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Redis(开发与运维):13---哈希对象

程序员文章站 2022-05-19 14:46:25
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一、哈希对象简介

  • 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下图表示

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • 一些特点:
    • 存储多个键值对之间的映射,并且键值对不允许重复
    • 在某一个固定的key中,其对应value中的field也不允许重复
    • 散列存储的值既可以是字符串也可以是数字值
    • 用户同样可以对散列存储的数字值执行自增操作或自减操作
    • 散列在很多方面是一个微缩版的Redis,不少字符串命令都有相应的散列版本
    • 熟悉文档数据库的读者可以将散列看作是文档数据库里面的文档,而熟悉关系数据库的读者可以将散列看作是关系数据库里面的行。因为“文档、行、散列”这三者都允许用户同时访问或修改一个或多个域
  • 注意: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
  • 关于哈希的设计与实现还可以参阅:https://blog.csdn.net/qq_41453285/article/details/103235100

二、命令

常用命令

  • hset:设置值。如果设置成功会返回1,反之会返回0
hset key field value

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • hsetnx: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
  • hget:获取值。如果键或field不存在,返回nil
hget key field

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • hdel:删除field
    • hdel会删除一个或多个field,返回结果为成功删除field的个数
    • 直到某一个key对应的field全部删除完全之后,该哈希对象才会被删除
hdel key field [field ...]

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • hlen:计算fileld个数
hlen key

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • hmget、hmset:批量获取/设置field-value
hmget key field [field ...]
hmset key field value [field value ...]

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • hstrlen:计算value的字符串长度(需要Redis3.2以上)
hstrlen key field

Redis(开发与运维):13---哈希对象

其他命令

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • hincrby、hincrbyfloat:hincrby和hincrbyfloat,就像incrby和incrbyfloat命令一样,但是它们的作用域是filed
  • hexists:判断field是否存在。field存在返回1,不包含返回0

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • hkeys:获取所有field
hkeys key

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  • hvals:获取所有值
hvals key

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  • hgetall:获取所有的field-value
hgetall key

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • 提示: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可以参阅:https://blog.csdn.net/qq_41453285/article/details/106020231
  • 下图给出了哈希类型命令的时间复杂度:

Redis(开发与运维):13---哈希对象

三、内部编码

  • 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)

演示说明

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

Redis(开发与运维):13---哈希对象

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

Redis(开发与运维):13---哈希对象

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

四、使用场景

  • 下图为关系型数据表记录的两条用户信息,用户的属性作为表的列, 每条用户信息作为行

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • 如果将其用哈希类型存储,如下图所示:

Redis(开发与运维):13---哈希对象

  • 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fieldvalue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),如下图所示
    • 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

Redis(开发与运维):13---哈希对象

三种方案

  • 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
    • 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
set user:1:name tom
set user:1:age 23
set user:1:city beijin
  • ②序列化字符串类型:将用户信息序列化后用一个键保存。
    • 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
set user:1 serialize(userInfo)
  • 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
    • 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
hmset user:1 name tomage 23 city beijing

 

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