Redis哈希教程-理解和使用HASH数据结构

介绍

Hash 是一个键值对（key - value）集合，其中 value 的形式如： value=[{field1，value1}，...{fieldN，valueN}]。Hash 特别适合用于存储对象。
String结构是将对象序列化为JSON字符串后存储，当需要修改对象某个字段时很不方便：

Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做CRUD:

内部实现

Hash 类型的底层数据结构是由压缩列表或哈希表实现的：

• 如果哈希类型元素个数小于 512 个（默认值，可由 hash-max-ziplist-entries 配置），所有值小于 64 字节（默认值，可由 hash-max-ziplist-value 配置）的话，Redis 会使用压缩列表作为 Hash 类型的底层数据结构；
• 如果哈希类型元素不满足上面条件，Redis 会使用哈希表作为 Hash 类型的 底层数据结构。

在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

哈希表

哈希表是一种保存键值对（key-value）的数据结构。

哈希表中的每一个 key 都是独一无二的，程序可以根据 key 查找到与之关联的 value，或者通过 key 来更新 value，又或者根据 key 来删除整个 key-value等等。

在讲压缩列表的时候，提到过 Redis 的 Hash 对象的底层实现之一是压缩列表（最新 Redis 代码已将压缩列表替换成 listpack）。Hash 对象的另外一个底层实现就是哈希表。

哈希表优点在于，它能以 O(1) 的复杂度快速查询数据。怎么做到的呢？将 key 通过 Hash 函数的计算，就能定位数据在表中的位置，因为哈希表实际上是数组，所以可以通过索引值快速查询到数据。

但是存在的风险也是有，在哈希表大小固定的情况下，随着数据不断增多，那么哈希冲突的可能性也会越高。

解决哈希冲突的方式，有很多种。

Redis 采用了「链式哈希」来解决哈希冲突，在不扩容哈希表的前提下，将具有相同哈希值的数据串起来，形成链接起，以便这些数据在表中仍然可以被查询到。

接下来，详细说说哈希表。

哈希表结构设计

Redis 的哈希表结构如下：

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
    unsigned long sizemask;
    //该哈希表已有的节点数量
    unsigned long used;
} dictht;

可以看到，哈希表是一个数组（dictEntry **table），数组的每个元素是一个指向「哈希表节点（dictEntry）」的指针。

哈希表节点的结构如下：

typedef struct dictEntry {
    //键值对中的键
    void *key;

    //键值对中的值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    //指向下一个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

dictEntry 结构里不仅包含指向键和值的指针，还包含了指向下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链接起来，以此来解决哈希冲突的问题，这就是链式哈希。

另外，这里还跟你提一下，dictEntry 结构里键值对中的值是一个「联合体 v」定义的，因此，键值对中的值可以是一个指向实际值的指针，或者是一个无符号的 64 位整数或有符号的 64 位整数或double 类的值。这么做的好处是可以节省内存空间，因为当「值」是整数或浮点数时，就可以将值的数据内嵌在 dictEntry 结构里，无需再用一个指针指向实际的值，从而节省了内存空间。

哈希冲突

哈希表实际上是一个数组，数组里多每一个元素就是一个哈希桶。

当一个键值对的键经过 Hash 函数计算后得到哈希值，再将(哈希值 % 哈希表大小)取模计算，得到的结果值就是该 key-value 对应的数组元素位置，也就是第几个哈希桶。

什么是哈希冲突呢？

举个例子，有一个可以存放 8 个哈希桶的哈希表。key1 经过哈希函数计算后，再将「哈希值 % 8 」进行取模计算，结果值为 1，那么就对应哈希桶 1，类似的，key9 和 key10 分别对应哈希桶 1 和桶 6。

此时，key1 和 key9 对应到了相同的哈希桶中，这就发生了哈希冲突。

因此，当有两个以上数量的 kay 被分配到了哈希表中同一个哈希桶上时，此时称这些 key 发生了冲突。

链式哈希

Redis 采用了「链式哈希」的方法来解决哈希冲突。

链式哈希是怎么实现的？

实现的方式就是每个哈希表节点都有一个 next 指针，用于指向下一个哈希表节点，因此多个哈希表节点可以用 next 指针构成一个单项链表，被分配到同一个哈希桶上的多个节点可以用这个单项链表连接起来，这样就解决了哈希冲突。

还是用前面的哈希冲突例子，key1 和 key9 经过哈希计算后，都落在同一个哈希桶，链式哈希的话，key1 就会通过 next 指针指向 key9，形成一个单向链表。

不过，链式哈希局限性也很明显，随着链表长度的增加，在查询这一位置上的数据的耗时就会增加，毕竟链表的查询的时间复杂度是 O(n)。

要想解决这一问题，就需要进行 rehash，也就是对哈希表的大小进行扩展。

接下来，看看 Redis 是如何实现的 rehash 的。

rehash

哈希表结构设计的这一小节，我给大家介绍了 Redis 使用 dictht 结构体表示哈希表。不过，在实际使用哈希表时，Redis 定义一个 dict 结构体，这个结构体里定义了两个哈希表（ht[2]）。

typedef struct dict {
    …
    //两个Hash表，交替使用，用于rehash操作
    dictht ht[2]; 
    …
} dict;

之所以定义了 2 个哈希表，是因为进行 rehash 的时候，需要用上 2 个哈希表了。

在正常服务请求阶段，插入的数据，都会写入到「哈希表 1」，此时的「哈希表 2 」 并没有被分配空间。

随着数据逐步增多，触发了 rehash 操作，这个过程分为三步：

• 给「哈希表 2」 分配空间，一般会比「哈希表 1」 大 2 倍；
• 将「哈希表 1 」的数据迁移到「哈希表 2」 中；
• 迁移完成后，「哈希表 1 」的空间会被释放，并把「哈希表 2」 设置为「哈希表 1」，然后在「哈希表 2」 新创建一个空白的哈希表，为下次 rehash 做准备。

为了方便你理解，我把 rehash 这三个过程画在了下面这张图：

这个过程看起来简单，但是其实第二步很有问题，如果「哈希表 1 」的数据量非常大，那么在迁移至「哈希表 2 」的时候，因为会涉及大量的数据拷贝，此时可能会对 Redis 造成阻塞，无法服务其他请求。

渐进式 rehash

为了避免 rehash 在数据迁移过程中，因拷贝数据的耗时，影响 Redis 性能的情况，所以 Redis 采用了渐进式 rehash，也就是将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是分多次迁移。

渐进式 rehash 步骤如下：

• 给「哈希表 2」 分配空间；
• 在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，Redis 除了会执行对应的操作之外，还会顺序将「哈希表 1 」中索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
• 随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终在某个时间点会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。

这样就巧妙地把一次性大量数据迁移工作的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了一次性 rehash 的耗时操作。

在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。

比如，查找一个 key 的值的话，先会在「哈希表 1」 里面进行查找，如果没找到，就会继续到哈希表 2 里面进行找到。

另外，在渐进式 rehash 进行期间，新增一个 key-value 时，会被保存到「哈希表 2 」里面，而「哈希表 1」 则不再进行任何添加操作，这样保证了「哈希表 1 」的 key-value 数量只会减少，随着 rehash 操作的完成，最终「哈希表 1 」就会变成空表。

rehash 触发条件

介绍了 rehash 那么多，还没说什么时情况下会触发 rehash 操作呢？

rehash 的触发条件跟负载因子（load factor）有关系。

负载因子可以通过下面这个公式计算：

触发 rehash 操作的条件，主要有两个：

• 当负载因子大于等于 1 ，并且 Redis 没有在执行 bgsave 命令或者 bgrewiteaof 命令，也就是没有执行 RDB 快照或没有进行 AOF 重写的时候，就会进行 rehash 操作。
• 当负载因子大于等于 5 时，此时说明哈希冲突非常严重了，不管有没有有在执行 RDB 快照或 AOF 重写，都会强制进行 rehash 操作。

listpack

quicklist 虽然通过控制 quicklistNode 结构里的压缩列表的大小或者元素个数，来减少连锁更新带来的性能影响，但是并没有完全解决连锁更新的问题。

因为 quicklistNode 还是用了压缩列表来保存元素，压缩列表连锁更新的问题，来源于它的结构设计，所以要想彻底解决这个问题，需要设计一个新的数据结构。

于是，Redis 在 5.0 新设计一个数据结构叫 listpack，目的是替代压缩列表，它最大特点是 listpack 中每个节点不再包含前一个节点的长度了，压缩列表每个节点正因为需要保存前一个节点的长度字段，就会有连锁更新的隐患。

我看了 Redis 的 Github，在最新 6.2 发行版本中，Redis Hash 对象、ZSet 对象的底层数据结构的压缩列表还未被替换成 listpack，而 Redis 的最新代码（还未发布版本）已经将所有用到压缩列表底层数据结构的 Redis 对象替换成 listpack 数据结构来实现，估计不久将来，Redis 就会发布一个将压缩列表为 listpack 的发行版本。

listpack 结构设计

listpack 采用了压缩列表的很多优秀的设计，比如还是用一块连续的内存空间来紧凑地保存数据，并且为了节省内存的开销，listpack 节点会采用不同的编码方式保存不同大小的数据。

我们先看看 listpack 结构：

listpack 头包含两个属性，分别记录了 listpack 总字节数和元素数量，然后 listpack 末尾也有个结尾标识。图中的 listpack entry 就是 listpack 的节点了。

每个 listpack 节点结构如下：

主要包含三个方面内容：

• encoding，定义该元素的编码类型，会对不同长度的整数和字符串进行编码；
• data，实际存放的数据；
• len，encoding+data的总长度；

可以看到，listpack 没有压缩列表中记录前一个节点长度的字段了，listpack 只记录当前节点的长度，当我们向 listpack 加入一个新元素的时候，不会影响其他节点的长度字段的变化，从而避免了压缩列表的连锁更新问题。

常用命令

# 存储一个哈希表key的键值
HSET key field value   
# 获取哈希表key对应的field键值
HGET key field

# 在一个哈希表key中存储多个键值对
HMSET key field value [field value...] 
# 批量获取哈希表key中多个field键值
HMGET key field [field ...]       
# 删除哈希表key中的field键值
HDEL key field [field ...]    

# 返回哈希表key中field的数量
HLEN key       
# 返回哈希表key中所有的键值
HGETALL key 

# 为哈希表key中field键的值加上增量n
HINCRBY key field n   

# 获取一个hash类型的key中的所有的field
HKEYS heima:user:4

# 获取一个hash类型的key中的所有的value
HVALS heima:user:4

# 如果没有sex字段，就添加
HSETNX heima:user:4 sex woman

应用场景

缓存对象

Hash 类型的 （key，field， value） 的结构与对象的（对象id， 属性， 值）的结构相似，也可以用来存储对象。

在介绍 String 类型的应用场景时有所介绍，String + Json也是存储对象的一种方式，那么存储对象时，到底用 String + json 还是用 Hash 呢？
一般对象用 String + Json 存储，对象中某些频繁变化的属性可以考虑抽出来用 Hash 类型存储。

购物车

以用户 id 为 key，商品 id 为 field，商品数量为 value，恰好构成了购物车的3个要素，如下图所示

涉及的命令如下：

1. 添加商品：HSET cart:{用户id} {商品id} 1
2. 添加数量：HINCRBY cart:{用户id} {商品id} 1
3. 商品总数：HLEN cart:{用户id}
4. 删除商品：HDEL cart:{用户id} {商品id}
5. 获取购物车所有商品：HGETALL cart:{用户id}

当前仅仅是将商品ID存储到了Redis 中，在回显商品具体信息的时候，还需要拿着商品 id 查询一次数据库，获取完整的商品的信息。