redis | 七、redis之Hash

Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。

hash类型可以理解为map集合，{key1:value1,key2:value2}

实例

Hash 的应用场景：

将一个用户作为一个 hash ，然后其属性和值就作为内部的 k-v 集合进行存储

例如

user:1 代表第 1 个用户，然后这个用户具有 name，age，job 这些字段，因为 redis 效率很高，因此适合将属性值经常变动的对象作为 hash 存储

个人理解和便于学习，进行了简单分类！

分为以下几类：

下表列出了 redis hash 基本的相关命令：

更多命令请参考： https://redis.io/commands

ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现， 每当有新的键值对要加入到哈希对象时， 程序会先将保存了键的压缩列表节点推入到压缩列表表尾， 然后再将保存了值的压缩列表节点推入到压缩列表表尾， 因此：

保存了同一键值对的两个节点总是紧挨在一起， 保存键的节点在前， 保存值的节点在后；

先添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表头方向， 而后来添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表尾方向。

举个例子， 如果我们执行以下 HSET 命令， 那么服务器将创建一个列表对象作为 profile 键的值：

另一方面， hashtable 编码的哈希对象使用字典作为底层实现， 哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对来保存：

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。

Redis 字典所使用的哈希表由 dict.h/dictht 结构定义：

table 属性是一个数组， 数组中的每个元素都是一个指向 dict.h/dictEntry 结构的指针， 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。

size 属性记录了哈希表的大小， 也即是 table 数组的大小， 而 used 属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。

sizemask 属性的值总是等于 size - 1 ， 这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到 table 数组的哪个索引上面。

图 4-1 展示了一个大小为 4 的空哈希表 （没有包含任何键值对）。

哈希表节点使用 dictEntry 结构表示， 每个 dictEntry 结构都保存着一个键值对：

key 属性保存着键值对中的键， 而 v 属性则保存着键值对中的值， 其中键值对的值可以是一个指针， 或者是一个 uint64_t 整数， 又或者是一个 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次， 以此来解决键冲突（collision）的问题。

举个例子， 图 4-2 就展示了如何通过 next 指针， 将两个索引值相同的键 k1 和 k0 连接在一起。

Redis 中的字典由 dict.h/dict 结构表示：

type 属性和 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：

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。

除了 ht[1] 之外， 另一个和 rehash 有关的属性就是 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 。

图 4-3 展示了一个普通状态下（没有进行 rehash）的字典：

在Redis中，由于它对实时性要求更高，因此使用了渐进式rehash

当有新键值对添加到Redis字典时，有可能会触发rehash。Redis中处理哈希碰撞的方法与Java一样，都是采用链表法，整个哈希表的性能则依赖于它的大小size和它已经保存节点数量used的比率。

比率在1:1时，哈希表的性能最好，如果节点数量比哈希表大小大很多的话，则整个哈希表就退化成多个链表，其性能优势全无。

上图的哈希表，平均每次失败查找需要访问5个节点。为了保持高效性能，在不修改键值对情况下，

需要进行rehash，目标是将ratio比率维持在1:1左右。

Ratio ＝ Used / Size

rehash触发条件：

rehash执行过程：

Redis哈希为了避免整个rehash过程中服务被阻塞，采用了渐进式的rehash，即rehash程序激活后，并不是

马上执行直到完成，而是分多次，渐进式（incremental）的完成。同时，为了保证并发安全，在执行rehash

中间执行添加时，新的节点会直接添加到ht[1]而不是ht[0], 这样保证了数据的完整性与安全性。

另一方面，哈希的Rehash在还提供了创新的（相对于Java HashMap）收缩（shrink）字典，当可用节点远远

大于已用节点的时候，rehash会自动进行收缩，具体过程与上面类似以保证比率始终高效使用。

当哈希对象可以同时满足以下两个条件时， 哈希对象使用 ziplist 编码：

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value

时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。

Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽。这种结构很容易添加或者删除节点，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或移除节点。当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点就可以了；当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点就行了；在这一点上，我们以后新增或移除节点的时候不用先停掉所有的 redis 服务。

"用了哈希槽的概念，而没有用一致性哈希算法，不都是哈希么？这样做的原因是为什么呢？

"Redis Cluster是自己做的crc16的简单hash算法，没有用一致性hash。Redis的作者认为它的crc16(key) mod 16384的效果已经不错了，虽然没有一致性hash灵活，但实现很简单，节点增删时处理起来也很方便。"为了动态增删节点的时候，不至于丢失数据么？"节点增删时不丢失数据和hash算法没什么关系，不丢失数据要求的是一份数据有多个副本。“还有集群总共有2的14次方，16384个哈希槽，那么每一个哈希槽中存的key 和 value是什么？”当你往Redis Cluster中加入一个Key时，会根据crc16(key) mod 16384计算这个key应该分布到哪个hash slot中，一个hash slot中会有很多key和value。你可以理解成表的分区，使用单节点时的redis时只有一个表，所有的key都放在这个表里；改用Redis Cluster以后会自动为你生成16384个分区表，你insert数据时会根据上面的简单算法来决定你的key应该存在哪个分区，每个分区里有很多key。

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