redis的hash操作在集中式session中的应用

在集群部署时，为了高可用性的目的，往往把session进行共享，共享分为两种：session复制和集中式管理。

redis在session集中式管理中可以起到比较大的作用。

制约session集中式共享的两大因素：

1. session必须有ha机制，集群中部分服务器发生故障时，保证session不丢失。

2. session的生命周期管理。

3. session的大小未知，整体的序列化和反序列化成本比较高。

redis的解决方式

1. redis具有持久化功能，且sentiment具有ha功效(redis集群目前处于beta阶段)。

2. redis提供了生存时间管理EXPIRE。

3.redis提供hash操作来进行局部的序列化和反序列化，保证效率。

下面直接参考hashtable相关命令(来自：https://redis.readthedocs.org/en/2.4/hash.html)

哈希表(Hash)

HSET

HSET key field value

将哈希表key中的域field的值设为value。

如果key不存在，一个新的哈希表被创建并进行HSET操作。

如果域field已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。

时间复杂度：
O(1)
返回值：

如果field是哈希表中的一个新建域，并且值设置成功，返回1。

如果哈希表中域field已经存在且旧值已被新值覆盖，返回0。

redis> HSET website google "www.g.cn"   # 一个新域
(integer) 1

redis> HSET website google "www.google.com" # 覆盖一个旧域
(integer) 0

HSETNX

HSETNX key field value

将哈希表key中的域field的值设置为value，当且仅当域field不存在。

若域field已经存在，该操作无效。

如果key不存在，一个新哈希表被创建并执行HSETNX命令。

时间复杂度：
O(1)
返回值：

设置成功，返回1。

如果给定域已经存在且没有操作被执行，返回0。

redis> HSETNX nosql key-value-store redis
(integer) 1

redis> HSETNX nosql key-value-store redis  # 操作无效，域key-value-store已存在
(integer) 0

HMSET

HMSET key field value [field value ...]

同时将多个field - value(域-值)对设置到哈希表key中。

此命令会覆盖哈希表中已存在的域。

如果key不存在，一个空哈希表被创建并执行HMSET操作。

时间复杂度：
O(N)，N为field - value对的数量。
返回值：

如果命令执行成功，返回OK。

当key不是哈希表(hash)类型时，返回一个错误。

# 情况1： 哈希表

redis> HMSET website google www.google.com yahoo www.yahoo.com
OK

redis> HGET website google
"www.google.com"

redis> HGET website yahoo
"www.yahoo.com"

# 情况2：类型错误时

redis> SET G 10  # 出错情况
OK

redis> HMSET G name huangz age 20
(error) ERR Operation against a key holding the wrong kind of value

HGET

HGET key field

返回哈希表key中给定域field的值。

时间复杂度：
O(1)
返回值：

给定域的值。

当给定域不存在或是给定key不存在时，返回nil。

redis> HSET huangz blog huangz.iteye.com
(integer) 1

redis> HGET huangz blog
"huangz.iteye.com"

HMGET

HMGET key field [field ...]

返回哈希表key中，一个或多个给定域的值。

如果给定的域不存在于哈希表，那么返回一个nil值。

因为不存在的key被当作一个空哈希表来处理，所以对一个不存在的key进行HMGET操作将返回一个只带有nil值的表。

时间复杂度：
O(N)，N为给定域的数量。
返回值：
一个包含多个给定域的关联值的表，表值的排列顺序和给定域参数的请求顺序一样。
redis> HMSET pet dog "doudou" cat "nounou"  # 一次保存多个值
OK

redis> HMGET pet dog cat fake_pet  # 返回值的顺序和传入参数的顺序一样。
1) "doudou"
2) "nounou"
3) (nil)  # 不存在的域返回nil值

HGETALL

HGETALL key

返回哈希表key中，所有的域和值。

在返回值里，紧跟每个域名(field name)之后是域的值(value)，所以返回值的长度是哈希表大小的两倍。

时间复杂度：
O(N)，N为哈希表的大小。
返回值：
以列表形式返回哈希表的域和域的值。 若key不存在，返回空列表。
redis> HSET hash_name jack "Jack Sparrow"
(integer) 1

redis> HSET hash_name gump "Forrest Gump"
(integer) 1

redis> HGETALL hash_name
1) "jack"          # 域
2) "Jack Sparrow"  # 值
3) "gump"
4) "Forrest Gump"

HDEL

HDEL key field [field ...]

删除哈希表key中的一个或多个指定域，不存在的域将被忽略。

时间复杂度:
O(N)，N为要删除的域的数量。
返回值:
被成功移除的域的数量，不包括被忽略的域。

Note

在Redis2.4以下的版本里，HDEL每次只能删除单个域，如果你需要在一个原子时间内删除多个域，请将命令包含在MULTI/ EXEC块内。

# 测试数据

redis> HGETALL abbr
1) "a"
2) "apple"
3) "b"
4) "banana"
5) "c"
6) "cat"
7) "d"
8) "dog"

# 删除单个域

redis> HDEL abbr a
(integer) 1

# 删除不存在的域

redis> HDEL abbr not-exists-field
(integer) 0

# 删除多个域

redis> HDEL abbr b c
(integer) 2

redis> HGETALL abbr
1) "d"
2) "dog"

HLEN

HLEN key

返回哈希表key中域的数量。

时间复杂度：
O(1)
返回值：

哈希表中域的数量。

当key不存在时，返回0。

redis> HSET hash_name jack "Jack Sparrow"
(integer) 1

redis> HSET hash_name gump "Forrest Gump"
(integer) 1

redis> HLEN hash_name
(integer) 2

HEXISTS

HEXISTS key field

查看哈希表key中，给定域field是否存在。

时间复杂度：
O(1)
返回值：

如果哈希表含有给定域，返回1。

如果哈希表不含有给定域，或key不存在，返回0。

redis> HEXISTS phone myphone
(integer) 0

redis> HSET phone myphone nokia-1110
(integer) 1

redis> HEXISTS phone myphone
(integer) 1

HINCRBY

HINCRBY key field increment

为哈希表key中的域field的值加上增量increment。

增量也可以为负数，相当于对给定域进行减法操作。

如果key不存在，一个新的哈希表被创建并执行HINCRBY命令。

如果域field不存在，那么在执行命令前，域的值被初始化为0。

对一个储存字符串值的域field执行HINCRBY命令将造成一个错误。

本操作的值限制在64位(bit)有符号数字表示之内。

时间复杂度：
O(1)
返回值：
执行HINCRBY命令之后，哈希表key中域field的值。
# 情况1：increment为正数

redis> HEXISTS counter page_view # 对空域进行设置
(integer) 0

redis> HINCRBY counter page_view 200
(integer) 200

redis> HGET counter page_view
"200"

# 情况2：increment为负数

redis> HGET counter page_view
"200"

redis> HINCRBY counter page_view -50
(integer) 150

redis> HGET counter page_view
"150"

# 情况3：尝试对字符串值的域执行HINCRBY命令

redis> HSET myhash string hello,world    # 设定一个字符串值
(integer) 1

redis> HGET myhash string
"hello,world"

redis> HINCRBY myhash string 1   # 命令执行失败，错误。
(error) ERR hash value is not an integer

redis> HGET myhash string    # 原值不变
"hello,world"

HKEYS

HKEYS key

返回哈希表key中的所有域。

时间复杂度：
O(N)，N为哈希表的大小。
返回值：

一个包含哈希表中所有域的表。

当key不存在时，返回一个空表。

# 情况1：哈希表非空

redis> HMSET website google www.google.com yahoo www.yahoo.com
OK

redis> HKEYS website
1) "google"
2) "yahoo"

# 情况2：空哈希表/key不存在

redis> EXISTS fake_key
(integer) 0

redis> HKEYS fake_key
(empty list or set)

HVALS

HVALS key

返回哈希表key中的所有值。

时间复杂度：
O(N)，N为哈希表的大小。
返回值：

一个包含哈希表中所有值的表。

当key不存在时，返回一个空表。

# 情况1：非空哈希表

redis> HMSET website google www.google.com yahoo www.yahoo.com
OK

redis> HVALS website
1) "www.google.com"
2) "www.yahoo.com"

# 情况2：空哈希表/不存在的key

redis> EXISTS not_exists
(integer) 0

redis> HVALS not_exists
(empty list or set)
时间： 2024-10-20 22:21:22

redis的hash操作在集中式session中的应用的相关文章

SpringBoot初始教程之Redis集中式Session管理

1.介绍 有关Session的管理方式这里就不再进行讨论,目前无非就是三种单机Session(基于单机内存,无法部署多台机器).基于Cookie(安全性差).基于全局的统一Session管理(redis.mysql)等多种方式 针对于像淘宝这种超大型网站来说Session如何管理的就无从得知了.但是可以通过yy的方式想象一下,这种大型架构都需要部署多台认证Server,但是一般来说集中式Session无法存储那么多的Session 那么就可以通过UID分片的形式来存储,不同UID分布在不同的Se

Redis的hash操作

hset key field value 作用: 把key中 filed域的值设为value 注:如果没有field域,直接添加,如果有,则覆盖原field域的值127.0.0.1:6379> hset user1 name lisi(integer) 1127.0.0.1:6379> hset user1 age 28(integer) 1127.0.0.1:6379> hset user1 height 175(integer) 1 hmset key field1 value1 [

集中式路由

集中式路由 问题 怎样集中的定义路由 解决方案 通过调用 HttpRouteCollectionExtension 类中的 MapHttpRoute 扩展方法在 HttpRouteCollection 中定义路由,可以通过 HttpConfiguration 对象调用. 最基础的使用就是定义一个非常通用的路由模板,他会通过 {controller} 占位符匹配所有的 Controller.如代码片段 3-1 所示. 代码片段 3-1. ASP.NET WEB API 默认定义的路由以及一个简单的

从集中式到分布式

前言 随着计算机系统规模变得越来越大,将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机 上的体系结构物,已经越来越不能满足当今计算机系统,尤其是大型互联网系统的快速发展,各种灵活多变的系统架构模型层出不穷.同时,随着微型计算机的出 现,越来越多廉价的PC机成为了各大IT企业架构的首选,分布式的处理方式越来越受到业界的青睐----计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式到分布 式架构的变革. 从集中式到分布式 自从20世纪60年代大型主机被发明出来以后,凭借其超强的计算和I/O处理能力 以及在稳定性和

（一）从集中式到分布式

前言 随着计算机系统规模变得越来越大,将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机上的体系结构物,已经越来越不能满足当今计算机系统,尤其是大型互联网系统的快速发展,各种灵活多变的系统架构模型层出不穷.同时,随着微型计算机的出现,越来越多廉价的PC机成为了各大IT企业架构的首选,分布式的处理方式越来越受到业界的青睐----计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式到分布式架构的变革. 从集中式到分布式 自从20世纪60年代大型主机被发明出来以后,凭借其超强的计算和I/O处理能力以及在稳定性和安全性方

1.1 从集中式到分布式

1.集中式 集中式系统就是指,一台或多台机算机组成中心节点,数据集中存储于这个中心节点,并且系统中所有业务单元都部署在这个中心节点上 ,系统所有的功能均由其集中处理.即,在集中式系统中,每个终端或客户端仅负责数据的录入,而数据的存储与控制处理由中心节点控制. 2.分布式 分布式系统指的是,一个硬件或软件组件分布在不同的网络机算机上,彼此之间仅仅通过消息传递,进行通信和协调的系统. 分布式特点: (1) 分布性 分布式系统中的多台机算机,会在空间上任意分布.机器分布情况也会随时变动. (2) 对等

生产环境ehcache迁移到集中式redis集群

原先项目中使用的ehcache分布式缓存,缺点是浪费内存,并且ehcache使用的是jvm进程的内存,因此内存使用很受限制. 还有就是业务中有时希望更新一个业务实体来使对应的缓存失效的场景,这种情况下如果对应业务实体缓存有多台机子那更新实体后更新缓存只能是其中一台,无法全部更新. 基于以上几点,项目希望切换成集中式缓存. 集中式缓存服务端架构是:网易LBS+Twemproxy+redis集群. 缓存客户端使用的是spring Data Redis. 由于Twemproxy代理本身不支持multi

C#中使用Redis学习二 在.NET4.5中使用redis hash操作

C#中使用REDIS学习一 WINDOWS安装REDIS服务器端和客户端 http://www.tuicool.com/articles/uMb2Yjz 摘要 上一篇讲述了安装redis客户端和服务器端,也大体地介绍了一下redis.本篇着重讲解.NET4.0 和 .NET4.5中如何使用redis和C# redis操作哈希表.并且会将封装的一些代码贴一下.在讲解的过程中,我打算结合redis操作命令一起叙述,算是作为对比吧.这样也能让读者清楚了 解,所分装的代码对应的redis的哪一些操作命令

安装logstash+kibana+elasticsearch+redis搭建集中式日志分析平台

本文是参考logstash官方文档实践的笔记,搭建环境和所需组件如下: Redhat 5.7 64bit / CentOS 5.x JDK 1.6.0_45 logstash 1.3.2 (内带kibana) elasticsearch 0.90.10 redis 2.8.4 搭建的集中式日志分析平台流程如下: elasticsearch 1.下载elasticsearch. wget https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasti