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整个数据库就是一个全局哈希表，而哈希表的时间复杂度是 O(1)，只需要计算每个键的哈希值，便知道对应的哈希桶位置，定位桶里面的 entry 找到对应数据，这个也是 Redis 快的原因之一。

那 Hash 冲突怎么办?

当写入 Redis 的数据越来越多的时候，哈希冲突不可避免，会出现不同的 key 计算出一样的哈希值。

Redis 通过链式哈希解决冲突：也就是同一个 桶里面的元素使用链表保存。但是当链表过长就会导致查找性能变差可能，所以 Redis 为了追求快，使用了两个全局哈希表。用于 rehash 操作，增加现有的哈希桶数量，减少哈希冲突。

开始默认使用 hash 表 1 保存键值对数据，哈希表 2 此刻没有分配空间。当数据越来多触发 rehash 操作，则执行以下操作：

1. 给 hash 表 2 分配更大的空间;
2. 将 hash 表 1 的数据重新映射拷贝到 hash 表 2 中;
3. 释放 hash 表 1 的空间。

值得注意的是，将 hash 表 1 的数据重新映射到 hash 表 2 的过程中并不是一次性的，这样会造成 Redis 阻塞，无法提供服务。

而是采用了渐进式 rehash，每次处理客户端请求的时候，先从 hash 表 1 中第一个索引开始，将这个位置的 所有数据拷贝到 hash 表 2 中，就这样将 rehash 分散到多次请求过程中，避免耗时阻塞。

SDS 简单动态字符

65 哥：Redis 是用 C 语言实现的，为啥还重新搞一个 SDS 动态字符串呢?

”字符串结构使用最广泛，通常我们用于缓存登陆后的用户信息，key = userId，value = 用户信息 JSON 序列化成字符串。

C 语言中字符串的获取 「MageByte」的长度，要从头开始遍历，直到 「」为止，Redis 作为唯快不破的男人是不能忍受的。

C 语言字符串结构与 SDS 字符串结构对比图如下所示：

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由于这里只是展示一个基本案例，对于其他的数据类型可以根据自己的需要定义即可。

3、根据proto文件生成class类文件

编译起来很简单，在我们下载好的protobuf下面有一个bin目录，里面有一个proto.exe。我们就使用这个去编译person.proto文件就好。

也就是执行proto.exe --java_out = / Person.proto就会编译成功。

4、使用class类文件

上面意味着我们已经做好了序列化的准备工作，接下来我们就可以直接使用这个类了。

(1)第一步：将生成的PersonProto类引入到我们的IDEA或者是eclipse中。

(2)第二步：在idea或者是eclipse添加protobuf的依赖。

（编辑：阳江站长网）

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