Redis原理再学习：哈希表（dict字典）的内部机制如何优化？

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哈希函数简介 + 哈希函数（hash function），又称散列函数。散列函数将数据压缩成摘要，有的称为指纹，使数据量变小且格式固定。它使数据量变小且格式固定，即便数据量大或格式复杂。哈希函数将数据打乱混淆。

哈希函数简介

哈希函数(hash function)，又叫散列函数，哈希算法。散列函数把数据“压缩”成摘要，有的也叫”指纹“，它使数据量变小且数据格式大小也固定。

哈希函数将数据打乱混合，重新创建一个散列值。

我们经常用到的对用户登录密码加密，比如 md5 算法，其实就是一个散列函数。

value = hash_function(input_data)，value 这个计算出来的值是大小固定的。

md5("hashmd5") = 46BD4AA9F79D359530D3D873BAC6F3DC，32 位的 md5 值。

当然也有 16 位的 md5 值。

经过哈希函数计算的散列值，会不会出现散列值相同情况？

当然会，这个就是散列值冲突。

所以一个好的哈希函数就很重要，要尽量避免出现散列值冲突。

常用的哈希算法：md5，sha-1，sha-256，sha-512 等等。