有两种类型的＆EMSP；＆emsp;底层中的一个是，这是结构较小时使用的编码方法。这是在文章p3名单中引入的，这是redis的基础数据结构。本文主要解释了另一种实现方式，词典，词典，词典，这是结构较大时使用的一种编码方法。
＆emsp;＆emsp;这里即将开始尸体的语言。作为常用的数据结构，语言内部不可用。因此，开发人员设计和开发了它们的结构如下：
＆emsp;＆emsp;每个属性含义如下：
＆emsp;＆emsp;从上面可以看出，它本质上是哈希表的简单包装。定义如下所示：
＆emsp;＆emsp;每个属性含义如下：
＆EMSP的示意图;＆emsp;如下所示：
＆emsp;＆emsp;上面提到的是，数据的真实存储的结构是一个数组，结构定义如下：
＆emsp;＆emsp;它的示意图如下所示：
＆emsp;＆emsp;最后，整个结构图引用了“重新设计和实现”中的图，如下所示：
＆emsp;＆emsp;以上是不在状态的字典。总体上有两个哈希表存储数据，另一个存储数据为空，用于州的数据存储。
＆emsp;＆emsp;当哈希表中的元素数量逐渐增加时，此时产生的概率逐渐增加。由于使用拉链方法，随着元素的增加，链接列表将变得越来越长，这将导致搜索搜索效率降低。相反，当元素继续减少时，元素占据率就越少。由于内存的最终使用，目前需要收缩操作。
＆emsp;＆emsp;现在，在扩展和收缩方面，您是否想到了熟悉该系列的东西？是的，这是负载因子。负载因子通常用于描述当前填充的程度。在字典中，大小负责因子=哈希表中的节点/哈希表的数量，即:::
＆emsp;＆emsp;在扩张和收缩的三个规则中：
＆emsp;＆emsp;其中，扩张和收缩的数量具有某些规则：
＆emsp;＆emsp;与中间类似，将发生它的扩展或收缩，并且该过程将发生。＆EMSP;＆emsp;简而言之，这是创建一个新的哈希表，一次进行所有当前节点，然后复制到新哈希表的相应位置，然后释放了原始表格，保留了新的表格引号，此过程是时间复杂性的操作。＆emsp;＆emsp;对于单线线程，很难承受时间复杂的操作。因此，其过程不同。该过程如下：
＆emsp;＆emsp;以上是逐步的重新恢复过程，但是在此过程中将存在两个明显的问题。
＆EMSP的设计师;＆emsp;在设计时考虑了这两个问题。对于第一个问题，有一个计时器来确定它是否不时完成。如果未完成，请继续。定时功能如下：
＆emsp;＆emsp;对于第二个问题，对于添加操作，新数据将直接添加到上面，以便只能保证或不保证上层数字的数量。对于删除，更改和查询操作，将直接执行，尤其是这三个操作将涉及查询。当查询不可用时，它将找到它。键值配对。
优点：采用思想划分，将操作分散到哈希表的操作和计时器功能中，并避免集中度带来的性能压力
缺点：在此过程中，需要保存两个表，并且内存稍大，如果服务器充满了内存，则可能会导致很多放弃；
＆emsp;＆emsp;为什么您需要考虑扩展时的影响，而您需要它？
REDIS在-Depth冒险中：核心原则和应用程序实践
REDIS系列（6）基础数据结构的字典
REHASH分析Redis Hash表
REDIS数据的五种数据结构的底层