Redis Hash命令操作与应用场景详解

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开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第3天，点击查看活动详情 其中，读写命令中比较重要的是 HSET 和 HGET 命令，递增命令可以帮我们实现哈希表中单个 Value 的原子递增操作，批量读取命令一般用于线上的离线任务，批量处理哈希表中的数据，为了防止一次读取大量数据导致性能问题，一般使用 HSCAN 命令实现批量读取，尤其对元素较多的哈希表。最后还简单讲解了哈希表的辅助命令，其中比较常用的是 HLEN 命令。

Hash 由数组和链表两种数据结构组成，数组里面每个元素就是一个槽位，一个槽位下面挂了一个链表。写入 field-value 数据的时候，会计算 field 的 hash 值，然后对数据长度进行取模，找到对应的槽位，把 field-value 插入到这个链表里面。

读写操作

哈希表里面最简单、最常用的操作，就是读写 field-value 数据，对应的就是 HGET、HSET命令。

  • HSET、HGET、HMGET

    用 HMGET 这个命令去批量拿一下哈希表里面的 field，HMGET 命令后面可以跟多个 field，例如下面示例中的 name、age、height，返回值顺序就是 HMGET 命令取到的 value 值，顺序也和 field 一致。

# HSET Key field-value
hset testHash name kouzhaoxuejie
-> 1
hget testHash name ->kouzhaoxuejie
# HSET命令后可以跟多个field-value
HSET testHash age 25 height 170
HMGET testHash name age height

  • HSETNX(用法和string中setnx一样)

    把 name 这个 field 的值改成 kouzhao，但是由于这个 Key 已经存在了，写入失败了。然后，尝试用 HSETNX 写入存 weight 这个 field，由于 weight 这个 field 不存在，所以能写入成功了。

  • HEXISTS命令查询哈希表中是否已经有指定的field

  • HDEL，就是从哈希表里面删除一个 field

递增操作

  • HINCRBY类似于string中的incrby

    127.0.0.1:6379> HSET testHash fans 100
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HINCRBY testHash fans 2
(integer) 102

  • HINCRBYFLOAT 加减小数

批量读取

有的场景中，我们需要迭代哈希表里面全部的 field-value 值。对于元素比较少、数据小的哈希表，可以考虑用 HGETALL 命令，拿到全部的 field-value 值。如果只想获取哈希表里面的 field 值，可以使用 HKEYS 命令；如果只想获取哈希表里面的 value 值，可以使用 HVALS 命令。

  • HGETALL、HKEYS、HVALS

    重点强调一下，这三个全量获取哈希表数据的命令，只适合查询小数据量的哈希表。对于数据量很大的哈希表，这三个命令就会把整个 Redis 阻塞掉，所以在生产环境中一般是禁用这三个命令的。

    HGETALL testHash
 1) "name"
 2) "kouzhaoxuejie"
 3) "age"
 4) "26"
 5) "height"
 6) "170"
 7) "fans"
 8) "102"
 9) "account"
10) "49.5"
127.0.0.1:6379> HKEYS testHash
1) "name"
2) "age"
3) "height"
4) "fans"
5) "account"
127.0.0.1:6379> HVALS testHash
1) "kouzhaoxuejie"
2) "26"
3) "170"
4) "102"
5) "49.5"

那如果在生产环境中要获取整个哈希表的内容,可以使用 HSCAN 命令。

HSCAN 是把一次获取哈希表全量数据的这个操作，拆成了多次迭代，一次迭代只返回一部分数据，这样的话，每次访问的数据量就小了很多，也就不会阻塞 Redis 了。

  • HSCAN(需要再详细了解)
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

cursor 是游标的意思，其实就是个数字，你可以把 cursor 理解为一次迭代的结束位置，也是下次迭代的开始位置，它用来告诉 Redis 从哪里开始下一次迭代。MATCH 部分，就像是 SQL 语句里面的 where 条件一样，按照一定的格式来过滤 field。COUNT 部分就像是 SQL语句里面的 limit，但是这个 COUNT 只是提示 Redis 应该返回多少条数据，不是严格控制，具体返回多少条数据，可以先简单认为是看 Redis 心情，后面分析哈希表底层实现的时候，我们会看到为什么 COUNT 无法做到严格限制。

其他命令

  • HLEN、HSTRLEN、HRANDFIELD

HLEN 命令在前面使用过了，它的功能是查看哈希表里面有多少条 field-value 数据；HSTRLEN 命令是查看一个 value 的长度。HRANDFIELD 命令的功能是从哈希表中随机返回 field-value 数据。

HMGET testHash name age
1) "kouzhaoxuejie"
2) "26"
127.0.0.1:6379> HSTRLEN testHash name
(integer) 13
127.0.0.1:6379> HSTRLEN testHash age
(integer) 2
#HRANDFIELD随机返回3条数据，WITHVALUES参数会让field和value都返回
127.0.0.1:6379> HRANDFIELD testClass 3 WITHVALUES
1) "student848"
2) "VcBYTGptdmdBOPv..."
3) "student565"
4) "QLgIsHXLGrefPS..."
5) "student559"
6) "GkRWcJOZJtuidJz0HQ..."
#没有加WITHVALUES参数，值返回field
127.0.0.1:6379> HRANDFIELD testClass 3
1) "student47"
2) "student185"
3) "student391"

使用场景

用户资料缓存、购物车缓存。

用户资料缓存

一个 C 端产品的用户量一般都会比较大，每个用户每次登录的时候，都要校验密码，登录成功之后，返回头像、昵称这些基础信息，这个时候就比较适合用 Redis Hash 结构来存用户的这些信息，活跃用户的信息进 Redis 进行缓存，非活跃用户留在 MySQL 里面。

先往map里面压几个用户。

private static Map<String, User> userDB = new HashMap<>();
​
@Before
public void before() {
    ... // 省略初始化RedisClient的逻辑
    userDB.put("+8613912345678", new User(1L, "zhangsan", 25, "+8613912345678", "123456", "http://xxxx"));
    userDB.put("+8613512345678", new User(2L, "lisi", 25, "+8613512345678", "abcde", "http://xxxx"));
    userDB.put("+8618812345678", new User(3L, "wangwu", 25, "+8618812345678", "654321", "http://xxxx"));
    userDB.put("+8618912345678", new User(4L, "zhaoliu", 25, "+8618912345678", "98765", "http://xxxx"));
}

private static final String USER_CACHE_PREFIX = "uc_";
private static void mockLogin(String mobile, String password) throws Exception {
    // 根据手机号，查询缓存
    String key = USER_CACHE_PREFIX + mobile;
    Map<String, String> userCache = asyncCommands.hgetall(key).get(1, TimeUnit.SECONDS);
    User user = null;
    if (MapUtils.isEmpty(userCache)) {
        System.out.println("缓存miss，加载DB");
        user = userDB.get(mobile);
        if (user == null) {
            System.out.println("登录失败");
            return;
        }
        // User转成Map
        Map<String, String> userMap = BeanUtils.describe(user);
        // 写入缓存
        Long result = asyncCommands.hset(key, userMap).get(1, TimeUnit.SECONDS);
        if (result == 1) {
            System.out.println("UserId:" + user.getUserId() + "，已进入缓存");
        }
    } else {
        System.out.println("缓存hit");
        user = new User();
        BeanUtils.populate(user, userCache);
    }
    if (password.equals(user.getPassword())) {
        System.out.println(user.getName() + ", 登录成功!");
    } else {
        System.out.println("登录失败");
    }
    System.out.println("================================");
}
@Test
public void testUserCache() throws Throwable {
    mockLogin("+8613912345678", "654321");
    mockLogin("+8613912345678", "123456");
}

购物车缓存

public class CartDao {
​
    private static final String CART_PREFIX = "cart_";
​
    public void add(long userId, String productId) throws Exception {
        Boolean result = asyncCommands.hset(CART_PREFIX + userId,
                productId, "1").get(1, TimeUnit.SECONDS);
        if (result) {
            System.out.println("添加购物车成功,productId:" + productId);
        }
    }
​
    public void remove(long userId, String productId) throws Exception {
        Long result = asyncCommands.hdel(CART_PREFIX + userId,
                productId).get(1, TimeUnit.SECONDS);
        if (result == 1) {
            System.out.println("商品删除成功，productId:" + productId);
        }
    }
    
    public void submitOrder(long userId) throws Exception {
        Map<String, String> cartInfo = asyncCommands.hgetall(CART_PREFIX + userId).get(1, TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println("用户:"+userId+", 提交订单:");
        for (Map.Entry<String, String> entry : cartInfo.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
        }
    }
}

@Test
public void testCartDao() throws Throwable {
    CartDao cartDao = new CartDao();
    cartDao.add(1024, "83694");
    cartDao.add(1024, "1273979");
    cartDao.add(1024, "123323");
    cartDao.submitOrder(1024);
    cartDao.remove(1024, "123323");
}
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