Redis实现字典（Dictionary）使用了哈希表（Hash Table）作为底层数据结构。
哈希表是一种高效的数据结构，它通过运用哈希函数将键映射到特定的索引位置，使得在常数时间复杂度（O(1)）内可以进行键的查找、插入和删除操作。
Redis中的字典数据结构由以下几个重要组成部分构成：
1. 哈希表数组：字典内部包含一个哈希表数组，每个索引位置都对应一个哈希表。
2. 哈希表：每个哈希表由多个哈希表节点组成，每个节点保存了一个键值对。
3. 哈希函数：用于将键通过哈希算法转换为哈希值，进而定位到哈希表数组中的特定索引位置。
4. 冲突解决：由于不同的键可能映射到哈希表数组的同一个索引位置上，因此需要使用链地址法（Separate Chaining）来解决冲突问题。即在同一个索引位置上，使用链表或跳跃表等数据结构存储冲突的键值对。
具体实现上，Redis的字典采用了渐进式扩容和收缩策略，当字典中的节点数量超过阈值时，会自动对哈希表进行扩容，以保持哈希表的负载因子在一个合理范围内。同样，当节点数量减少时，也会自动收缩哈希表。
哈希表作为字典的底层实现，在Redis中被广泛应用于实现键值对的存储与查找，提供了高效的数据访问和操作能力，使得Redis能够快速处理大量的键值数据。