参考 https://www.cnblogs.com/ourroad/p/4891648.html
https://blog.csdn.net/hjkl950217/article/details/78039691
在redis里，哈希又是另一种键值对结构。redis本身就是key-value型，哈希结构相当于在value里又套了一层kv型数据。哈希和C#里的字典，java里的map结构是一样的。
Redis一个重要的基础数据结构：dict。
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dict是一个用于维护key和value映射关系的数据结构，与很多语言中的Map或dictionary类似。Redis的一个database中所有key到value的映射，就是使用一个dict来维护的。不过，这只是它在Redis中的一个用途而已，它在Redis中被使用的地方还有很多。比如，一个Redis hash结构，当它的field较多时，便会采用dict来存储。再比如，Redis配合使用dict和skiplist来共同维护一个sorted set
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dict本质上是为了解决算法中的查找问题（Searching），一般查找问题的解法分为两个大类：一个是基于各种平衡树，一个是基于哈希表。我们平常使用的各种Map或dictionary，大都是基于哈希表实现的。在不要求数据有序存储，且能保持较低的哈希值冲突概率的前提下，基于哈希表的查找性能能做到非常高效，接近O(1)，而且实现简单。
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dict也是一个基于哈希表的算法。和传统的哈希算法类似，它采用某个哈希函数从key计算得到在哈希表中的位置，采用拉链法解决冲突，并在装载因子（load factor）超过预定值时自动扩展内存，引发重哈希（rehashing）。Redis的dict实现最显著的一个特点，就在于它的重哈希。它采用了一种称为增量式重哈希（incremental rehashing）的方法，在需要扩展内存时避免一次性对所有key进行重哈希，而是将重哈希操作分散到对于dict的各个增删改查的操作中去。这种方法能做到每次只对一小部分key进行重哈希，而每次重哈希之间不影响dict的操作。dict之所以这样设计，是为了避免重哈希期间单个请求的响应时间剧烈增加，这与前面提到的“快速响应时间”的设计原则是相符的。
内部编码
有两种：
ziplist：
内部更加紧凑。
当键的个数小于hash-max-ziplist-entries（默认512）的配置时
同时所有值小于hash-max-ziplist-value（默认64）的配置时
才会使用ziplist
hashtable:
当不能使用ziplist时，就会使用这个结构，因为不满足上面两个条件时，ziplist的读写效率会降低。而hashtable的读写时间复杂度为O（1）。