哈希
几乎所有的编程语言都提供了哈希（hash）类型，它们的叫法可能是哈希、字典、关联数组在Redis中，哈希类型是指键值本身又是一个键值对结构，形如value={{field1，value1}，...{fieldN，valueN}}/
命令
1.hset key field value 设置值
hset user:1 name tom
2.hget key field 获取值，如果键或field不存在，会返回nil：
3.hdel key field [field ...] 删除field，会删除一个或多个field，返回结果为成功删除field的个数
4.hlen key 计算field个数
5.hmget key field [field...] hmset key field value [field value..]批量设置或获取field-value
hmset和hmget分别是批量设置和获取field-value，hmset需要的参数是key 和多对field-value，hmget需要的参数是key和多个field。
6.hexists key field 判断field是否存在
7.hkeys key 获取所有field
8.hvals key 获取所有value
在使用hgetall时，如果哈希元素个数比较多，会存在阻塞Redis的可能。如果开发人员只需要获取部分field，可以使用hmget，如果一定要获取全部 field-value，可以使用hscan命令，该命令会渐进式遍历哈希类型，
9. hincrby key field
hincrbyfloat key field
incrby和incrbyfloat命令一样，但是它们的作用域是filed
10.hstrlen key field 计算value的字符串长度（需要Redis3.2以上
内部编码
哈希类型的内部编码有两种：
·ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries 配置（默认512个）、同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配置（默认64 字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存方面比hashtable更加优秀。
·hashtable（哈希表）：当哈希类型无法满足ziplist的条件时，Redis会使用hashtable作为哈希的内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降，而 hashtable的读写时间复杂度为O（1）
数据结构
提供两种结构来存储，一种是hashtable、另一种是前面讲的ziplist，数据量小的时候用ziplist. 在redis中，哈希表分为三层，分别是，源码地址【dict.h】
dictEntry
管理一个key-value，同时保留同一个桶中相邻元素的指针，用来维护哈希桶的内部链；
typedef struct dictEntry {
void *key;
union { //因为value有多种类型，所以value用了union来存储
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next;//下一个节点的地址，用来处理碰撞，所有分配到同一索引的元素通过next指针
链接起来形成链表key和v都可以保存多种类型的数据
} dictEntry;
dictht
实现一个hash表会使用一个buckets存放dictEntry的地址，一般情况下通过hash(key)%len得到的值就是buckets的索引，这个值决定了我们要将此dictEntry节点放入buckets的哪个索引里,这个buckets实际上就是我们说的hash表。dict.h的dictht结构中table存放的就是buckets的地址.
typedef struct dictht {
dictEntry **table;//buckets的地址
unsigned long size;//buckets的大小,总保持为 2^n
unsigned long sizemask;//掩码，用来计算hash值对应的buckets索引
unsigned long used;//当前dictht有多少个dictEntry节点
} dictht;
dict
dictht实际上就是hash表的核心，但是只有一个dictht还不够，比如rehash、遍历hash等操作，所以redis定义了一个叫dict的结构以支持字典的各种操作，当dictht需要扩容/缩容时，用来管理dictht的迁移，以下是它的数据结构,源码在
typedef struct dict {
dictType *type;//dictType里存放的是一堆工具函数的函数指针，
void *privdata;//保存type中的某些函数需要作为参数的数据
dictht ht[2];//两个dictht，ht[0]平时用，ht[1] rehash时用
long rehashidx; //当前rehash到buckets的哪个索引，-1时表示非rehash状态
int iterators; //安全迭代器的计数。
} dict;
比如我们要讲一个数据存储到hash表中，那么会先通过murmur计算key对应的hashcode，然后根据hashcode取模得到bucket的位置，再插入到链表中/
整体结构如图所示:
使用场景
存储关系型数据表的数据
用户的属性作为表的列，每条用户信息作为行。如果将其用哈希类型存储相比于使用字符串序列化缓存用户信息，哈希类型变得更加直观，并且在更新操作上会更加便捷。可以将每个用户的id定义为键后缀，多对fieldvalue对应每个用户的属性。哈希类型是稀疏的，而关系型数据库是完全结构化的，例如哈希类型每个键可以有不同的field，而关系型数据库一旦添加新的列，所有行都要为其设置值（即使为NULL），如图2-17所示。
·关系型数据库可以做复杂的关系查询，而Redis去模拟关系型复杂查询开发困难，维护成本高。
哈希类型：每个用户属性使用一对field-value，但是只用一个键保存。
hmset user:1 name tomage 23 city beijing
优点：简单直观，如果使用合理可以减少内存空间的使用。
缺点：要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，hashtable会消耗更多内存。
待续。。。
来自《Redis运维与开发》
