Redis中的渐进式Hash：一种全新的管理方式
Redis是一种高性能的key-value存储系统，但是当数据量增加时，Redis的存储管理方式会增加redis的内存占用，压缩和维护数据会变得更加复杂。渐进式Hash是Redis中一种全新的管理方式，它可以解决存储管理中的一些问题。
Redis中的hash是一个字典结构，它可以存储键值对，每个键值对都包含一个key和一个value。当hash的元素数量比较小时，Redis使用ziplist来保存这个hash，ziplist是一种压缩格式的链表，可以减少内存的使用，保证性能。
当hash的元素数量增加到一定程度，如果继续使用ziplist来保存这个hash，会导致内存占用和读写操作的性能下降。为了解决这个问题，Redis引入了渐进式Hash。
渐进式Hash的基本原理是将一个大的hash拆分成多个小的hash，每个小的hash又被拆分成更小的hash，直到每个小的hash数量到达一个可接受的范围为止。这样做的好处是可以将一个大的hash压缩存储在内存中，同时可以减少读写操作的开销。当需要访问hash中的某个元素时，可以使用基于crc32的哈希函数将这个元素映射到对应的小的hash中，然后对这个小的hash进行读写操作，减少读写操作的开销。
下面是一个使用渐进式Hash的示例代码：
import redis
import zlib
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
def add_to_hash(key,>香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云 服务器 和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
客户端查询redis数据库，条件怎么处理
保存对象可以用hashSet。 假设hashset的key是user:姓名这种形式。 条件查询可以用sorted set。 key是对象的一个field。 查找名字的时候，可以用zRangeByLex指令：redis> zadd personIndex:name 0 lijiang 0 likui 0 abcde(integer) 3redis> zRangeByLex personIndex:name [li (lj1) lijiang2) likui
redis可以存储websocket session对象吗
集群web系统的话，可以通过第三方缓存来统一实现session管理。 如果使用spring的话，可以通过session listener来监听session的变化，实现起来比较方便。 不建议把Session存储起来可以考虑用Redis模拟session，特别是分布式环境，比如多台web serve（如tomcat）r的情况下
如何使用spring-data-redis
spring-Data-Redis项目（简称SDR）是对Redis的Key-Value数据存储操作提供了更高层次的抽象，提供了一个对几种主要的redis的Java客户端（例如：jedis，jredis，jdbc-redis等）的抽象，使开发中可以几乎完全屏蔽具体使用客户端的影响，使业务代码保持较强的稳定性。
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