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Redis 字典 API 的高级应用技巧

2021-09-165.6k 阅读

Redis 字典概述

Redis 字典是 Redis 中非常重要的数据结构，它实现了关联数组（也称为哈希表）的功能。在 Redis 里，字典被广泛应用于数据库的实现，例如 Redis 数据库中的键值对存储，就是基于字典结构来实现的。

从本质上来说，Redis 的字典采用了哈希表作为底层实现。哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，通过哈希函数将键映射到哈希表中的某个位置，从而实现快速的查找、插入和删除操作。

在 Redis 中，字典的结构定义如下（简化的 C 语言代码）：

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

其中，type 字段指向一个 dictType 结构，这个结构定义了针对不同数据类型的操作函数，比如哈希函数、键的复制函数、键的比较函数等。privdata 字段则是一个指针，用于传递一些与具体操作相关的私有数据。

ht 是一个包含两个 dictht 结构的数组，这两个 dictht 结构分别用于正常情况下的哈希表和在 rehash 过程中的临时哈希表。rehashidx 字段用于记录当前 rehash 操作的进度，如果 rehashidx 为 -1，表示当前没有进行 rehash 操作。iterators 字段记录了当前正在运行的迭代器数量。

dictht 结构的定义如下：

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;
    unsigned long size;
    unsigned long sizemask;
    unsigned long used;
} dictht;

table 是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向 dictEntry 结构的指针，dictEntry 结构用于存储键值对。size 字段表示哈希表的大小，sizemask 字段的值为 size - 1，用于计算哈希值在哈希表中的索引位置。used 字段记录了哈希表中已使用的槽位数量。

Redis 字典 API 基础操作

插入操作

在 Redis 中，使用 dictAdd 函数向字典中插入一个键值对。以下是简化的 dictAdd 函数实现思路：

int dictAdd(dict *d, void *key, void *val) {
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

    /* 计算哈希值和索引 */
    unsigned int h = dictHashFunction(d, key);
    unsigned int idx = h & d->ht[dictIsRehashing(d)].sizemask;
    dictEntry *entry = d->ht[dictIsRehashing(d)].table[idx];

    /* 检查键是否已存在 */
    while (entry) {
        if (dictCompareKeys(d, key, entry->key)) return DICT_ERR;
        entry = entry->next;
    }

    /* 分配新的 dictEntry */
    dictEntry *newEntry = zmalloc(sizeof(*newEntry));
    newEntry->key = key;
    newEntry->val = val;
    newEntry->next = d->ht[dictIsRehashing(d)].table[idx];
    d->ht[dictIsRehashing(d)].table[idx] = newEntry;
    d->ht[dictIsRehashing(d)].used++;

    return DICT_OK;
}

在实际使用 Redis 时，我们可以通过 Redis 客户端命令 SET key value 来向 Redis 数据库（本质上是一个字典）中插入键值对。例如，在 Redis 命令行中执行：

SET name "John"

这就相当于在 Redis 字典中插入了一个键为 name，值为 "John" 的键值对。

查询操作

查询操作通过 dictFind 函数实现，其简化实现思路如下：

dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key) {
    if (dictSize(d) == 0) return NULL;
    unsigned int h = dictHashFunction(d, key);
    dictEntry *he;

    for (he = d->ht[0].table[h & d->ht[0].sizemask]; he; he = he->next) {
        if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) return he;
    }

    if (dictIsRehashing(d)) {
        for (he = d->ht[1].table[h & d->ht[1].sizemask]; he; he = he->next) {
            if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) return he;
        }
    }

    return NULL;
}

在 Redis 客户端中，我们使用 GET key 命令来查询键对应的值。例如：

GET name

如果之前插入了 name "John" 这个键值对，执行上述命令就会返回 "John"。

删除操作

删除操作通过 dictDelete 函数实现，简化实现如下：

int dictDelete(dict *d, const void *key) {
    if (dictSize(d) == 0) return DICT_ERR;
    unsigned int h = dictHashFunction(d, key);
    dictEntry **p = &d->ht[0].table[h & d->ht[0].sizemask];
    dictEntry *he = *p;

    while (he) {
        if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
            dictEntry *nextHe = he->next;
            zfree(he->key);
            zfree(he->val);
            zfree(he);
            *p = nextHe;
            d->ht[0].used--;
            return DICT_OK;
        }
        p = &he->next;
        he = he->next;
    }

    if (dictIsRehashing(d)) {
        p = &d->ht[1].table[h & d->ht[1].sizemask];
        he = *p;

        while (he) {
            if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
                dictEntry *nextHe = he->next;
                zfree(he->key);
                zfree(he->val);
                zfree(he);
                *p = nextHe;
                d->ht[1].used--;
                return DICT_OK;
            }
            p = &he->next;
            he = he->next;
        }
    }

    return DICT_ERR;
}

在 Redis 客户端中，使用 DEL key 命令来删除键值对。例如：

DEL name

执行上述命令后，name 对应的键值对就会从 Redis 字典中删除。

Redis 字典 API 的高级应用技巧

利用字典实现计数器

在很多应用场景中，我们需要对某些事件或元素进行计数。利用 Redis 字典可以很方便地实现计数器功能。假设我们要统计网站的每个页面的访问次数，可以这样做：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def increment_page_views(page_url):
    r.hincrby('page_views', page_url, 1)

def get_page_views(page_url):
    return r.hget('page_views', page_url)

# 模拟页面访问
increment_page_views('/home')
increment_page_views('/about')
increment_page_views('/home')

print(get_page_views('/home'))
print(get_page_views('/about'))

在上述 Python 代码中，我们使用 Redis 的哈希表（本质是字典）来实现计数器。hincrby 命令用于对哈希表中指定字段的值进行自增操作，hget 命令用于获取哈希表中指定字段的值。

字典的批量操作

在处理大量数据时，频繁的单个操作会带来性能问题。Redis 提供了一些批量操作的命令来提高效率。例如，在 Python 中可以使用 hmset 和 hmget 来进行批量插入和查询。

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

data = {
    'user:1:name': 'Alice',
    'user:1:age': 25,
    'user:2:name': 'Bob',
    'user:2:age': 30
}

# 批量插入
r.hmset('users', data)

# 批量查询
result = r.hmget('users', ['user:1:name', 'user:2:age'])
print(result)

上述代码中，hmset 一次性将多个键值对插入到 users 这个哈希表（字典）中，hmget 一次性获取多个字段的值，大大减少了与 Redis 服务器的交互次数，提高了性能。

字典的遍历技巧

在遍历 Redis 字典时，需要注意一些性能和一致性的问题。Redis 提供了 SCAN 系列命令来实现渐进式遍历。以哈希表为例，在 Python 中可以这样使用：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

cursor = '0'
while cursor != 0:
    cursor, data = r.hscan('users', cursor=cursor)
    for key, value in data.items():
        print(key, value)

hscan 命令每次返回一部分数据，并返回一个游标 cursor，通过不断迭代这个游标，可以遍历整个哈希表。这种渐进式遍历方式不会像传统的全量遍历那样在数据量较大时阻塞服务器，保证了 Redis 的高性能和可用性。

处理哈希冲突

虽然 Redis 的字典采用了哈希表结构，但哈希冲突是不可避免的。Redis 使用链地址法来解决哈希冲突。当发生哈希冲突时，多个键值对会被存储在同一个哈希桶的链表中。在实际应用中，为了减少哈希冲突对性能的影响，可以选择一个好的哈希函数。Redis 中默认使用的哈希函数是 MurmurHash2，它具有较好的分布性和计算效率。

另外，合理设置哈希表的大小也很重要。当哈希表中的元素数量接近哈希表大小时，哈希冲突的概率会增加。Redis 会在适当的时候进行 rehash 操作，扩大哈希表的大小，以降低哈希冲突的概率。

结合 Lua 脚本优化字典操作

Lua 脚本在 Redis 中可以原子性地执行一系列命令，这对于需要对字典进行复杂操作且要求数据一致性的场景非常有用。例如，我们要实现一个原子性的操作，先检查字典中某个键是否存在，如果存在则更新其值，不存在则插入新值。可以编写如下 Lua 脚本：

local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
local exists = redis.call('HEXISTS', KEYS[1], key)
if exists == 1 then
    return redis.call('HSET', KEYS[1], key, value)
else
    return redis.call('HSETNX', KEYS[1], key, value)
end

在 Python 中调用这个 Lua 脚本：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

lua_script = """
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
local exists = redis.call('HEXISTS', KEYS[1], key)
if exists == 1 then
    return redis.call('HSET', KEYS[1], key, value)
else
    return redis.call('HSETNX', KEYS[1], key, value)
end
"""

sha = r.script_load(lua_script)
result = r.evalsha(sha, 1, 'users', 'user:3:name', 'Charlie')
print(result)

通过 Lua 脚本，我们可以将多个 Redis 命令组合成一个原子性操作，避免了在多线程或多客户端环境下可能出现的数据竞争问题。

利用字典实现缓存

Redis 字典常用于实现缓存。在 Web 应用中，经常需要缓存一些数据库查询结果，以减少数据库的负载。例如，我们可以将用户信息缓存到 Redis 字典中：

import redis
import mysql.connector

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_user_info(user_id):
    user_info = r.hgetall(f'user:{user_id}')
    if not user_info:
        conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='127.0.0.1', database='test')
        cursor = conn.cursor(dictionary=True)
        cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE id = %s', (user_id,))
        user_info = cursor.fetchone()
        if user_info:
            r.hmset(f'user:{user_id}', user_info)
        conn.close()
    return user_info

# 获取用户信息
user_info = get_user_info(1)
print(user_info)

上述代码中，首先尝试从 Redis 字典中获取用户信息，如果不存在则从数据库中查询，然后将查询结果缓存到 Redis 字典中，下次再查询相同用户信息时就可以直接从 Redis 中获取，提高了系统的响应速度。

字典在分布式系统中的应用

在分布式系统中，Redis 字典可以用于实现分布式锁、分布式计数器等功能。以分布式锁为例，我们可以利用 Redis 字典的原子性操作来实现简单的分布式锁：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def acquire_lock(lock_name, acquire_timeout=10):
    identifier = str(time.time())
    end = time.time() + acquire_timeout
    while time.time() < end:
        if r.setnx(lock_name, identifier):
            return identifier
        time.sleep(0.1)
    return False

def release_lock(lock_name, identifier):
    pipe = r.pipeline()
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name).decode('utf-8') == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.WatchError:
            continue
    return False

# 获取锁
lock_identifier = acquire_lock('my_lock')
if lock_identifier:
    try:
        # 执行临界区代码
        print('Lock acquired, doing critical section work...')
        time.sleep(5)
    finally:
        # 释放锁
        release_lock('my_lock', lock_identifier)
else:
    print('Failed to acquire lock')

在这个例子中，我们使用 Redis 的 setnx 命令（在字典中尝试设置键值对，如果键不存在则设置成功）来尝试获取锁，使用 watch 和 multi 命令来保证释放锁操作的原子性。

字典性能优化

  1. 合理设置哈希表大小：在初始化 Redis 字典时，可以根据预估的数据量合理设置哈希表的初始大小。如果初始大小设置过小，可能会导致频繁的 rehash 操作，影响性能；如果设置过大，则会浪费内存。可以通过配置参数或者在代码中初始化时进行设置。
  2. 减少哈希冲突：除了选择好的哈希函数外，还可以通过调整哈希表的负载因子来减少哈希冲突。负载因子是指哈希表中已使用的槽位数量与哈希表大小的比值。Redis 在负载因子达到一定阈值（默认为 1）时会进行 rehash 操作，扩大哈希表大小，以降低负载因子，减少哈希冲突。
  3. 避免大键值对：尽量避免在 Redis 字典中存储过大的键或值。大键值对不仅会占用更多的内存，还会增加网络传输时间和处理时间，影响系统性能。如果确实需要存储大对象，可以考虑对其进行分块处理或者使用其他更适合存储大对象的存储方式。

总结 Redis 字典高级应用的要点

通过以上对 Redis 字典 API 高级应用技巧的介绍，我们可以看到 Redis 字典在实际应用中具有很大的灵活性和强大的功能。无论是实现计数器、缓存，还是在分布式系统中应用，都需要我们深入理解 Redis 字典的底层原理和 API 操作，合理运用各种技巧来优化性能、保证数据一致性。

在利用字典实现计数器时，要充分利用 Redis 哈希表的原子性自增操作，确保计数的准确性。批量操作可以有效减少与 Redis 服务器的交互次数，提高效率，但要注意数据量过大时可能带来的网络和内存压力。遍历字典时，渐进式遍历是一个不错的选择，能在不阻塞服务器的情况下完成遍历。处理哈希冲突要从哈希函数选择和哈希表大小调整等方面入手。结合 Lua 脚本可以实现复杂的原子性操作，保证数据一致性。在分布式系统中应用时，要充分考虑锁的竞争和释放等问题。性能优化方面，合理设置哈希表大小、减少哈希冲突和避免大键值对是关键。

总之，深入掌握 Redis 字典 API 的高级应用技巧，对于开发高性能、高可用的应用系统至关重要。