一、基本认识
⼏乎所有的主流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、映射。在Redis中，哈希类型是指值本⾝⼜是⼀个键值对结构，形如key="key"，value={{ field1, value1 }, ..., {fieldN, valueN } }，Redis 键值对和哈希类型⼆者的关系可以⽤图2-15来表⽰。
图2-15字符串和哈希类型对⽐
哈希类型中的映射关系通常称为field-value，⽤于区分Redis整体的键值对（key-value）， 注意这⾥的value是指field对应的值，不是键（key）对应的值，请注意value在不同上下 ⽂的作⽤。
二、命令
2.1、HSET
设置hash中指定的字段（field）的值（value）
语法：
HSET key field value [field value ...]命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：插⼊⼀组field为O(1),插⼊N组field为O(N)
返回值：添加的字段的个数。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HGET myhash field1
"Hello"2.2、HGET
获取hash中指定字段的值。
语法：
HGET key field命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(1)
返回值：字段对应的值或者nil。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HGET myhash field1
"foo"
redis> HGET myhash field2
(nil)2.3、HEXISTS
判断hash中是否有指定的字段。
语法：
HEXISTS key field命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(1)
返回值：1表⽰存在，0表⽰不存在。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HEXISTS myhash field1
(integer) 1
redis> HEXISTS myhash field2
(integer) 02.4、HDEL
删除hash中指定的字段。
语法：
HDEL key field [field ...]命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：删除⼀个元素为O(1).删除N个元素为O(N)
返回值：本次操作删除的字段个数
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HDEL myhash field1
(integer) 1
redis> HDEL myhash field2
(integer) 02.5、HKEYS
获取hash中的所有字段。
语法：
HKEYS key命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(N) , N为field的个数.
返回值：字段列表。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HKEYS myhash
1) "field1"
2) "field2"2.6、HVALS
获取hash中的所有的值。
语法：
HVALS key命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(N),N为field的个数.
返回值：所有的值。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HVALS myhash
1) "Hello"
2) "World"2.7、HGETALL
获取hash中的所有字段以及对应的值。
语法：
HGETALL key命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(N),N为field的个数.
返回值：字段和对应的值。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "Hello"
3) "field2"
4) "World"2.8、HMGET
⼀次获取hash中多个字段的值。
语法：
HMGET key field [field ...]命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：只查询⼀个元素为O(1),查询多个元素为O(N),N为查询元素个数.
返回值：字段对应的值或者nil。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HMGET myhash field1 field2 nofield
1) "Hello"
2) "World"
3) (nil)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，可以尝试使⽤HSCAN 命令，该命令采⽤渐进式遍历哈希类型。
2.9、HLEN
获取hash中的所有字段的个数。
语法：
HLEN key命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(1)
返回值：字段个数。
⽰例：
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HLEN myhash
(integer) 22.10、HSETNX
在字段不存在的情况下，设置hash中的字段和值。
语法：
HSETNX key field value命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(1)
返回值：1表⽰设置成功，0表⽰失败。
⽰例：
redis> HSETNX myhash field "Hello"
(integer) 1
redis> HSETNX myhash field "World"
(integer) 0
redis> HGET myhash field
"Hello"2.11、HINCRBY
将 hash 中字段对应的数值添加指定的值。
语法：
HINCRBY key field increment命令有效版本：2.0.0之后
时间复杂度：O(1)
返回值：该字段变化之后的值。
⽰例：
redis> HSET myhash field 5
(integer) 1
redis> HINCRBY myhash field 1
(integer) 6
redis> HINCRBY myhash field -1
(integer) 5
redis> HINCRBY myhash field -10
(integer) -52.12、HINCRBYFLOAT
HINCRBY的浮点数版本。
语法：
HINCRBYFLOAT key field increment命令有效版本：2.6.0之后
时间复杂度：O(1)
返回值：该字段变化之后的值。
⽰例：
redis> HSET mykey field 10.50
(integer) 1
redis> HINCRBYFLOAT mykey field 0.1
"10.6"
redis> HINCRBYFLOAT mykey field -5
"5.6"
redis> HSET mykey field 5.0e3
(integer) 0
redis> HINCRBYFLOAT mykey field 2.0e2
"5200"2.13、命令⼩结
表 2-4 是哈希类型命令的效果、时间复杂度，开发⼈员可以参考此表，结合⾃⾝业务需求和数据 ⼤⼩选择合适的命令。
表 2-4 哈希类型命令⼩结
| 命令 | 执⾏效果 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| hset key field value | 设置值 | O(1) |
| hget key field | 获取值 | O(1) |
| hdel key field [field ...] | 删除 field | O(k), k 是 field 个数 |
| hlen key | 计算 field 个数 | O(1) |
| hgetall key | 获取所有的 field-value | O(k), k 是 field 个数 |
| hmget field [field ...] | 批量获取 field-value | O(k), k是 field 个数 |
| hmset field value[field value...] | 批量获取 field-value | O(k), k是 field 个数 |
| hexists key field | 判断 field 是否存在 | O(1) |
| hkeys key | 获取所有的 field | O(k), k 是 field 个数 |
| hvals key | 获取所有的 value | O(k), k是 field 个数 |
| hsetnx key field value | 设置值，但必须在 field 不存在时才能设置成功 | O(1) |
| hincrby key field n | 对应 field-value+n | O(1) |
| hincrbyfloatkey field n | 对应 field-value+n | O(1) |
| hstrlen key field | 计算 value 的字符串⻓度 | O(1) |
三、内部编码
哈希的内部编码有两种：
- 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，以及响应的变化。
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> object encoding hashkey
"ziplist"2）当有value⼤于64字节时，内部编码会转换为hashtable：
127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 bytes ... 省略..."
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"hashtable"3）当field个数超过512时，内部编码也会转换为hashtable：
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 h2 v2 f3 v3 ... 省略 ... f513 v513
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"hashtable"四、使用场景
图2-16为关系型数据表记录的两条⽤⼾信息，⽤⼾的属性表现为表的列，每条⽤⼾信息表现为⾏。如果映射关系表⽰这两个⽤⼾信息，则如图2-17所⽰。
图2-16关系型数据表保存⽤⼾信息
| uid | name | age | city |
|---|---|---|---|
| 1 | James | 28 | Beijing |
| 2 | Johnathan | 30 | Xian |
图2-17映射关系表⽰⽤⼾信息
相⽐于使⽤JSON格式的字符串缓存⽤⼾信息，哈希类型变得更加直观，并且在更新操作上变得 更灵活。可以将每个⽤⼾的id定义为键后缀，多对field-value对应⽤⼾的各个属性。
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2-18所⽰。
- 关系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，例如联表查询、聚合查询等 基本不可能，维护成本⾼。
图2-18关系型数据库稀疏性
五、缓存⽅式对⽐
截⾄⽬前为⽌，已经能够⽤三种⽅法缓存⽤⼾信息，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⸺使⽤字符串类型，每个属性⼀个键。
set user:1:name James
set user:1:age 23
set user:1:city Beijing优点：实现简单，针对个别属性变更也很灵活。
缺点：占⽤过多的键，内存占⽤量较⼤，同时⽤⼾信息在Redis中⽐较分散，缺少内聚性，所以这种 ⽅案基本没有实⽤性。
2. 序列化字符串类型，例如JSON格式
set user:1 经过序列化后的⽤⼾对象字符串优点：针对总是以整体作为操作的信息⽐较合适，编程也简单。同时，如果序列化⽅案选择合适，内 存的使⽤效率很⾼。
缺点：本⾝序列化和反序列需要⼀定开销，同时如果总是操作个别属性则⾮常不灵活。
3. 哈希类型
hmset user:1 name James age 23 city Beijing优点：简单、直观、灵活。尤其是针对信息的局部变更或者获取操作。
缺点：需要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，可能会造成内存的较⼤消耗。
