Redis string类型hash类型

string类型

类型介绍

在Redis中的所有的key都是string类型，而value的类型有多种。

Redis中的字符串是直接按照二进制的方式进行存储的，也就是不会做任何的编码转换，存的是什么，取出来的就是什么。这样一般来说，Redis遇见乱码的可能性会变小。因为这里会出现乱码就只跟存入端和读取端有关，而像mysql这样自己会做编码转换的，那么出现的乱码的原因还可能跟mysql自身的编码转换有关。

另外因为Redis存储字符串是按二进制存储的，所以不仅仅只可以存文本数据，

甚至还可以存图片，音频。

set/get

再看一下set的语法：

SET key value [expiration EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX]

 对于后面的选项语法格式：

 [expiration EX seconds|PX milliseconds] 也就是在设置key的时候，同时设置超时时间，EX就是以秒级单位的，PX就是毫秒。

[NX|XX] NX：表示 如果key存在，那么就不设置 ，返回nil；如果不存在，那么才设置。

XX：表示 key存在，才设置（相当于更新key）；如果key不存在，那么就不设置。

这样的额外选项可以减少网络轮次，在客户端-服务器这样的程序下还是很有用的。 并且对于一条命令来说，它的执行效果是原子的，而分开的话就不好说了。

用命令

flushall

 可以进行删库操作，将所有的数据全部删除。这个操作非常危险，几乎不会用到。

mset/mget

mset：⼀次性设置多个 key 的值。

MSET key value [key value ...]

 mget：⼀次性获取多个 key 的值。如果对应的 key 不存在或者对应的数据类型不是 string，返回 nil。

MGET key [key ...]

这里的时间复杂度官方给的是：O（N），不过这里的N跟我们之前说的一样，指的是key的数目。 

这两个命令同样是为了减少请求的网络轮次的。

 

setnx/setex/psetex 

这三个命令其实就是对set的一些常见用法进行了缩写。

incr/incrby/decr/decrby/incrbyfloat

 incr只能针对一个整数使用，返回这个数加一后的值。相当于 ++i，其他的命令同理。

incrby可以针对value进行 + n的操作。并且这里的n可以是负数，如果是负数就相当于减法操作。

另外在Redis中的int是64位的。 

为什么Redis明明可以使用一套命令就可以实现加减法，为什么要设计两套呢？这一点跟刚刚的setnx那些命令是一样的，是为了让Redis的使用更加符合人的直觉，从而降低用户的使用门槛。

另外，如果我们 incr/incrby的key不存在时，它会帮我们插入一个value为0的值，然后进行对应的加减操作。

 剩下三个命令的使用原理跟incr和incrby差不多。这些命令的时间复杂度都是O（1）。

 另外这个 incrbyfloat 中的float其实是按double的标准来的。

append 

如果 key 已经存在并且是⼀个 string，命令会将 value 追加到原有 string 的后边。如果 key 不存在，则效果等同于 SET 命令。

APPEND KEY VALUE

时间复杂度：O(1). 追加的字符串⼀般⻓度较短, 可以视为 O(1).

返回值：追加完成之后 string 的字节大小。

注意：append这里的返回值 的单位是字节。

如果我们想让Redis客户端能够自动的把二进制数据尝试翻译，那么在启动客户端的时候要加上一个 --raw的选项

可以看到，当我们启动时没有带 --raw时，我们查出来的汉字是十六进制显示的，其中每个十六进制前的 \x 是转义字符，表示这是一个十六进制。 

getrange 

返回 key 对应的 string 的⼦串，由 start 和 end 确定（左闭右闭）。可以使⽤负数表⽰倒数。-1 代表倒数第⼀个字符，-2 代表倒数第⼆个，其他的与此类似。超过范围的偏移量会根据 string 的⻓度调整成正确的值。

GETRANGE key start end

 在C++和Java中，谈到一个区间大多都是左闭右开的 [x,y) 。而Redis这里都是闭区间 [x,y]

时间复杂度：O(N). N 为 [start, end] 区间的⻓度. 由于 string 通常⽐较短, 可以视为是 O(1)

返回值：string 类型的⼦串 （没有就返回空串）

注意：当我们存的值是汉字时，因为一个汉字占3个字节，所以使用这个切分的时候还需要考虑到这一点，不然切出来的可能是乱码

setrange 

覆盖字符串的⼀部分，从指定的偏移开始。 如果从指定偏移位置覆盖的字符串超出了原本能覆盖的大小，那么多余的字符串会以追加的形式覆盖。 

SETRANGE key offset value

时间复杂度：O(N), N 为 value 的⻓度. 由于⼀般给的 value ⽐较短, 通常视为 O(1).

返回值：替换后的 string 的⻓度。

注意：当value是一个中文字符串的时候，进行setrange是有可能出问题的。

另外，setrange对于不存在的key也是可以操作的， 不过会把 offset（偏移位置）之前的内容填充成：0x00。

strlen 

 获取 key 对应的 string 的⻓度。当 key 存放的类似不是 string 时，报错。

STRLEN key

时间复杂度：O(1)

返回值：string 的⻓度，单位依旧是字节。或者当 key 不存在时，返回 0。

 string编码方式

int：8 个字节的⻓整型。

•

embstr：⼩于等于 39 个字节的字符串。

•

raw：⼤于 39 个字节的字符串。

Redis 会根据当前值的类型和⻓度动态决定使⽤哪种内部编码实现。

不过不建议记住这样的数字，记住数字是没有意义的。

根据业务场景的不同，最佳的长度不一定是39字节，此时就需要自行修改这个数字的大小

关于修改： 

另外，我们发现Redis存储整形会用int类型（8字节大小），但是存储小数其实是用embstr的，也就是说存储小数本质还是当作字符串来存储的。

这样的差别其实是很大的，因为对于整形 进行算术运算的时候是比较方便的，但是如果是字符串存储，那么进行算术运算的时候，要先将字符串转化为小数，然后再进行算术运算，最后还要再转回字符串，开销就大多了。

string的应用场景

作为缓存

作为缓存的思路：应用服务器访问数据时，先查询Redis，如果Redis上有这个数据，那么就直接返回给应用服务器，如果没有，那么就去MySQL中去查找，在MySQL中找到后再返回给应用服务器，同时会把这个数据写入到Redis中，这个写入到Redis中的值，作为key往往被设置了过期时间

Redis这样的缓存经常存储热点数据，也就是高频被访问的数据。这样能够加速查询和缓解MySQL服务器的压力。

伪代码模拟业务数据访问过程：

1.根据用户uid获取用户信息：

UserInfo getUserInfo(long uid) {...
}

 2.⾸先从 Redis 获取⽤⼾信息，我们假设⽤⼾信息保存在 "user:info:<uid>" 对应的键中：

// 根据 uid 得到 Redis 的键
String key = "user:info:" + uid;
// 尝试从 Redis 中获取对应的值String value = Redis 执⾏命令：get key;
// 如果缓存命中（hit）
if (value != null) {// 假设我们的⽤⼾信息按照 JSON 格式存储UserInfo userInfo = JSON 反序列化(value);return userInfo;
}

 3.

如果没有从 Redis 中得到⽤⼾信息，及缓存 miss，则进⼀步从 MySQL 中获取对应的信息，随后写⼊缓存并返回：

// 如果缓存未命中（miss）
if (value == null) {// 从数据库中，根据 uid 获取⽤⼾信息UserInfo userInfo = MySQL 执⾏ SQL：select * from user_info where uid = 
<uid>// 如果表中没有 uid 对应的⽤⼾信息if (userInfo == null) {响应 404return null;}// 将⽤⼾信息序列化成 JSON 格式String value = JSON 序列化(userInfo);// 写⼊缓存，为了防⽌数据腐烂（rot），设置过期时间为 1 ⼩时（3600 秒）Redis 执⾏命令：set key value ex 3600// 返回⽤⼾信息return userInfo;
}

通过增加缓存功能，在理想情况下，每个⽤⼾信息，⼀个⼩时期间只会有⼀次 MySQL 查询，极⼤地提升了查询效率，也降低了 MySQL 的访问数。

注意： 

与 MySQL 等关系型数据库不同的是，Redis 没有表、字段这种命名空间，⽽且也没有对键名

有强制要求（除了不能使⽤⼀些特殊字符）。但设计合理的键名，有利于防⽌键冲突和项⽬

的可维护性，⽐较推荐的⽅式是使⽤ "业务名:对象名:唯⼀标识:属性" 作为键名。例如

MySQL 的数据库名为 vs，⽤⼾表名为 user_info，那么对应的键可以使⽤

"vs:user_info:6379"、"vs:user_info:6379:name" 来表⽰，如果当前 Redis 只会被⼀个业务

 使⽤，可以省略业务名 "vs:"。如果键名过程，则可以使⽤团队内部都认同的缩写替代，例如

"user:6379:friends:messages:5217" 可以被 "u:6379:fr:m:5217" 代替。毕竟键名过⻓，还

是会导致 Redis 的性能明显下降的。

 计数功能

许多应⽤都会使⽤ Redis 作为计数的基础⼯具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，同时数

据可以异步处理或者落地到其他数据源。

Redis将播放量同步到其他数据源的方式是异步的。

 不过Redis用作计数功能是挺不错的，但是让Redis统计数据就不行了，比如让Redis统计播放量前百的视频就很麻烦，如果让MySQL来的话一行sql就搞定了 （排序加limit 100）

实际中要开发⼀个成熟、稳定的真实计数系统，要⾯临的挑战远不⽌如此简单：防作弊、按

照不同维度计数、避免单点问题、数据持久化到底层数据源等。

比如要防作弊：一个用户对某一个视频播放量的贡献就有几百上千，这明显不合理。

不同的维度：比如视频的完播率，点赞量，转发量，评论数等

共享会话 

⼀个分布式 Web 服务将⽤⼾的 Session 信息（例如⽤⼾登录信息）保存在各⾃的服务器中，但这样会造成⼀个问题：出于负载均衡的考虑，分布式服务会将⽤⼾的访问请求均衡到不同的服务器上，并且通常⽆法保证⽤⼾每次请求都会被均衡到同⼀台服务器上，这样当⽤⼾刷新⼀次访问是可能会发现需要重新登录，这个问题是⽤⼾⽆法容忍的。

 

为了解决这个问题，可以使⽤ Redis 将⽤⼾的 Session 信息进⾏集中管理，如图 2-13 所⽰，在这种模式下，只要保证 Redis 是⾼可⽤和可扩展性的，⽆论⽤⼾被均衡到哪台 Web 服务器上，都集中从Redis 中查询、更新 Session 信息。

手机验证码 

很多应⽤出于安全考虑，会在每次进⾏登录时，让⽤⼾输⼊⼿机号并且配合给⼿机发送验证码，

然后让⽤⼾再次输⼊收到的验证码并进⾏验证，从⽽确定是否是⽤⼾本⼈。为了短信接⼝不会频繁访问，会限制⽤⼾每分钟获取验证码的频率，例如⼀分钟不能超过 5 次。

伪代码实现思路：

String 发送验证码(phoneNumber) {key = "shortMsg:limit:" + phoneNumber;// 设置过期时间为 1 分钟（60 秒）// 使⽤ NX，只在不存在 key 时才能设置成功bool r = Redis 执⾏命令：set key 1 ex 60 nxif (r == false) {// 说明之前设置过该⼿机的验证码了long c = Redis 执⾏命令：incr keyif (c > 5) {// 说明超过了⼀分钟 5 次的限制了// 限制发送return null;}}// 说明要么之前没有设置过⼿机的验证码；要么次数没有超过 5 次String validationCode = ⽣成随机的 6 位数的验证码();validationKey = "validation:" + phoneNumber;// 验证码 5 分钟（300 秒）内有效Redis 执⾏命令：set validationKey validationCode ex 300;// 返回验证码，随后通过⼿机短信发送给⽤⼾return validationCode ;
}// 验证⽤⼾输⼊的验证码是否正确bool 验证验证码(phoneNumber, validationCode) {validationKey = "validation:" + phoneNumber;String value = Redis 执⾏命令：get validationKey;if (value == null) {// 说明没有这个⼿机的验证码记录，验证失败return false;}if (value == validationCode) {return true;} else {return false;}
}

以上介绍了使⽤ Redis 的字符串数据类型可以使⽤的⼏个场景，但其适⽤场景远不⽌于此，开发

⼈员可以结合字符串类型的特点以及提供的命令，充分发挥⾃⼰的想象⼒，在⾃⼰的业务中去找到合适的场景去使⽤ Redis 的字符串类型。

hash类型 

类型介绍

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 } }。

注意：

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。

基础命令 1：hset/hget/hexists/hdel

hset

设置 hash 中指定的字段（field）的值（value）。 

HSET key field value [field value ...]

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。

hget

获取 hash 中指定字段的值。 

HGET key field

时间复杂度：O(1)

返回值：字段对应的值或者 nil。

hexists

判断 hash 中是否有指定的字段。 

HEXISTS key field

时间复杂度：O(1)

返回值：1 表⽰存在，0 表⽰不存在。

hdel

删除 hash 中指定的字段。 

HDEL key field [field ...]

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。

如果要删除所有字段，那么就是

del key

 

基础命令2：hkeys / hvals / hgetall 

hkeys 

获取 hash 中的所有字段。 

HKEYS key

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：字段列表。也就是这个key对应的所有的field。

hvals

获取 hash 中的所有的值。

HVALS key

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：所有的值。与hkeys相对，这里返回的是这个key对应的所有的value。

hgetall 

获取 hash 中的所有字段以及对应的值。 

HGETALL key

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：字段和对应的值。

 

 可以看到，查询出来的结果 是一对 field和value 的形式规律显示的。

上述的操作都是风险比较大的，数据量多大时就可能会导致Redis阻塞。

基础命令3：hmget / hlen / hsetnx /  hincrby

hmget

⼀次获取 hash 中多个字段的值 

HMGET key field [field ...]

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。

对于hmget命令，同样也还有一个hmset命令，可以同时设置多个 filed value，但是没必要，因为hset本身就已经有这个功能了。

hlen

获取 hash 中的所有字段的个数。

HLEN key

时间复杂度：O(1)

返回值：字段个数。

hsetnx 

在字段不存在的情况下，设置 hash 中的字段和值。 

HSETNX key field value

时间复杂度：O(1)

返回值：1 表⽰设置成功，0 表⽰失败。

 hincrby

将 hash 中字段对应的数值添加指定的值。 

HINCRBY key field increment

时间复杂度：O(1)

返回值：该字段变化之后的值。

 hincrbyfloat

HINCRBY 的浮点数版本。

HINCRBYFLOAT key field increment

时间复杂度：O(1)

返回值：该字段变化之后的值。

使用示例：

hash的编码方式

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。

压缩的本质就是对数据进行重新编码，不同的数据有不同的特点，结合这些特点，进行精妙的设计，重新编码之后，就可以缩小体积。

示例：

 

哈希类型的应用场景 

作为缓存 

之前说过，string类型也可以作为缓存，哈希类型也可以作为缓存。

当存储结构化的数据时，使用hash作为缓存就更合适一些。

比如：

 如果用string来存储这样的具有表结构的数据的话，那么就得把数据转化为json的格式。

但是如果我们只想要操作某一对filed value，那么就需要将整个key （json）读取出来，然后解析成对象，然后对其进行修改，修改完之后，又需要将字符串重新转为json，再写回去。

但是如果此时是用hash存储的数据，那么就可以很方便的取出和修改数据了。

总结：使用hash的方式确实可以高效的对filed进行读写，但是hash也付出了更大的空间上的代价

其实还有一种缓存方式，那就是用原生字符串类型。每一个属性用一个键（key）

但是这种方式是不推荐的，因为它把同一个数据的各个属性给分散开了，也就是低内聚。这里不要把内聚和耦合混淆了。

 

一般写代码追求的是：高内聚，低耦合。 

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 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。

还有一个问题就是：

 

 

缓存方式对比 

string类型缓存 

序列化字符串类型，例如JSON格式

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。

哈希类型缓存 

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。

原生字符串类型 

使⽤字符串类型，每个属性⼀个键。  

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。