介绍Redis数据结构hash

　　Redis hash是将字符串名称映射到字符串值，它是一种将对象作为Redis数据结构完美方式，Redis提供基础操作方法如get, set, exist等，当然也包括高级操作，见这里。

　　Redis hash也可以作为字典实现，在存储优化上Hash有优化算法，称为ziplist(Redis 2.6之前称为zipmap)。该压缩算法能够优化节省内存，ziplist也用于优化排序set和list集合的存储。当一个hash压偏到这样一个压缩过的集合中时，类似这样排列[key1, value1, key2, value2, ...]，带有一些key的Hash能够被打包进入线性数组结构，同时保证get和set时的O(1) 性能。这种方式很显然不会随着hash字段增加时能够保持这样的性能，当hash增长时，它会被转为标准的字典结构来维持O(1)性能，而空间节省特性就会失效，Redis配置参数会控制这个转换：

list-max-ziplist-entries 默认 (512): 如果hash增长大于这个限制值，将改变到标准模式（字典）

list-max-ziplist-value 默认 (64): 当hash中最大元素超过这个限制值，hash将改变到标准模式

　　更多细节见here。

　　为了节约内存，推荐使用hash替代普通字符串的使用，这就能利用Redis强大的hash特性，因此，请尽可能使用hash，小的hash将被编码使用小的空间，比如如果你在web应用中有很多对象，与其使用不同key分别代表name, surname, email, password, 完全可以使用一个hash代表这四个所有字段。

　　Redis Hash自然适合存储这些对象：会话session, 用户,访客等，同时这也是缓存大量数据的选择。

　　假设有数以百亿计对象需要存储，每个对象以哈希字符串定位的，我们倾向于开发一个查询系统以便根据ID发现对象的定位。典型做法是使用字符串：

set object:14590860 "007f80f0a62408..."
set object:11678 "009f80abcd0a60..."

　　这个方式虽然很好，但是当有大量对象时，就需要耗费很多内存，使用内存优化的hash则可以做得更好，首先我们得给 list-max-ziplist-entries 和 list-max-ziplist-value选择正确的值，list-max-ziplist-value值是需要存储对象的哈希字符串的最大长度，list-max-ziplist-entries得设置足够低，取决于我们放入条目的数量，比如，对于1亿个对象我们选择使用100k个hash，最大条目数量将是100m/100k=1000。

　　应用逻辑中根据对象计算hash的方式是：用对象ID除以100k，去除余数即可，比如对象ID是14590860，那么这个对象将进入hash (14590860/100k) = 145

hset object:145 14590860 "007f80f0a62408..."
hget object:145 14590860
> "007f80f0a62408..."

　　这种方式不仅轻量，而且提供很好的本地缓存。