Redis开发与运维. 2.3 哈希

<b>2.3　哈希</b>

几乎所有的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，形如value={{field1,value1},...{fieldn,valuen}}，redis键值对和哈希类型二者的关系可以用图2-14来表示。

图2-14　字符串和哈希类型对比

哈希类型中的映射关系叫作field-value，注意这里的value是指field对应的值，不是键对应的值，请注意value在不同上下文的作用。

<b>2.3.1　命令</b>

（1）设置值

hset key field value

下面为user:1添加一对field-value：

127.0.0.1:6379&gt; hset user:1 name tom?

(integer) 1

如果设置成功会返回1，反之会返回0。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。

（2）获取值

hget key field

例如，下面操作获取user:1的name域（属性）对应的值：

127.0.0.1:6379&gt; hget user:1 name?

"tom"

如果键或field不存在，会返回nil：

127.0.0.1:6379&gt; hget user:2 name?

(nil)?

127.0.0.1:6379&gt; hget user:1 age?

(nil)

（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&gt; hdel user:1 name?

127.0.0.1:6379&gt; hdel user:1 age?

(integer) 0

（4）计算field个数

hlen key

例如user:1有3个field：

(integer) 1?

127.0.0.1:6379&gt; hset user:1 age 23

127.0.0.1:6379&gt; hset user:1 city tianjin

127.0.0.1:6379&gt; hlen user:1

(integer) 3

（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&gt; hmset user:1 name mike

age 12 city tianjin

ok?

127.0.0.1:6379&gt; hmget user:1 name city

1) "mike"

2) "tianjin"

（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&gt; hexists user:1 name

（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&gt; hkeys user:1

1) "name"?

2) "age"?

3) "city"

（8）获取所有value

hvals key

下面操作获取user:1全部value：

127.0.0.1:6379&gt; hvals user:1?

1) "mike"?

2) "12"?

3) "tianjin"

（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&gt; hgetall user:1

1) "name"

2) "mike"

3) "age"

4) "12"

5) "city"

6) "tianjin"

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，hscan将在2.7节介绍。

（10）hincrby hincrbyfloat

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filed。

（11）计算value的字符串长度（需要redis 3.2以上）

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&gt; hstrlen user:1 name

表2-3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。

表2-3　哈希类型命令的时间复杂度

命　　令         时间复杂度

hset key field value  o(1)

hget key field   o(1)

hdel key field [field ...]      o(k)，k是field个数

hlen key   o(1)

hgetall key        o(n)，n是field总数

hmget field [field ...]         o(k)，k是field的个数

hmset field value [field value ...]      o(k)，k是field的个数

hexists key field        o(1)

hkeys key o(n)，n是field总数

hvals key  o(n)，n是field总数

hsetnx key field value       o(1)

hincrby key field increment      o(1)

hincrbyfloat key field increment      o(1)

hstrlen key field        o(1)?

<b>2.3.2　内部编码</b>

哈希类型的内部编码有两种：

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，以及相应的变化。

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

127.0.0.1:6379&gt; hmset hashkey f1 v1 f2

v2

ok

127.0.0.1:6379&gt; object encoding hashkey

"ziplist"

2.1）当有value大于64字节，内部编码会由ziplist变为hashtable：

127.0.0.1:6379&gt; hset hashkey f3

"one string is bigger than 64 byte...忽略..."

"hashtable"

2.2）当field个数超过512，内部编码也会由ziplist变为hashtable：

v2 f3 v3 ...忽略... f513 v513

有关哈希类型的内存优化技巧将在8.3节中详细介绍。

<b>2.3.3　使用场景</b>

图2-15为关系型数据表记录的两条用户信息，用户的属性作为表的列，每条用户信息作为行。

如果将其用哈希类型存储，如图2-16所示。

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：

userinfo getuserinfo(long id){?

// 用户id作为key后缀

userrediskey = "user:info:" + id;

// 使用hgetall获取所有用户信息映射关系

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;?

}

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2-17所示。

关系型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开发困难，维护成本高。

图2-17　关系型数据库稀疏性

开发人员需要将两者的特点搞清楚，才能在适合的场景使用适合的技术。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。

1）原生字符串类型：每个属性一个键。

set user:1:name tom

set user:1:age 23?

set user:1:city beijing

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。

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)

优点：简化编程，如果合理的使用序列化可以提高内存的使用效率。

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）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

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：要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，hashtable会消耗更多内存。