HSET
🦈 设置hash中指定的字段(field)的值(value)(只能是字符串)。
语法:
cpp
HSET key field value [field value ...]
时间复杂度:插⼊⼀组field为O(1),插⼊N组field为O(N)
返回值:添加的字段的个数。
示例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HGET myhash field1
"Hello"
🦋 HGET
获取hash中指定字段的值。
语法:
cpp
HGET key field
返回值:字段对应的值或者nil。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HGET myhash field1
"foo"
redis> HGET myhash field2
(nil)
🦋 HEXISTS
判断hash中是否有指定的字段。
语法:
cpp
HEXISTS key field
返回值:1表⽰存在,0表⽰不存在。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HEXISTS myhash field1
(integer) 1
redis> HEXISTS myhash field2
(integer) 0
🦋 HDEL
删除hash中指定的字段。
语法:
cpp
HDEL key field [field ...]
返回值:本次操作删除的字段个数。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HDEL myhash field1
(integer) 1
redis> HDEL myhash field2
(integer) 0
🦋 HKEYS
获取hash中的所有字段。
语法:
cpp
HKEYS key
返回值:字段列表。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HKEYS myhash
1) "field1"
2) "field2"
🦋 HVALS
获取hash中的所有的值。
语法 :
cpp
HVALS key
返回值:所有的值。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HVALS myhash
1) "Hello"
2) "World"
🦋 HGETALL
获取hash中的所有字段以及对应的值。
语法:
cpp
HGETALL key
返回值:字段和对应的值。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "Hello"
3) "field2"
4) "World"
🦋 HMGET
⼀次获取hash中多个字段的值。
语法:
cpp
HMGET key field [field ...]
返回值:字段对应的值或者nil。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HMGET myhash field1 field2 nofield
1) "Hello"
2) "World"
3) (nil)
🦋 HLEN
获取hash中的所有字段的个数。
语法:
cpp
HLEN key
返回值:字段个数。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HLEN myhash
(integer) 2
🦋 HSETNX
在字段不存在的情况下,设置hash中的字段和值。
语法:
cpp
HSETNX key field value
返回值:1表⽰设置成功,0表⽰失败。
⽰例:
cpp
redis> HSETNX myhash field "Hello"
(integer) 1
redis> HSETNX myhash field "World"
(integer) 0
redis> HGET myhash field
"Hello"
🦋 HINCRBY
将hash中字段对应的数值添加指定的值。
语法:
cpp
HINCRBY key field increment
返回值:该字段变化之后的值。
⽰例:
cpp
redis> HSET myhash field 5
(integer) 1
redis> HINCRBY myhash field 1
(integer) 6
redis> HINCRBY myhash field -1
(integer) 5
redis> HINCRBY myhash field -10
(integer) -5
🦋 HINCRBYFLOAT
HINCRBY的浮点数版本
语法:
cpp
HINCRBYFLOAT key field increment
返回值:该字段变化之后的值。
⽰例:
cpp
redis> HSET mykey field 10.50
(integer) 1
redis> HINCRBYFLOAT mykey field 0.1
"10.6"
redis> HINCRBYFLOAT mykey field -5
"5.6"
redis> HSET mykey field 5.0e3
(integer) 0
redis> HINCRBYFLOAT mykey field 2.0e2
"5200"
🦋 命令⼩结
表2-4是哈希类型命令的效果、时间复杂度,开发⼈员可以参考此表,结合⾃⾝业务需求和数据⼤⼩选择合适的命令。
表2-4哈希类型命令⼩结

🔥 内部编码
哈希的内部编码有两种:
- 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。
- 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:
cpp
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"ziplist"
- 当有value⼤于64字节时,内部编码会转换为hashtable:
cpp
127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 bytes ... 省略..."
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"hashtable"
- 当field个数超过512时,内部编码也会转换为hashtable:
cpp
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 h2 v2 f3 v3 ... 省略 ... f513 v513
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"hashtable"
🔥 使⽤场景
图2-16为关系型数据表记录的两条⽤户信息,⽤户的属性表现为表的列,每条⽤户信息表现为⾏。如果映射关系表⽰这两个⽤⼾信息,则如图2-17所⽰。
图2-16关系型数据表保存⽤户信息

图2-17映射关系表⽰⽤户信息

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。可以将每个⽤户的id定义为键后缀,多对field-value对应⽤⼾的各个属性,类似如下伪代码:
cpp
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(3600 秒)
Redis 执⾏命令:expire key 3600
// 返回⽤⼾信息
return userInfo;
}
但是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2-18所⽰。
- 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。
图2-18关系型数据库稀疏性

🔥 缓存⽅式对⽐
截⾄⽬前为⽌,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。
- 原⽣字符串类型⸺使⽤字符串类型,每个属性⼀个键。
cpp
set user:1:name James
set user:1:age 23
set user:1:city Beijing
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。
- 序列化字符串类型,例如JSON格式
cpp
set user:1 经过序列化后的⽤⼾对象字符串
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。
- 哈希类型
cpp
hmset user:1 name James age 23 city Beijing
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。
🔥 共勉
😋 以上就是我对 Redis:Hash数据类型
的理解, 觉得这篇博客对你有帮助的,可以点赞收藏关注支持一波~ 😉