"Redis内部数据结构详解之字典(dict)"
Redis是一个高性能的键值数据库，其内部数据结构之一是字典（dict），它用于存储键值对。在Redis 2.8.2版本中，字典的实现依赖于`dict.h`和`dict.c`两个源码文件。字典在Redis中扮演着重要的角色，它可以视为键值存储的基础，不仅支持普通的键值对存储，还能在value为空的情况下充当集合。
字典在C++ STL中类似map，但不同之处在于Redis的字典不要求键的顺序，而是利用哈希表作为底层实现。哈希表通过计算key的哈希值来确定其在桶（bucket）中的位置。当两个不同的key经过哈希计算得到相同的索引时，Redis采用链表解决冲突，即将这些key-value对链接在一起。
Redis使用了两种哈希算法：
1. **MurmurHash 2 32bit**：这是一种分布均匀、计算速度快的哈希算法，更多信息可以在MurmurHash的主页上找到（http://code.google.com/p/smhasher/）。
2. **基于djb算法的大小写无关散列**：这个算法的具体细节可查阅http://www.cse.yorku.ca/~oz/hash.html。
字典数据结构的关键组成部分如下：
- `dictEntry` 结构体：这是字典中的基本单元，包含key、value和指向下一个节点的指针。value是一个联合体，可以存储不同类型的值。
- `hashFunction`：字典使用此函数对key进行哈希计算，得到存储索引。
- `keyDup` 和 `valDup`：这两个函数分别用于复制键和值，确保数据结构的一致性和安全性。
字典的扩展和优化策略包括**动态调整哈希表大小**，当字典负载因子（已用槽位/总槽位）达到一定阈值时，Redis会执行rehash操作。rehash不是一次性完成，而是分批进行，以减少对性能的影响。此外，Redis还提供了渐进式rehash，即使在字典正在服务请求的同时，也能安全地进行哈希表的扩容。
Redis的字典数据结构是高效且灵活的，它通过哈希表和冲突解决策略确保了键值对的快速存取。同时，通过动态扩展和rehash机制，它能够应对数据量的增长，保持良好的性能。理解这一数据结构对于深入学习Redis的内部工作原理至关重要。
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