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接下来我们要剖析的基本类型是Hash，相信大家对Hash都不会陌生吧，下面我们将深入源码剖析Redis中Hash的实现。
首先我们看一张图：
存储类型
包含键值对的无序散列表。value 只能是字符串，不能嵌套其他类型。
同样是存储字符串，Hash 与 String 的主要区别？
1、把所有相关的值聚集到一个 key 中，节省内存空间
2、只使用一个 key，减少 key 冲突
3、当需要批量获取值的时候，只需要使用一个命令，减少内存/IO/CPU 的消耗
Hash 不适合的场景：
1、Field 不能单独设置过期时间
2、没有 bit 操作
3、需要考虑数据量分布的问题（value 值非常大的时候，无法分布到多个节点）
操作命令存储（实现）原理
Redis 的 Hash 本身也是一个 KV 的结构，类似于 Java 中的 HashMap。
外层的哈希（Redis KV 的实现）只用到了 hashtable。当存储 hash 数据类型时，
我们把它叫做内层的哈希。内层的哈希底层可以使用两种数据结构实现：
ziplist：OBJ_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）
hashtable：OBJ_ENCODING_HT（哈希表）
如下图所示：
问题一、那么在什么时候会用到ziplist，什么时候用到hashtable呢？
在redis.conf我们可以看到：
在源码中：
/* 源码位置： t_hash.c ， 当达字段个数超过阈值， 使用 HT 作为编码 */ if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries) hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT); /*源码位置： t_hash.c， 当字段值长度过大， 转为 HT */ for (i = start; i <= end; i++) { if (sdsEncodedObject(argv[i]) && sdslen(argv[i]->ptr) > server.hash_max_ziplist_value) { hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT); break; } }复制代码从而我们可以得知，当 hash 对象同时满足以下两个条件的时候，使用 ziplist 编码：
1）所有的键值对的健和值的字符串长度都小于等于 64byte（一个英文字母
一个字节）；
2）哈希对象保存的键值对数量小于 512 个。
一个哈希对象超过配置的阈值（键和值的长度有>64byte，键值对个数>512 个）时，
会转换成哈希表（hashtable）。
问题二、什么是ziplist压缩列表
ziplist 压缩列表
ziplist 压缩列表是什么？ziplist 是一个经过特殊编码的双向链表，它不存储指向上一个链表节点和指向下一
个链表节点的指针，而是存储上一个节点长度和当前节点长度，通过牺牲部分读写性能，
来换取高效的内存空间利用率，是一种时间换空间的思想。只用在字段个数少，字段值
小的场景里面。
ziplist 的内部结构？总体架构如下图所示：
entry对象定义的源码如下：
typedef struct zlentry { unsigned int prevrawlensize; /* 上一个链表节点占用的长度 */ unsigned int prevrawlen; /* 存储上一个链表节点的长度数值所需要的字节数 */ unsigned int lensize; /* 存储当前链表节点长度数值所需要的字节数 */ unsigned int len; /* 当前链表节点占用的长度 */ unsigned int headersize; /* 当前链表节点的头部大小（prevrawlensize + lensize），即非数据域的大小 */ unsigned char encoding; /* 编码方式 */ unsigned char *p; /* 压缩链表以字符串的形式保存，该指针指向当前节点起始位置 */ } zlentry;复制代码问题三、什么是hashtable（ dict）？
hashtable是什么？在 Redis 中，hashtable 被称为字典（dictionary），它是一个数组+链表的结构。
前面我们知道了，Redis 的 KV 结构是通过一个 dictEntry 来实现的。
Redis 又对 dictEntry 进行了多层的封装。
dictEntry 定义如下：
typedef struct dictEntry { void *key; /* key 关键字定义 */ union { void *val; uint64_t u64; /* value 定义 */ int64_t s64; double d; } v; struct dictEntry *next; /* 指向下一个键值对节点 */ } dictEntry复制代码dictEntry 放到了 dictht（hashtable 里面）：
/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we * implement incremental rehashing, for the old to the new table. */ typedef struct dictht { dictEntry **table; /* 哈希表数组 */ unsigned long size; /* 哈希表大小 */ unsigned long sizemask; /* 掩码大小， 用于计算索引值。 总是等于 size-1 */ unsigned long used; /* 已有节点数 */ } dictht;复制代码dictht 放到了 dict 里面：
typedef struct dict { dictType *type; /* 字典类型 */ void *privdata; /* 私有数据 */ dictht ht[2]; /* 一个字典有两个哈希表 */ long rehashidx; /* rehash 索引 */ unsigned long iterators; /* 当前正在使用的迭代器数量 */ } dict;复制代码从最底层到最高层 dictEntry——dictht——dict——OBJ_ENCODING_HT
哈希的总体存储结构如下：
注意： dictht 后面是 NULL 说明第二个 ht 还没用到。 dictEntry*后面是 NULL 说明没有 hash 到这个地址。 dictEntry 后面是NULL 说明没有发生哈希冲突。
问题三、为什么要定义两个hash表呢？ht[2]?
redis 的 hash 默认使用的是 ht[0]，ht[1]不会初始化和分配空间。
哈希表 dictht 是用链地址法来解决碰撞问题的。在这种情况下，哈希表的性能取决于它的大小（size 属性）和它所保存的节点的数量（used 属性）之间的比率：
1. 比率在 1:1 时（一个哈希表 ht 只存储一个节点 entry），哈希表的性能最好；
2. 如果节点数量比哈希表的大小要大很多的话（这个比例用 ratio 表示，5 表示平均一个 ht 存储 5 个 entry），那么哈希表就会退化成多个链表，哈希表本身的性能优势就不再存在。
在这种情况下需要扩容。Redis 里面的这种操作叫做 rehash。
1、为字符 ht[1]哈希表分配空间，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及 ht[0]当前包含的键值对的数量。
扩展：ht[1]的大小为第一个大于等于 ht[0].used*2。
2、将所有的 ht[0]上的节点 rehash 到 ht[1]上，重新计算 hash 值和索引，然后放入指定的位置。
3、当 ht[0]全部迁移到了 ht[1]之后，释放 ht[0]的空间，将 ht[1]设置为 ht[0]表，并创建新的 ht[1]，为下次 rehash 做准备。
问题四、什么时候触发扩容？
关键因素：负载因子
定义源码如下：
static int dict_can_resize = 1; static unsigned int dict_force_resize_ratio = 5;复制代码ratio = used / size，已使用节点与字典大小的比例。
dict_can_resize 为 1 并且 dict_force_resize_ratio 已使用节点数和字典大小之间的比率超过 1：5，触发扩容。
扩容判断 _dictExpandIfNeeded源码如下：
if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&(dict_can_resize || d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio)) { return dictExpand(d, d->ht[0].used*2); }r eturn DICT_OK;复制代码扩容方法 dictExpand源码如下：
static int dictExpand(dict *ht, unsigned long size) { dict n; /* the new hashtable */ unsigned long realsize = _dictNextPower(size), i; /* the size is invalid if it is smaller than the number of * elements already inside the hashtable */ if (ht->used > size) return DICT_ERR; _dictInit(&n, ht->type, ht->privdata); n.size = realsize; n.sizemask = realsize-1; n.table = calloc(realsize,sizeof(dictEntry*)); /* Copy all the elements from the old to the new table: * note that if the old hash table is empty ht->size is zero, * so dictExpand just creates an hash table. */ n.used = ht->used; for (i = 0; i < ht->size && ht->used > 0; i++) { dictEntry *he, *nextHe; if (ht->table[i] == NULL) continue; /* For each hash entry on this slot... */ he = ht->table[i]; while(he) { unsigned int h; nextHe = he->next; /* Get the new element index */ h = dictHashKey(ht, he->key) & n.sizemask; he->next = n.table[h]; n.table[h] = he; ht->used--; /* Pass to the next element */ he = nextHe; } }a ssert(ht->used == 0); free(ht->table); /* Remap the new hashtable in the old */ *ht = n; return DICT_OK; }复制代码缩容源码如下：
int htNeedsResize(dict *dict) { long long size, used; size = dictSlots(dict); used = dictSize(dict); return (size > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&(used*100/size < HASHTABLE_MIN_FILL)); }复制代码应用场景
String
String 可以做的事情，Hash 都可以做。
存储对象类型的数据
比如对象或者一张表的数据，比 String 节省了更多 key 的空间，也更加便于集中管理。
购物车
key：用户 id；
field：商品 id；
value：商品数量。
+1：hincr。
-1：hdecr。
删除：hdel。
全选：hgetall。
商品数：hlen。
今天我们从底层源码剖析了基本数据类型Hash，接下来我们将会对剩下的几个常用的基本类型的深入探讨，敬请期待。
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