Redis中哈希表的应用及优化实践（redis哈希表）

Redis是一款开源的，数据存储空间非常小，但吞吐访问量非常大的高性能 key-value 数据库，目前被广泛使用在多种系统分布式架构之中。Redis 有许多数据类型，其中哈希表（Hash） 类型是 Redis 支持的一种，Redis 中的哈希表类似于 Java 中的 Map 集合类型，也是非常常用的一种类型。

Redis 中的哈希表 Byte 为单位的大小不能超过 512MB，而且一个哈希表中最多可以存储 2^32 – 1 个 field（字段），哈希表有以下特性：

•哈希表的插入和查找操作可以有好多子 O(1) 的时间复杂度；

•哈希表中可以存储一对 key-value 数据，value 可以为任意类型；

•哈希表可以结合多个数据结构，并发访问合用；

Redis 中的哈希表主要用于实现键值对存储，并支持在线式的操作，可以应用于用户信息、全文检索、分布式计算等数据。

优化实践

使用 Redis 哈希表可以轻松实现存储大量而独特的键值对，可以优化如下：

•分段存储：为了避免单个哈希表过大，可以通过分段的方法，将一个哈希表拆分成多个小哈希表，每个小哈希表的大小不超过 512MB，可以使用 key 前缀或者偏移量的方式实现分段。

例如：

# 将键值对拆分成多个哈希表，每个哈希表小于 512MB
for i in range（1，n）：
    hset（'hash_%s' % i，key，value）
    
# 取出时需要先遍历每个哈希表来查找：
for i in range（1，n）：
    hget（'hash_%s' % i，key）

•缓存优化：为了减少网络传输时间，可以将一些访问频率高但数据量小的表缓存下来，比如 token 登录验证，这样可以减少直接从 Redis加载表的时间，并减轻 Redis 对网络的压力。

•对 Key 或 Value 采用压缩存储：对于一些大 size 的 value 可以采用压缩算法压缩，减少存储空间占用，比如采用 gzip 算法，示例代码如下：

import gzip
import json

# 压缩
value_str = json.dumps(value)
value_compressed = gzip.compress(value_str.encode('utf-8'))

# 存储
redis_client.hset(hash_id, key, value_compressed)
# 解压
value_compressed = redis_client.hget(hash_id, key)
value_str = gzip.decompress(value_compressed).decode('utf-8')
value = json.loads(value_str)

总结

Redis 中的哈希数据类型具有许多优点，并且支持常用的在线数据库操作，是非常被广泛使用的数据类型之一。可以通过分段存储、缓存优化、压缩来进一步优化 Redis 中哈希表的使用，以提高系统访问效率及提高容量。