Redis第八讲 Redis之Hash底层数据结构实现

Hash底层数据结构

Hash 数据结构底层实现为一个字典( dict )哈希表,也是RedisBb用来存储K-V的数据结构，Redis内存数据库，最底层是一个redisDb;字典中的每一项，使用dictEntry ，代表KV键值；类似于HashMap中的键值对Entry。dict是一种用于维护key和value映射关系的数据结构，与很多编程语言中的Map类似。

关于Redis存储模型结构可以参考我的这篇博客：Redis第七讲 Redis存储模型详解

Dict的效率高表现在哪里？

因为dict/map实现了key和value的映射，通过key查询value是效率非常高的操作，时间复杂度是O（c），C是常数，在没有冲突/碰撞的情况下，可以达到O(1)。

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。

• 平衡树，如二叉搜索树、红黑树，使用的是“二分思想”；如果需要实现排序，则可使用平衡树，如:用大顶堆实现TreeMap；
• 哈希表，如Java中的Map，Python中的字典dict，使用的是“映射思想”；

我们平常使用的各种Map或dict，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࿰