redis的hash怎么实现，redis hashtag

redis用hash实现读写锁

1、SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists），该命令在key不存在时设置key的值，如果key存在，不做任何操作。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁。

2、接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。

3、根据Redis是否存在key，判断锁是否被获取；锁应该是一个对象，记录持有锁的线程信息、当前重入次数。所以应该使用Redis的Hash结构来存储锁对象。

相关问答

Q1: redis什么时候用hash类型

redis-server收到命令信息3 redis-server解析命令信息(找到对应的命令，及附带的参数)4 调用对应的命令5 返回结果当然在redis-cli发送命令之前，redis-server首先启动，然后加载各种配置，初始化服务器等等。

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）。

字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。常用在缓存、计数、共享Session、限速等。

如果 field 或者 value 的大小超出一定限制后，redis 会在内部自动将 ziplist 替换成正常的 hash 实现，这个限制可以在配置文件中指定 hash-zipmap-max-entries 参数来控制。

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。

values = 10， 10， 10 如果真的必须将所有访问量存放在同一个hash的话，有可能是为了方便持久化到数据库。也就是先通过redis进行自增，然后定时将数据从redis同步到mysql中，避免mysql的并发和锁问题。

Q2: redis如何遍历hash对象

其中users：1 users：2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users：location：shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。

如果域field 已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。

将数据转为 json 格式的字符串作为 key，取出时再将 json 字符串还原为代码可支持的格式。比如在 python 中就可以使用 json.dumps 将字典转为字符串，从 redis 取出时再使用json.loads还原。

Q3: Redis中hash、set、zset的底层数据结构原理

：有序集合的底层实现之一是跳表， 除此之外跳表它在 Redis 中没有其他应用。

string作为redis中常用对象之一，普遍用于用户信息缓存等场景。

Redis对外暴露的list数据结构，其底层实现所依赖的内部数据结构就是quicklist。quicklist就是一个块状的双向压缩链表。

判断key是什么类型的数据结构，返回值为string，list，set，hash，zset，分别表示我们前面介绍的Redis的5种基础数据结构。

redis的set是string的无序集合。集合通过哈希表实现。添加一个string元素到key对应的set集合中，用 sadd命令。返回1表示成功，0表示在集合中已存在，返回错误表示key对应的set不存在。查看用smembers 命令。

Q4: 怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)

首先使用redis需要在服务器上提前安装，安装的命令是yum install redis(使用的是Centos系统)，正常使用这命令后会弹出y/n选项，选择Y就可以了。我这里因为是已经安装过的就不再多说。

redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。

redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。网络高并发，高流量的数据处理。

实现缓存的方式，有多种，本地内存缓存，数据库缓存，文件系统缓存。这里介绍使用Redis数据库进行缓存。

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