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　　通过上述方法，我们就把表格中的数据存储在了内存中。Redis hash 的存储结构如下图所示：

　　一个 hash 类型的 key 最多可以存储 2^32-1（约 40 亿个）字段/值。同时 Redis hash 会为这个 key 额外储存一些附加的管理信息，比如这个键的类型、最后一次访问这个键的时间等，所以 hash 键越来越多时，Redis 耗费在管理信息方面的内存就越多。当 hash 类型移除最后一个元素后，该存储结构就会被自动删除，其占用内存也会被系统回收。初识hash类型hash 类型是 Redis 常用数据类型之一，其底层存储结构有两种实现方式。

　　当无法满足上述条件时，hash 就会采用第二种方式来存储数据，也就是 dict（字典结构），该结构类似于 Java 的 HashMap，是一个无序的字典，并采用了数组和链表相结合的方式存储数据。在 Redis 中，dict 是基于哈希表算法实现的，因此其查找性能非常高效，其时间复杂度为 O(1)。

　　哈希表又称散列表，其初衷是将数据映射到数组中的某个位置上，这样就能够通过数组下标来访问该数据，从而提高数据的查找效率。下面通过一个示例，了解一下到底什么是哈希表。

　　现在有 1/5/8/ 三个数字，你需要把这三个数字映射到数组中，由于哈希表规定必须使用下标来访问数据，因此你需要构建一个 0 到 8 的数组，如下所示：

　　如上图所示，我们把待查找的数字，在相应的下标数组上标记出来，它们之间一一对应。虽然这样做能实现元素的查找，但却很浪费存储空间，并且查找效率也不高。而如果采用哈希表的话，我们只需要申请一个长度为 3 的数组（与待查找的元素个数相同），如下图所示：

　　将 1/5/8 分别对数组长度 3 做取模运算，然后把它们指向运算结果对应的数组槽位，这样就把一组离散的数据映射到了连续的空间中，从而在最大限度上提高了空间的利用率，并且也提高了元素的查找效率。但是你可能会发现一个问题，数字 5、8 竟然映射到同一个槽位上，这样就导致其中一个数字无法查找到。上述这种情况在实际中也会遇到，我们把它称为“哈希冲突”或者“哈希碰撞”。

　　有许多方法可以解决“哈希冲突”，比如开放地址法、链表地址法，再次散列法等，而 Redis 采用是链表地址法。这里我们只对链表地址法做简单介绍，很容易理解，这种方法就是将有冲突的数据使用链表把它们串联起来，这样即使发生了冲突，也可以将数据存储在一起，最后，通过遍历链表的方式就找到上述发生“冲突”的数据。如下所示：

　　如果值是字符串的话，就需要通过哈希函数将字符串转换成具体的数值，然后再对其进行映射。关于哈希函数这里不做过多介绍，如果感兴趣可以自行研究。

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