哈希表（HashTable）是一种数据结构，它实现了“键－值”（Key-Value）的映射。根据Key就能快速找到Value 。并且，无论有多少个键值对，查询时间始终不变。Python的字典就是基于哈希表实现的。
    在redis中也有一个数据结构叫作哈希表。
    在Redis中，使用哈希表可以保存大量数据，且无论有多少数据，查询时间始终保持不变。
    Redis的一个哈希表里面可以储存2的32次方减1(约等于43亿)个键值对。

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现在， 一些论坛网站能够显示用户当前是在线状态还是离线状态。那这个功能是怎么实现的呢？其中一种实现方法就是基于Redis来实现

    程序的逻辑非常简单，包括以下几个步骤：
        (1).用户登录时，在Redis中添加一个字符串， Key为用户账号， Value为1 。
        (2).用户退出网站时，从Redis中删除账号名对应的Key 。
        (3).查询时，程序尝试从Redis中获取用户账号对应的字符串：如果值为1 ，则表示“在线＂；如果值为None，则表示“不在线”。

分别使用字符串和哈希表记录用户的在线信息， 井比较在这个场景下哈希表相对于字符串有什么优势?

    如果有1000个用户同时在线，则Redis列出所有Key后的结果如图：

        

    现在，网站又加入了一个积分机制。每个用户都有一个积分数据，由于这个数据需要经常查询和修改，因此也使用Redis来保存

    那问题来了， 在线信息使用用户账号作为Key， 积分信息也使用账号作为Key，这不就冲突了吗？
    于是有人给不同的Key加上了后缀。例如，记录用户是否在线，使用的Key为“账号:online”。如果用户账号为10032，那他的在线状态Key就是“10032:online” 。记录用户积分的Key为“账号：score”，例如用户10032对应的积分Key为“10032:score”

    注意：在Redis中， Key 中的冒号就是普通的字符，用来分割前缀和后缀，没有什么特殊意义。写成“10032_online”或者“10032-score”效果完全一样

    使用hash存储的代码示例：

        

        

        • 第12行代码：向Redis中名为user_online_status的哈希表中添加一个字段， 字段名为用户账号，值为l 。如果不存在名为user_online_status的哈希表， 则自动创建一个。
        • 第21行代码：从Redis中名为user online status 的晗希表中删除一个字段，宇段名为用户账号。
        • 第30行代码：检查名为user_online_status的哈希表中是否有某个特定的宇段， 如果没有这个字段就返回False，如果有这个字段就返回True。

        

    使用晗希表不仅可以减少Redis 的个数， 还能优化储存空间。Red is 官方就特别说明，哈希表对存储结构进行过特殊的优化，储存相同的内容，占用的内存比字符串要小很多。

网页名称：使用Redis记录用户在线状态
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