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Redis学习（三）字典(hash)

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导读：本篇文章讲解 Redis学习（三）字典(hash)，希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com

1. 什么是字典(hash)

Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，如图所示：
在这里插入图片描述
它是无序字典，内部存储了很多键值对。实现结构上与 Java 的 HashMap也是一样的，都是“数组 + 链表”的二维结构。在数组位置发生 hash 冲突时，就会将冲突的元素使用链表串起来，如图所示：
在这里插入图片描述
与 Java HashMap 不同的是，Redis 的字典的值只能是字符串，另外它们 rehash 的方式也不一样。因为 Java HashMap 在字典很大时，rehash 是一个耗时的操作，需要一次性全部 rehash。Redis 为了追求高性能，不能堵塞服务，所以采用了渐进式 rehash 策略。关于 rehash 的内容，后面再具体说明。

2. 字典的数据结构

Redis 的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

2.1 哈希表节点

typedef struct dictEntry {
    // 键
    void *key;
    
    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    
    // 指向下个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;
  • key 属性：保存着键值对中的键；
  • v 属性：保存着键值对中的值，其中键值对中的值可以是
    • 指针
    • uint64_t 整数
    • int64_t 整数
  • next 属性：是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，以此来解决键冲突的问题。
  • uint64_t：指的是无符号64位整数；
  • int64_t：值得是带符号64位整数。

2.2 哈希表

typedef struct dictht {
    // 哈希表数组
    dictEntry **table;
    
    // 哈希表大小
    unsigned long size;
    
    // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
    // 总是等于 size - 1
    unsigned long sizemask;
    
    // 该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;
}dictht;
  • table 属性：是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向哈希表节点(dictEntry)结构的指针，每个哈希表节点(dictEntry)都保存着一个键值对；
  • size 属性：记录了哈希表的大小，也即是 table 数组的大小；
  • used 属性：记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量；
  • sizemask 属性：它的值总是等于 size - 1，这个属性和哈希值一起决定了一个键应该被放到 table 数组的哪个索引上面。

2.3 字典

typedef struct dict {
    // 类型特定函数
    dictType *type;
    
    // 私有数据
    void *privdata;
    
    // 哈希表
    dictht ht[2];
    
    // rehash索引
    // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
    int rehashidx;
} dict;
  • type & privdata 属性：是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的；
  • type 属性：是一个指向 dictType 结构的指针；
  • dictType 结构：保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数，Redis 会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数；
  • privdata属性：保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数；
  • ht 属性：是一个包含两个项的数组，数组中的每个项都是一个 dictht 哈希表，一般情况下，字典只使用 ht[0] 哈希表，ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用；
  • rehashidx：它记录了 rehash 目前的进度，如果目前没有在进行 rehash，那么它的值为 -1。

2.4 类型特定函数

typedef struct dictType {
    // 计算哈希值的函数
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
    
    // 复制键的函数
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    
    // 复制值的函数
    void *(*valueDup)(void *privdata, const void *obj);
    
    // 对比键的函数
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    
    // 销毁键的函数
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    
    // 销毁值的函数
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

2.5 小结

以上数据结构组成字典的具体形式，如图所示：
在这里插入图片描述

3. hash 的基本使用

3.1 HSET

Redis Hset 命令用于为哈希表中的字段赋值 。
如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。
如果字段已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。

如果字段是哈希表中的一个新建字段，并且值设置成功，返回 1 。 如果哈希表中域字段已经存在且旧值已被新值覆盖，返回 0 。

3.1.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HSET KEY_NAME FIELD VALUE

3.1.2 示例

# 设置不存在新值 -> 返回 1
127.0.0.1:6379> HSET myhash field1 "redis"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET myhash field2 "Java"
(integer) 1

# 查看 myhash 的所有键值对
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "redis"
3) "field2"
4) "Java"

# 覆盖已存在值 -> 返回 0
127.0.0.1:6379> HSET myhash field2 "Mongo"
(integer) 0

# 覆盖成功
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "redis"
3) "field2"
4) "Mongo"

3.2 HMSET

Redis Hmset 命令用于同时将多个 field-value (字段-值)对设置到哈希表中。
此命令会覆盖哈希表中已存在的字段。
如果哈希表不存在，会创建一个空哈希表，并执行 HMSET 操作。
如果命令执行成功，返回 OK 。

HSET 的批量操作版

3.2.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HMSET KEY_NAME FIELD1 VALUE1 ...FIELDN VALUEN

3.2.2 示例

127.0.0.1:6379> HMSET myhash field1 "Java" field2 "C" field3 "C#" field4 "Go"
OK
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "Java"
3) "field2"
4) "C"
5) "field3"
6) "C#"
7) "field4"
8) "Go"

3.3 HSETNX

Redis Hsetnx 命令用于为哈希表中不存在的的字段赋值 。
如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。
如果字段已经存在于哈希表中，操作无效。
如果 key 不存在，一个新哈希表被创建并执行 HSETNX 命令。

和 HSET & HMSET 的区别就是，不会覆盖已存在的值

3.3.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HSETNX KEY_NAME FIELD VALUE

3.3.2 示例

# 得到目前 myhash 的键值对
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "Java"
3) "field2"
4) "C"
5) "field3"
6) "C#"
7) "field4"
8) "Go"

# 尝试使用 HSETNX 覆盖已有的值 -> 返回 0，失败
127.0.0.1:6379> HSETNX myhash field1 "python"
(integer) 0

# myhash 的键值对没有发生变化
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "Java"
3) "field2"
4) "C"
5) "field3"
6) "C#"
7) "field4"
8) "Go"

# 使用 HSETNX 插入新的键值对
127.0.0.1:6379> HSETNX myhash field5 "python"
(integer) 1

# 插入成功
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
 1) "field1"
 2) "Java"
 3) "field2"
 4) "C"
 5) "field3"
 6) "C#"
 7) "field4"
 8) "Go"
 9) "field5"
10) "python"

3.4 HGET

Redis Hget 命令用于返回哈希表中指定字段的值。
返回给定字段的值。如果给定的字段或 key 不存在时，返回 nil。

3.4.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HGET KEY_NAME FIELD_NAME

3.4.2 示例

# HGET 获取已存在的 key
127.0.0.1:6379> HGET myhash field1
"Java"
127.0.0.1:6379> HGET myhash field2
"C"

# HGET 获取不存在的 key
127.0.0.1:6379> HGET myhash field7
(nil)

3.5 HGETALL

Redis Hgetall 命令用于返回哈希表中，所有的字段和值。
在返回值里，紧跟每个字段名(field name)之后是字段的值(value)，所以返回值的长度是哈希表大小的两倍。

3.5.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HGETALL KEY_NAME

3.5.2 示例

127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
 1) "field1"
 2) "Java"
 3) "field2"
 4) "C"
 5) "field3"
 6) "C#"
 7) "field4"
 8) "Go"
 9) "field5"
10) "python"

3.6 HKEYS

Redis Hkeys 命令用于获取哈希表中的所有域（field）。

3.6.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HKEYS KEY_NAME

3.6.2 示例

127.0.0.1:6379> HKEYS myhash
1) "field1"
2) "field2"
3) "field3"
4) "field4"
5) "field5"

3.7 HVALS

Redis Hvals 命令返回哈希表所有域(field)的值。

3.7.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HVALS KEY_NAME

3.7.2 示例

127.0.0.1:6379> HVALS myhash
1) "Java"
2) "C"
3) "C#"
4) "Go"
5) "python"

3.8 HLEN

Redis Hlen 命令用于获取哈希表中字段的数量。

3.8.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HLEN KEY_NAME

3.8.2 示例

127.0.0.1:6379> HLEN myhash
(integer) 5

3.9 HEXISTS

Redis Hexists 命令用于查看哈希表的指定字段是否存在。
如果哈希表含有给定字段，返回 1 。 如果哈希表不含有给定字段，或 key 不存在，返回 0。

3.9.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HEXISTS KEY_NAME FIELD_NAME

3.9.2

# 查询存在的 FIELD
127.0.0.1:6379> HEXISTS myhash field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTS myhash field2
(integer) 1

# 查询不存在的 FIELD
127.0.0.1:6379> HEXISTS myhash field8
(integer) 0

3.10 HDEL

Redis Hdel 命令用于删除哈希表 key 中的一个或多个指定字段，不存在的字段将被忽略。
返回值：被成功删除字段的数量，不包括被忽略的字段。

3.10.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HDEL KEY_NAME FIELD1.. FIELDN

3.10.2 示例

# 目前 myhash 的键值对
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
 1) "field1"
 2) "Java"
 3) "field2"
 4) "C"
 5) "field3"
 6) "C#"
 7) "field4"
 8) "Go"
 9) "field5"
10) "python"

# 删除存在的 FIELD
127.0.0.1:6379> HDEL myhash field5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "Java"
3) "field2"
4) "C"
5) "field3"
6) "C#"
7) "field4"
8) "Go"

# 删除不存在的 FIELD
127.0.0.1:6379> HDEL myhash field6
(integer) 0

# 删除多个存在的 FIELD
127.0.0.1:6379> HDEL myhash field1 field2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field3"
2) "C#"
3) "field4"
4) "Go"

3.11 HINCRBY

Redis Hincrby 命令用于为哈希表中的字段值加上指定增量值。
增量也可以为负数，相当于对指定字段进行减法操作。
如果哈希表的 key 不存在，一个新的哈希表被创建并执行 HINCRBY 命令。
如果指定的字段不存在，那么在执行命令前，字段的值被初始化为 0。
对一个储存字符串值的字段执行 HINCRBY 命令将造成一个错误。

返回值：执行 HINCRBY 命令之后，哈希表中字段的值。

3.11.1 语法

redis 127.0.0.1:6379> HINCRBY KEY_NAME FIELD_NAME INCR_BY_NUMBER

3.11.2 示例

# 插入新的 FIELD，VALUE 为 10
127.0.0.1:6379> HSET myhash field5 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field3"
2) "C#"
3) "field4"
4) "Go"
5) "field5"
6) "10"

# 加减 field5 的值
127.0.0.1:6379> HINCRBY myhash field5 5
(integer) 15
127.0.0.1:6379> HINCRBY myhash field5 -10
(integer) 5

4. 哈希算法

当要将一个新的键值对添加到 hash 里面时，程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值，然后再根据索引值，将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。
Redis 计算哈希值和索引值的方法如下：

# 使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值（类型特定函数中）
hash = dictType#hashFunction(key)

# 使用哈希表的 sizemask 属性和哈希值，计算出索引值（哈希表中）
# ht[x] -> 如果当前 hash 处于 rehash 阶段，则可能是ht[0] || ht[1]
index = hash & dictht#ht[x].sizemask

5. 键冲突

和 Java HashMap 类似，Redis Hash 也是由数组 + 链表的方式组成。所以在发生键冲突时，Redis 的哈希表也是通过构成一个单向链表，将冲突的键连接起来，以此来解决键冲突的问题。再次看回下面的图，就可以理解 Redis Hash 是怎么解决键冲突的了。
在这里插入图片描述

6. rehash

随着操作不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐地增加或者减少，为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个合理的范围之内，程序会对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

在描述 rehash 的步骤之前，先回顾一下字典的数据结构：

typedef struct dict {
    // 类型特定函数
    dictType *type;
    
    // 私有数据
    void *privdata;
    
    // 哈希表
    dictht ht[2];
    
    // rehash索引
    // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
    int rehashidx;
} dict;

Redis 对哈希表进行 rehash 的步骤如下：

  1. 为字典的 ht[1] 分配空间，这个空间取决于要执行的操作类型，以及 ht[0] 当前所包含的键值对数量（也就是 ht[0].used 属性的值）；
    1. 扩展操作：ht[1] >= 第一个大于 ht[0].used * 2 的 2n；
    2. 收缩操作：ht[1] >= 第一个大于 ht[0].used 的 2n。
  2. 通过对 ht[0] 的键进行重新计算哈希值和索引值后，保存到 ht[1] 里；
  3. 当 rehash 结束后，ht[0] 会被自动删除，内存被回收。然后将 ht[1] 设置为 ht[0]，并在 ht[1] 新创建一个空白哈希表，为下一次 rehash 做准备。

大致流程，如图所示：
在这里插入图片描述

7. 渐进式 rehash

当哈希表里的键值对数量过大，进行常规的 rehash 所占用的时间过大，会影响用户的正常使用。所以，Redis 采取了渐进式 rehash 的方式，通过分多次、渐进式地将 ht[0] 里面的键值对慢慢地 rehash 到 ht[1] 中。
渐进式 rehash 的步骤如下：

  1. 给 ht[1] 分配空间；
  2. 在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx，并将它的值设置为 0，表示 rehash 开始；
  3. 在 rehash 期间，每次对字典执行增删改查操作时，程序除了执行指定的操作以外，还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashindex 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1]，当 rehash 工作完成以后，rehashindex + 1；
  4. 当 ht[0] 的所有值都 rehash 到 ht[1] 后，rehashidx 会被设为 -1，表示 rehash 结束。

整个过程，可以参考《Redis 设计与实现》的图：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7.1 渐进式 rehash 时操作哈希表

  1. 查找：现在 ht[0] 找，找不到再到 ht[1] 找；
  2. 添加：直接往 ht[1] 中添加；
  3. 更新、删除：先找到，再更新/删除。也是在 ht[0] & ht[1] 之间进行。

8. 字典 API

函数 作用 时间复杂度
dictRelease 释放给定字典，以及字典中所包含的所有键值对 O(N)，N 为字典包含的键值对数量

频繁释放(rehash)数据量大的字典，非常影响整体的性能

9. 参考

  • 《Redis 设计与实现》
  • 《Redis 深度历险 核心原理与应用实践》
  • Redis 字典

10. 其他相关文章

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