文章目录
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- 一、为什么需要rehash？
- 二、Redis哈希表的基础结构
- 三、rehash的完整流程
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- [1. 触发rehash（确定新容量）](#1. 触发rehash（确定新容量）)
- [2. 初始化ht1](#2. 初始化ht[1])
- [3. 渐进式迁移元素](#3. 渐进式迁移元素)
- [4. 迁移完成，切换哈希表](#4. 迁移完成，切换哈希表)
- 四、rehash期间的操作处理
- 五、核心优势：渐进式rehash
- 总结
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在Redis中，
rehash（重新哈希）是哈希表（如字典dict，Redis中存储键值对的核心结构）调整容量以维持高效查询的过程。当哈希表中的元素数量过多或过少时，通过rehash调整哈希表大小，平衡空间利用率和查询效率。
一、为什么需要rehash？
哈希表的性能依赖于负载因子 （
load factor）：
负载因子 = 哈希表已保存的节点数量 / 哈希表的大小
- 若负载因子过大（元素过多）：哈希冲突概率增加，查询、插入等操作效率下降（最坏情况从O(1)退化为O(n)）。
- 若负载因子过小（元素过少）：哈希表空间浪费严重。
因此，Redis需要通过
rehash动态调整哈希表大小，使负载因子维持在合理范围（通常0.1 ~ 5之间）。
二、Redis哈希表的基础结构
Redis的字典（
dict）底层由两个哈希表 （ht[0]和ht[1]）组成，每个哈希表包含：
table：数组（哈希桶），每个元素指向一个链表（解决哈希冲突）。size：哈希表大小（table数组的长度，总是2的幂，便于位运算）。used：已存储的节点数量。平时仅使用
ht[0]，ht[1]仅在rehash时临时使用。
三、rehash的完整流程
Redis的
rehash是渐进式（incremental） 的，避免一次性迁移所有元素导致的性能阻塞（尤其在数据量大时）。步骤如下：
1. 触发rehash（确定新容量）
当满足以下条件时，触发rehash：
- 扩容：
- 负载因子 ≥ 1，且Redis没有执行
BGSAVE/BGREWRITEAOF（后台持久化）；- 或负载因子 ≥ 5（无论是否在持久化，强制扩容）。
新容量为
ht[0].size的最小2的幂倍数 （确保size是2的幂），且满足新容量 > ht[0].used * 2。
- 缩容：
- 负载因子 ≤ 0.1时，触发缩容。
新容量为ht[0].used的最小2的幂倍数 （确保新容量 ≥ ht[0].used）。
2. 初始化ht1
为
ht[1]分配新容量（即步骤1确定的大小），初始化其table数组。
3. 渐进式迁移元素
Redis不会一次性将
ht[0]的所有元素迁移到ht[1]，而是分多次、逐步迁移，避免单线程阻塞：
- 维护一个
rehashidx计数器（初始为0），标记当前迁移到ht[0].table的哪个索引位置。- 每次对字典执行增删改查操作 时，除了完成当前操作，还会顺带将
ht[0].table[rehashidx]桶中的所有元素迁移到ht[1]，然后rehashidx += 1。- 此外，Redis会在定时任务中批量迁移一部分元素（加速rehash过程）。
4. 迁移完成，切换哈希表
当
ht[0]的所有元素都迁移到ht[1]后：
- 释放
ht[0]的内存。- 将
ht[1]赋值给ht[0]，重置ht[1]为空表。- 重置
rehashidx = -1（标记rehash结束）。
四、rehash期间的操作处理
在rehash过程中（
rehashidx != -1），字典的所有操作（增、删、改、查）需同时涉及ht[0]和ht[1]，确保数据一致性：
- 查询 ：先查
ht[0]，若未找到再查ht[1]。- 插入 ：直接插入到
ht[1]（避免ht[0]再次增长，加速迁移）。- 删除/修改 ：若元素在
ht[0]则操作ht[0]，若在ht[1]则操作ht[1]。
五、核心优势：渐进式rehash
Redis的渐进式rehash避免了传统哈希表"一次性迁移"的性能问题：
- 分散迁移压力：将迁移工作分摊到多次操作和定时任务中，每次迁移耗时极短（微秒级）。
- 不阻塞服务：整个过程中，Redis仍能正常处理客户端请求，几乎无感知。
总结
Redis的rehash是通过渐进式迁移实现的哈希表容量调整机制：
- 基于负载因子触发，动态扩容或缩容。
- 使用两个哈希表（
ht[0]和ht[1]），逐步迁移元素。- 迁移期间正常处理请求，兼顾效率与可用性。
这种设计使Redis在面对大规模数据时，仍能维持高效的哈希表操作性能。