哈希

• 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={{field,value},...{fieldN,valueN}}。

1. 命令

   （1）设置值

   hset key field value

   下面为user:1添加一堆field-value：

   127.0.0.1:6379> 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的那么域（属性）对应的值：

   127.0.0.1:6379> hget user:1 name
   "tom"
   

   如果键或field不存在，会返回null

   127.0.0.1:6379> hget user:2 name
   (nil)
   127.0.0.1:6379> 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> hdel user:1 name 
   (integer) 1
   127.0.0.1:6379> hdel user:1 age
   (integer) 0
   

   （4）计算field个数

   hlen key

   例如user:1有3个field

   127.0.0.1:6379> hset user:1 name tom
   (integer) 1
   127.0.0.1:6379> hset user:1 age 23
   (integer) 1
   127.0.0.1:6379> hset user:1 city tianjin
   (integer) 1
   127.0.0.1:6379> 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> hmset user:1 name mike age 12 city tianjin
   OK
   127.0.0.1:6379> hmget user:1 name city
   1) "mike"
   2) "tianjin"
   

   （6）判断field是否存在

   hexists key filed

   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> hexists user:1 name
   (integer) 1
   

   （7）获取所有filed

   hkeys key

   hkeys命令应该叫hfields更为恰当，他返回制定哈希键所有的field，例如：

   127.0.0.1:6379> 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> 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> hgetall user:1
   1) "name"
   2) "mike"
   3) "age"
   4) "12"
   5) "city"
   6) "tianjin"
   

   （10）hinerby hincybyfloat

   hincrby key field
hincrbyfloat key field

   hincrby和hincrbyfloat,就像incrbyhy和incrbyfloat命令一样，但是它们
   的作用域是field。

   （11）计算value的字符串长度

   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> hstrlen user:1 name
   (integer) 3
   

   下表是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的个数
   hlen key	O(1)
   hgetall key	O(n),n是field的总数
   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的总数
   hvals key	O(n),n是field的总数
   hstenx key field value	O(1)
   hincrby key field increment	O(1)
   hincrbyfloat key filed increment	O(1)
   hstrlen key field	O(1)

2. 内部编码

   哈希类型的编码有两种：

   • 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）是，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的读写时间复杂度是O(1)。

   下面的实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> hmset hashkey f1 v1 f2 v2
   OK
   127.0.0.1:6379> objet 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> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 byte ...忽略..."
   OK
   127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
   "hashtable"
   

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

   127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2 f3 v3 ...忽略... f513 v513
   OK
   127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
   "hashtable"
   

3. 使用场景

   下表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

   id	name	age	city
   1	tom	23	beijing
   2	mike	30	tianjin

   如果将其用哈希类型存储，如下表

   user:1

   field	value
   id	1
   name	tom
   age	23
   city	beijing

   user:2

   field	value
   id	2
   name	mike
   age	30
   city	tianjing

   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 usreInfo;
   }
   

   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），如下表：

   id	name	favor	city	age	gender
   1	tom	sprot	beijing	NULL	NULL
   2	mike	NULL	NULL	30	male

   user:1

   field	value
   id	1
   name	tom
   favor	sport
   city	beijing

   user:2

   field	value
   id	2
   name	mike
   age	30
   gender	male

   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）原声字符串类型：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(usreInfo)

   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，更新后在序列化到Redis中。

   3）哈希类型：每个用户属性使用一堆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。