Redis-Hash

前言

hash在很多编程语言中都有着很广泛的应用,而在Redis中也是如此,在redis中,哈希类型是指Redis键值对中的值本身又是一个键值对结构,形如value=[{field1,value1},…{fieldN,valueN}],其与Redis字符串对象的区别如下图所示:
在这里插入图片描述

一、内部编码

哈希类型的内部编码有两种:ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)。只有当存储的数据量比较小的情况下,Redis 才使用压缩列表来实现字典类型。具体需要满足两个条件:

  1. 当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries配置(默认512个)

  2. 所有值都小于hash-max-ziplist-value配置(默认64字节)

    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。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)。

二、常用命令

Redis哈希对象常用命令如下表。

命令说明时间复杂度
HDEL key field [field …]删除一个或多个Hash的fieldO(N) N是被删除的字段数量。
HEXISTS key field判断field是否存在于hash中O(1)
HGET key field获取hash中field的值O(1)
HGETALL key从hash中读取全部的域和值O(N) N是Hash的长度
HINCRBY key field increment将hash中指定域的值增加给定的数字O(1)
HINCRBYFLOAT key field increment将hash中指定域的值增加给定的浮点数O(1)
HKEYS key获取hash的所有字段O(N) N是Hash的长度
HLEN key获取hash里所有字段的数量O(1)
HMGET key field [field …]获取hash里面指定字段的值O(N) N是请求的字段数
HMSET key field value [field value …]设置hash字段值O(N) N是设置的字段数
HSET key field value设置hash里面一个字段的值O(1)
HSETNX key field value设置hash的一个字段,只有当这个字段不存在时有效O(1)
HSTRLEN key field获取hash里面指定field的长度O(1)
HVALS key获得hash的所有值O(N) N是Hash的长度
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]迭代hash里面的元素

三、适用场景

3.1 存储对象

​ Redis哈希对象常常用来缓存一些对象信息,如用户信息、商品信息、配置信息等。

我们以用户信息为例,它在关系型数据库中的结构是这样的

uid name age
1 Tom 15
2 Jerry 13
而使用Redis Hash存储其结构如下图:

在这里插入图片描述

相比较于使用Redis字符串存储,其有以下几个优缺点:

1、原生字符串每个属性一个键。

set user:1:name Tom
set user:1:age 15

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、序列化字符串后,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、序列化字符串后,将用户信息序列化后用一个键保存

hmset user:1 name Tom age 15 

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。

此外,我们曾经在做配置中心系统的时候,使用Hash来缓存每个应用的配置信息,其在数据库中的数据结构大致如下表

AppIdSettingKeySettingValue
10001AppNamemyblog
10001Version1.0
10002AppNameadmin site

在使用Redis Hash进行存储的时候

新增或更新一个配置项

127.0.0.1:6379> HSET 10001 AppName myblog
(integer) 1

获取一个配置项

127.0.0.1:6379> HGET 10001 AppName 
"myblog"

删除一个配置项

127.0.0.1:6379> HDEL 10001 AppName
(integer) 1

3.2 购物车

很多电商网站都会使用 cookie实现购物车,也就是将整个购物车都存储到 cookie里面。这种做法的一大优点:无须对数据库进行写入就可以实现购物车功能,这种方式大大提高了购物车的性能,而缺点则是程序需要重新解析和验证( validate) cookie,确保cookie的格式正确,并且包含的商品都是真正可购买的商品。cookie购物车还有一个缺点:因为浏览器每次发送请求都会连 cookie一起发送,所以如果购物车cookie的体积比较大,那么请求发送和处理的速度可能会有所降低。

购物车的定义非常简单:我们以每个用户的用户ID(或者CookieId)作为Redis的Key,每个用户的购物车都是一个哈希表,这个哈希表存储了商品ID与商品订购数量之间的映射。在商品的订购数量出现变化时,我们操作Redis哈希对购物车进行更新:

如果用户订购某件商品的数量大于0,那么程序会将这件商品的ID以及用户订购该商品的数量添加到散列里面。

//用户1 商品1 数量1
127.0.0.1:6379> HSET uid:1 pid:1 1
(integer) 1 //返回值0代表改field在哈希表中不存在,为新增的field

如果用户购买的商品已经存在于散列里面,那么新的订购数量会覆盖已有的订购数量;

//用户1 商品1 数量5
127.0.0.1:6379> HSET uid:1 pid:1 5
(integer) 0 //返回值0代表改field在哈希表中已经存在

相反地,如果用户订购某件商品的数量不大于0,那么程序将从散列里面移除该条目。

//用户1 商品1
127.0.0.1:6379> HDEL uid:1 pid:2
(integer) 1

3.3 计数器

Redis 哈希表作为计数器的使用也非常广泛。它常常被用在记录网站每一天、一月、一年的访问数量。每一次访问,我们在对应的field上自增1
//记录我的
127.0.0.1:6379> HINCRBY MyBlog  202001 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HINCRBY MyBlog  202001 1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HINCRBY MyBlog  202002 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HINCRBY MyBlog  202002 1
(integer) 2

也经常被用在记录商品的好评数量,差评数量上

127.0.0.1:6379> HINCRBY pid:1  Good 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HINCRBY pid:1  Good 1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HINCRBY pid:1  bad  1
(integer) 1

也可以实时记录当天的在线的人数。

//有人登陆
127.0.0.1:6379> HINCRBY MySite  20200310 1
(integer) 1
//有人登陆
127.0.0.1:6379> HINCRBY MySite  20200310 1
(integer) 2
//有人登出
127.0.0.1:6379> HINCRBY MySite  20200310 -1
(integer) 1
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