There are several reasons why learning Redis can be beneficial:
- High Performance: Redis is an in-memory data store that offers fast read and write operations. It is designed to handle millions of operations per second, making it suitable for use cases that require high-performance data storage and retrieval.
首先来看一下dict结构体，是redis的哈希表实现，这里重要的是渐进式rehash。rehash就是扩容操作，防止链变长严重影响哈希表的性能。
type：指向字典类型结构（dictType）的指针，该结构定义了字典的操作函数，如插入、查找、删除等。
哈希洪水攻击（Hash-Flooding Attack）是一种拒绝服务攻击（Denial of Service），旨在使服务器陷入瘫痪。攻击者利用哈希表数据结构的特性，通过构造大量具有相同哈希值的输入数据，使服务器在处理这些数据时消耗大量的计算资源和内存，导致服务器无法正常响应其他合法请求。
哈希洪水攻击的原理是利用哈希表中的哈希冲突（碰撞）问题。在哈希表中，不同的键（Key）通过哈希函数映射到不同的位置，但由于哈希函数的限制，不同的键可能会映射到相同的位置，即发生哈希冲突。当攻击者构造大量具有相同哈希值的输入数据时，这些数据会被存储在哈希表的同一个位置上，导致哈希表的性能急剧下降，服务器无法正常处理其他请求。
SipHash算法是一种针对短消息设计的伪随机函数族，可用于消息认证和作为MAC算法使用。它由Jean-Philippe Aumasson等人于2012年设计，结合了BLAKE、Skein和JH等算法的特点[1]。
算法描述
通常具体的SipHash算法表示为SipHash-c-d，其中c和d分别表示压缩轮数和终结轮数。SipHash算法的步骤如下：
初始化阶段
- 初始化四个64位的内部状态字v0, v1, v2, v3，其中v0=k0⊕736f6d6570736575，v1=k1⊕646f72616e646f6d，v2=k0⊕6c7967656e657261，v3=k1⊕7465646279746573。这里的k0和k1是密钥k的小端编码的64位字，初始状态的常数对应于大端编码的ASCII字符串“Somepseudorandomlygeneratedbytes”。
