【Redis】7.Hash表

流星白龙2026-07-23 23:51

文章目录

  • [2. Redis 常见数据类型](#2. Redis 常见数据类型)
    • [2.3 Hash 哈希](#2.3 Hash 哈希)
      • [2.3.1 命令](#2.3.1 命令)
        • [2.3.1.1 HSET：设置值](#2.3.1.1 HSET：设置值)
        • [2.3.1.2 HGET：获取值](#2.3.1.2 HGET：获取值)
        • [2.3.1.3 HEXISTS：判断是否存在指定字段](#2.3.1.3 HEXISTS：判断是否存在指定字段)
        • [2.3.1.4 HDEL：删除指定字段](#2.3.1.4 HDEL：删除指定字段)
        • [2.3.1.5 HKEYS：获取所有字段](#2.3.1.5 HKEYS：获取所有字段)
        • [2.3.1.6 HVALS：获取所有值](#2.3.1.6 HVALS：获取所有值)
        • [2.3.1.7 HGETALL：获取所有字段和值](#2.3.1.7 HGETALL：获取所有字段和值)
        • [2.3.1.8 HMGET：获取多个字段的值](#2.3.1.8 HMGET：获取多个字段的值)
        • [2.3.1.9 HLEN：获取所有字段个数](#2.3.1.9 HLEN：获取所有字段个数)
        • [2.3.1.10 HSETNX：字段不存在就设置字段和值](#2.3.1.10 HSETNX：字段不存在就设置字段和值)
        • [2.3.1.11 HINCRBY：字段对应的值添加数字](#2.3.1.11 HINCRBY：字段对应的值添加数字)
        • [2.3.1.12 HINCRBYFLOAT：字段对应的值添加浮点数](#2.3.1.12 HINCRBYFLOAT：字段对应的值添加浮点数)
      • [2.3.2 命令小结](#2.3.2 命令小结)
      • [2.3.3 内部编码](#2.3.3 内部编码)
      • [2.3.4 使用场景](#2.3.4 使用场景)
      • [2.3.5 缓存方式对比](#2.3.5 缓存方式对比)
        • [2.3.5.1 原生字符串类型](#2.3.5.1 原生字符串类型)
        • [2.3.5.2 序列化字符串类型](#2.3.5.2 序列化字符串类型)
        • [2.3.5.3 哈希类型](#2.3.5.3 哈希类型)

2. Redis 常见数据类型

2.3 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下图来表示：

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。

2.3.1 命令

2.3.1.1 HSET：设置值

设置 hash 中指定的字段（field）的值（value）。

语法：

mysql 复制代码 
HSET key field value [field value ...]

命令有效版本：2.0.0 之后

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。设置成功的键值对（field-value）的个数。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1
"Hello"
127.0.0.1:6379> HSET myhash f2 "Hello" f3 111 f4 444
(integer) 3
127.0.0.1:6379>
2.3.1.2 HGET：获取值

获取 hash 中指定字段的值。

语法：

mysql 复制代码 
HGET key field

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：字段对应的值或者 nil。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash1 field1 "foo"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash1 field1
"foo"
127.0.0.1:6379> hget myhash1 field2
(nil)
127.0.0.1:6379>
2.3.1.3 HEXISTS：判断是否存在指定字段

判断 hash 中是否有指定的字段。

语法：

mysql 复制代码 
HEXISTS key field

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：1 表示存在，0 表示不存在。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash2 field1 "foo"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash2 field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash2 field2
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
2.3.1.4 HDEL：删除指定字段

删除 hash 中指定的字段。

语法：

mysql 复制代码 
HDEL key field [field ...]

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：删除一个元素为 O(1)。删除 N 个元素为 O(N)

返回值：本次操作删除的字段个数。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash3 field1 "foo"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hdel myhash3 field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hdel myhash3 field2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hget myhash3 field1
(nil)
127.0.0.1:6379> HSET myhash f2 "Hello" f3 111 f4 444 # 添加3个
(integer) 3
127.0.0.1:6379> hdel myhash f2 f3 # 删除2个
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
2.3.1.5 HKEYS：获取所有字段

获取 hash 中的所有字段。

语法：

mysql 复制代码 
HKEYS key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：根据key找到对应的hash是O(1)，然后遍历hash是O(N), N 为 field 的个数。

返回值：字段列表。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field1 "Hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field2 "World"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hkeys myhash4
1) "field1"
2) "field2"
127.0.0.1:6379>

注意：

这个操作存在一定的风险，类似于keys *

虽然可能没这么可怕，但是我们并不知道某个hash里面是否存在大量的field。一旦出现就会堵塞Redis服务器。

2.3.1.6 HVALS：获取所有值

获取 hash 中的所有的值。

语法：

mysql 复制代码 
HVALS key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：所有的值。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field1 "Hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field2 "World"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hkeys myhash4
1) "field1"
2) "field2"
127.0.0.1:6379> hvals myhash4
1) "Hello"
2) "World"
127.0.0.1:6379>

危险性和上面的一样。

2.3.1.7 HGETALL：获取所有字段和值

获取 hash 中的所有字段以及对应的值。

语法：

mysql 复制代码 
HGETALL key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：字段和对应的值。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field1 "Hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field2 "World"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hkeys myhash4
1) "field1"
2) "field2"
127.0.0.1:6379> hvals myhash4
1) "Hello"
2) "World"
127.0.0.1:6379> hgetall myhash4
1) "field1"
2) "Hello"
3) "field2"
4) "World"
127.0.0.1:6379>

风险同上，稍微高一点。
其实还有一个命令叫HSCAN，他也会遍历redis的hash，但是它属于"渐进式遍历"。

敲一次命令，遍历一小部分；敲一次命令，遍历一小部分...多次执行后就可以完成整个遍历过程了。

可以说是：化整为零。

2.3.1.8 HMGET：获取多个字段的值

一次获取 hash 中多个字段的值。

语法：

mysql 复制代码 
HMGET key field [field ...]

命令有效版本：2.0.0 之后。

时间复杂度：只查询一个元素为 O(1), 查询多个元素为 O(N), N 为查询元素个数。

返回值：字段对应的值或者 nil。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field1 "Hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field2 "World"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hmget myhash4 field1 field2 field3 nofield
1) "Hello"
2) "World"
3) (nil)
4) (nil)
127.0.0.1:6379>

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，该命令采用渐进式遍历哈希类型，HSCAN 会在后续章节介绍。

2.3.1.9 HLEN：获取所有字段个数

获取 hash 中的所有字段的个数。不需要遍历。

语法：

mysql 复制代码 
HLEN key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：字段个数。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field1 "Hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET myhash4 field2 "World"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hlen myhash4
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
2.3.1.10 HSETNX：字段不存在就设置字段和值

在字段不存在的情况下，设置 hash 中的字段和值。

语法：

mysql 复制代码 
HSETNX key field value

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：1 表示设置成功，0 表示失败。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash5 field "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash5 field "world"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hget myhash5 field
"hello"
127.0.0.1:6379>
2.3.1.11 HINCRBY：字段对应的值添加数字

将 hash 中字段对应的数值添加指定的值。

语法：

mysql 复制代码 
HINCRBY key field increment

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：该字段变化之后的值。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> hset myhash6 field 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby myhash6 field 1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> hincrby myhash6 field -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> hincrby myhash6 field -10
(integer) -5
127.0.0.1:6379>
2.3.1.12 HINCRBYFLOAT：字段对应的值添加浮点数

HINCRBY 的浮点数版本。

语法：

mysql 复制代码 
HINCRBYFLOAT key field increment

命令有效版本：2.6.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：该字段变化之后的值。

示例：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> hincrby myhash6 field -10
(integer) -5
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat myhash6 field 0.1
"-4.9"
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat myhash6 field -0.1
"-5"
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat myhash6 field 5.0e3
"4995"
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat myhash6 field 5.0e3
"9995"
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat myhash6 field 2.0e3
"11995"
127.0.0.1:6379>

2.3.2 命令小结

下表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。

哈希类型命令小结：

2.3.3 内部编码

哈希的内部编码有两种：

  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. 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。

1）当 field 个数比较少且没有大的 value 时，内部编码为 ziplist：

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

2）当有 value 大于 64 字节时，内部编码会转换为 hashtable：

mysql 复制代码 
127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 bytes uiayhdhoisdoiqoidjuoiwuoiwuioudoiwuoiduoiuifuoiuoiaufoiuakjskacjlksnnsjkbhdjiwhuqyenBcjkzjlkcjljclkjslkjclkzsdjcj"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"hashtable"
127.0.0.1:6379>

3）当 field 个数超过 512 时，内部编码也会转换为 hashtable：

mysql 复制代码 
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"

2.3.4 使用场景

下图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户信息，则如下图所示。

相比于使用 JSON 格式的字符串缓存用户信息，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 对应用户的各个属性，类似如下伪代码：

c 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 获取用户信息
    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

        // 返回用户信息
        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：

  1. 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，如下图所示。
  2. 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。

关系型数据库稀疏性：

2.3.5 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。

2.3.5.1 原生字符串类型

使用字符串类型，每个属性一个键。

mysql 复制代码 
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。

2.3.5.2 序列化字符串类型

例如 JSON 格式

mysql 复制代码 
set user:1 经过序列化后的用户对象字符串

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。

2.3.5.3 哈希类型
mysql 复制代码 
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。

如果使用 string(ison)的格式来表示Userlnfo万一只想获取其中的某个field，或者修改某个field。就需要把整个json都读出来，解析成对象，操作field，再重写转成json字符串，再写回去。

如果使用hash的方式来表示Userlnfo就可以使用field表示对象的每个属性(数据表的每个列)此时就可以非常方便的修改/获取任何一个属性的值了。使用hash的方式，确实读写field更直观高效，但是付出的是空间的代价。

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。

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