首先看看Redis中有哪些地方使用到了字典
一， 数据库键空间
Redis是一个键值对数据库server，server中的每一个数据库都是一个RedisDB结构，当中RedisDb结构的dict字典保存了数据库中的全部键值对。我们将这个字典称为键空间(key space)，键空间和用户直接所见的数据库是直接相应的
二。 Expires字典
Redis数据库结构是一个RedisDb结构，有一个属性expires也是字典，这个字典中保存了数据库中全部键的过期时间，我们称这个字典叫做过期字典
以下贴出RedisDb的数据结构。加深了理解。
三。 字典是Hash类型的底层实现之中的一个
这里之所以说是之中的一个。是应为Hash类型的实现能够是多种类型，在不同的场景下能够是不同的类型，但一个哈希键中包括的键值对照较多。有或者是键值对中元素都是比較长的字符串的时候。就会使用字典作为底层实现。否则就是压缩列表作为底层实现。
【注意】键空间中的键和过期字典中的键都指向都一个键对象，所以不会出现不论什么反复对象，也不会浪费内存空间。
然后我们来了解一下在Redis中字典是怎样实现的。
字典的定义在dict.h/dict中给出了，例如以下：
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2];
long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
} dictht;
以下是一个哈希表节点，每一个dictEntry结构都保持着一个键值对，当中next指针能够将多个哈希值同样的键值对连接在一起，一次来解决键冲突的问题(这里能够引申出哈希函数以及哈希冲突解决方式。Redis中使用的解决方式是链地址法，就是。假设多个值通过哈希函数得到的哈希值是同样的，那么就链接到这个地址后，另一种解决哈希冲突的方案。就是寻地址法。就是当出现哈希冲突的时候，对键值对在进行一个哈希函数。得到一个没有被占用的地址为止，这两种方案各有利弊，链地址法可能会退化成一个链表。寻地址法可能在后期插入时，全是冲突)
typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;另一个须要说的地方，就是哈希表的rehash
随着操作的不断运行，一个哈希表中保存的键值对会越来越多或者是越来越少，哈希表中键值对数量过多或者过少都是不好的，过多，就会相当于是多个链表。过少也不好，查找的命中率也会非常低。将哈希表的负载因子(used/size)维持在一个范围之类是最好的。所以，当哈希表的数量过大或者过小的时候。程序会对哈希表进行扩展或者收缩，
扩展好理解，假设size=4 ，可是used=8，相当于每一个键的后面都有个链，这样查找起来是费劲的。这个时候能够通过Rehash来进行完毕，注意dict数据结构中的那个
dictht ht[2]，这里是两个dictht，当中ht[1]是空暇的，在进行扩展的时候现将ht[1]扩展成ht[0]的两倍，然后将ht[0]中的键值对一个一个哈希到ht[1]中去。最后将ht[1]设置为ht[0]
这里须要注意的是rehash的时机。通常是负载因子大于5的时候扩展，负载因子小于0.1的时候收缩，另一个问题是字典中有个属性是rehashidx。这个属性标志rehash的状态，假设是0，表示rehash正式開始。然后没rehash一个键值对。就将这个值加一，当ht[0]的值所有被转移到ht[1]的时候。就将这个值设置成-1。表示rehash操作完毕。
事实上还有非常多要说的。比方渐进式rehash，渐进式就说说rehash过程不是一次性完毕的，而是分多次，渐进式完毕的，在rehash过程中，全部的删除，查找。更新都会在两个哈希表中进行。比如，假设查找一个元素，ht[0]中没有，那么就去ht[1]中查找，新加入的一律都是加入到ht[1]中，ht[0]中不再进行不论什么加入操作