redis 简单整理——redis 的哈希基本结构和命令[三]

前言

简单介绍一下哈希基本结构和命令。

正文

什么是hash呢？ hash也可以叫做字典、关联数组。

哈希类型是键本身又是一个键值对结构:

value={{field1，value1}，...{fieldN，valueN}}

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。

来看下命令。

hset key field value

获取值:

hget user:1 name

删除:

hdel key field [field ...]

判断有多少值:

一次性获取多个值:

同样有mset:

然后还可以判断field 是否存在。

hexists key field

获取其全部的key:

获取其全部的值:

获取全部的keyvalue:

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。

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。

计算value的字符串长度

hstrlen key field

哈希命令复杂度:

内部编码:

·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）。

使用场景:

1. 缓存，比如用作用户信息存储

前面提及到用户信息用字符串存储，然后再系列化。

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 102

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; }

这样相比于字符串呢，每次就不用去系列化了，字符串每次都要去进行系列化，然后反系列化存储，具备一定的开销。

然后哈希类型当然也是有缺点的，如果编码是hashtable，那么是比较消耗内存的。

结

下一节redis的list 整理。