ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现， 每当有新的键值对要加入到哈希对象时， 程序会先将保存了键的压缩列表节点推入到压缩列表表尾， 然后再将保存了值的压缩列表节点推入到压缩列表表尾， 因此：
保存了同一键值对的两个节点总是紧挨在一起， 保存键的节点在前， 保存值的节点在后；
先添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表头方向， 而后来添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表尾方向。
举个例子， 如果我们执行以下 HSET 命令， 那么服务器将创建一个列表对象作为 profile 键的值：
redis> HSET profile name "Tom"
(integer) 1
redis> HSET profile age 25
(integer) 1
redis> HSET profile career "Programmer"
(integer) 1
hashtable
另一方面， hashtable 编码的哈希对象使用字典作为底层实现， 哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对来保存：
- 字典的每个键都是一个字符串对象， 对象中保存了键值对的键；
- 字典的每个值都是一个字符串对象， 对象中保存了键值对的值。
Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。
哈希表
Redis 字典所使用的哈希表由 dict.h/dictht 结构定义：
typedef struct dictht {
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表大小
unsigned long size;
// 哈希表大小掩码，用于计算索引值
// 总是等于 size - 1
unsigned long sizemask;
// 该哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
} dictht;
table 属性是一个数组， 数组中的每个元素都是一个指向 dict.h/dictEntry 结构的指针， 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。
size 属性记录了哈希表的大小， 也即是 table 数组的大小， 而 used 属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。
sizemask 属性的值总是等于 size - 1 ， 这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到 table 数组的哪个索引上面。
图 4-1 展示了一个大小为 4 的空哈希表 （没有包含任何键值对）。
哈希表节点
哈希表节点使用 dictEntry 结构表示， 每个 dictEntry 结构都保存着一个键值对：
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
// 值
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v;
// 指向下个哈希表节点，形成链表
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
key 属性保存着键值对中的键， 而 v 属性则保存着键值对中的值， 其中键值对的值可以是一个指针， 或者是一个 uint64_t 整数， 又或者是一个 int64_t 整数。
next 属性是指向另一个哈希表节点的指针， 这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次， 以此来解决键冲突（collision）的问题。
举个例子， 图 4-2 就展示了如何通过 next 指针， 将两个索引值相同的键 k1 和 k0 连接在一起。
字典
Redis 中的字典由 dict.h/dict 结构表示：
typedef struct dict {
// 类型特定函数
dictType *type;
// 私有数据
void *privdata;
// 哈希表
dictht ht[2];
// rehash 索引
// 当 rehash 不在进行时，值为 -1
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
} dict;
type 属性和 privdata 属性是针对不同类型的键值对， 为创建多态字典而设置的：
- type 属性是一个指向 dictType 结构的指针， 每个 dictType 结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数， Redis 会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
- 而 privdata 属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
typedef struct dictType {
// 计算哈希值的函数
unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
// 复制键的函数
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
// 复制值的函数
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
// 对比键的函数
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
// 销毁键的函数
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
// 销毁值的函数
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
ht 属性是一个包含两个项的数组， 数组中的每个项都是一个 dictht 哈希表， 一般情况下， 字典只使用 ht[0] 哈希表， ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用。
除了 ht[1] 之外， 另一个和 rehash 有关的属性就是 rehashidx ： 它记录了 rehash 目前的进度， 如果目前没有在进行 rehash ， 那么它的值为 -1 。
图 4-3 展示了一个普通状态下（没有进行 rehash）的字典：
Rehash
在Redis中，由于它对实时性要求更高，因此使用了渐进式rehash
当有新键值对添加到Redis字典时，有可能会触发rehash。Redis中处理哈希碰撞的方法与Java一样，都是采用链表法，整个哈希表的性能则依赖于它的大小size和它已经保存节点数量used的比率。
比率在1:1时，哈希表的性能最好，如果节点数量比哈希表大小大很多的话，则整个哈希表就退化成多个链表，其性能优势全无。
上图的哈希表，平均每次失败查找需要访问5个节点。为了保持高效性能，在不修改键值对情况下，
需要进行rehash，目标是将ratio比率维持在1:1左右。
Ratio ＝ Used / Size
rehash触发条件：
自然rehash：ratio >= 1, 且变量dict_can_resize为真
强制rehash：ratio大于dict_force_resize_ratio（v 3.2.1版本为5）
rehash执行过程：
创建ht[1]并分配至少2倍于ht[0] table的空间
将ht[0] table中的所有键值对迁移到ht[1] table
将ht[0]数据清空，并将ht[1]替换为新的ht[0]
Redis哈希为了避免整个rehash过程中服务被阻塞，采用了渐进式的rehash，即rehash程序激活后，并不是
马上执行直到完成，而是分多次，渐进式（incremental）的完成。同时，为了保证并发安全，在执行rehash
中间执行添加时，新的节点会直接添加到ht[1]而不是ht[0], 这样保证了数据的完整性与安全性。
另一方面，哈希的Rehash在还提供了创新的（相对于Java HashMap）收缩（shrink）字典，当可用节点远远
大于已用节点的时候，rehash会自动进行收缩，具体过程与上面类似以保证比率始终高效使用。
编码转换
当哈希对象可以同时满足以下两个条件时， 哈希对象使用 ziplist 编码：
- 哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于 64 字节；
哈希对象保存的键值对数量小于 512 个； - 不能满足这两个条件的哈希对象需要使用 hashtable 编码。
