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　　本文深入分析了Redis中的hashes数据类型，这是一种用于存储行记录的数据结构，允许一个key下存储多条记录。

　　Redis的hashes类型是用来存储行记录的数据类型，一个key可以存储多条记录。

　　什么情况下使用ziplist呢？redis提供了两个配置项，如果hash表中

　　zlbytes:是一个32位无符号整数，用于保存 ziplist 占用的字节数。

　　prevlen：代表前一个元素长度，如果该长度小于 254 字节，它将仅消耗一个字节，表示该长度为未编码的8位整数。当长度大于等于254时，会消耗5个字节。第一个字节设置为 254 (FE) 以指示后面有更大的值。剩下的 4 个字节取前一个条目的长度作为值

　　field的存储结构如下图，ziplist是一个字节数组，重复考虑每一个字节的使用，不浪费空间，充分提高内存利用率。

　　整体结构图，有两个hashtable,但是只会有一个使用到，另外一个是扩容的时候使用。

　　既然是hashtable，那他和hashmap一样也会存在扩容情况，在redis中由一个标记位和负载因子决定是否扩容

　　答案是不会的，redis采用了渐近性的扩容方式，每次add,del,get操作都会对1个数组下标元素进行迁移，直到所有元素迁移完，将dict1指向dict0，重新分配内存给dict0。

　　通过渐近性扩容方式，每个新增，删除，查询操作都协助迁移一个元素从第一个hash表到第2个hahs表。

　　对于新增，修改，删除，查询操作都不会影响，因为有标记，判断是否在扩容中，扩容中则操作第2个hash表，不在扩容中则操作第1个hash表。

　　hashes存储类型是用来存储多行记录的存储类型，底层使用了两种编码类型来存储hash类型的数据，在设计ziplist时候，充分利用了每一个字节的作用，也是为了精细化的设计这个结构，提升hash结构的存储性能。

　　hashtable从扩容方式上对性能有充分的考量，基于分而治之的思想，扩容操作分担给多个客户端操作（多个线程），避免长时间的扩容等待。

　　Redis是一款高性能内存键值数据库，支持字符串、哈希、列表等多种数据结构，广泛用于缓存、会话存储、排行榜及消息队列。其单线程事件循环架构保障高并发与低延迟，结合RDB和AOF持久化机制兼顾性能与数据安全。通过主从复制、哨兵及集群模式实现高可用与横向扩展，适用于现代应用的多样化场景。合理配置与优化可显著提升系统性能与稳定性。

　　Redis分区通过将数据分散存储于多个节点，提升系统处理高并发与大规模数据的能力。本文详解分区原理、策略及应用实践，涵盖哈希、范围、一致性哈希等分片方式，分析其适用场景与性能优势，并探讨电商秒杀、物联网等典型用例，为构建高性能、可扩展的Redis集群提供参考。

　　Redis常见数据类型包括：string、hash、list、set、zset（有序集合）。此外还包含高级结构如bitmap、hyperloglog、geo。不同场景可选用合适类型，如库存用string，对象存hash，列表用list，去重场景用set，排行用zset，签到用bitmap，统计访问量用hyperloglog，地理位置用geo。

　　Redis 是开源高性能键值对数据库，支持 String、Hash、List、Set、Sorted Set 等数据结构，适用于缓存、消息队列、排行榜等场景。具备高性能、原子操作及丰富功能，是分布式系统核心组件。

　　本文详细探讨了Redis的阻塞原因、性能优化、缓存相关问题及数据库与缓存的一致性问题。同时还列举了不同缓存操作方案下的并发情况，帮助读者理解并选择合适的缓存管理策略。最终得出结论，在实际应用中应尽量采用“先更新数据库再删除缓存”的方案，并结合异步重试机制来保证数据的一致性和系统的高性能。

　　Redis 是一个基于内存的高性能NoSQL数据库，支持分布式集群和持久化。其网络通信模型采用多路复用监听与文件事件机制，通过单线程串行化处理大量并发请求，确保高效运行。本文主要简单介绍了 Redis 的核心特性。

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