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引言
作为Redis核心数据结构之一的哈希表（dict），其性能直接影响着Redis的整体表现。当数据量频繁增减时，哈希表需要动态调整容量以保持高效——这就是传说中的Rehash（重新哈希）。今天我们就来扒一扒Redis哈希表Rehash的底层逻辑，尤其是扩容/缩容时的渐进式迁移机制。
一、为什么需要Rehash？触发条件大揭秘
哈希表的核心矛盾是：空间利用率与查询效率的平衡。当哈希表中元素太多或太少时，要么冲突激增（查询变慢），要么内存浪费（性价比低）。Redis通过**负载因子（Load Factor）**来量化这一矛盾，并以此触发Rehash。
负载因子怎么算？
负载因子 = 已存储键值对数量（size） / 哈希表桶的数量（table_size）。
触发Rehash的两种场景：
-
扩容触发（空间不够用）：
当负载因子 > 1 时（正常情况），或 Redis 正在执行BGSAVE/BGREWRITEAOF持久化时（负载因子 > 5）。
原因：数据量超过桶数量，哈希冲突概率飙升（链式冲突链变长），查询时间复杂度可能从O(1)退化为O(n)。 -
缩容触发（内存浪费）：
当负载因子 < 0.1 时。
原因：桶数量远大于实际数据量，大量空间被闲置，内存利用率低下。
二、Rehash的“双保险”：双哈希表设计
如果直接让原哈希表“暴力”扩容，所有数据需要重新计算哈希并插入新桶，这在数据量大时会导致Redis阻塞（主线程被长时间占用）。为了不影响线上服务，Redis设计了双哈希表结构：
typedef struct dict {dictType *type; // 类型方法集合（哈希函数、比较函数等）void *privdata; // 私有数据（如哈希种子）dictht ht[2]; // 核心：两个哈希表（ht[0]和ht[1]）long rehashidx; // Rehash进度（-1表示未进行）int16_t pauserehash; // Rehash是否暂停（持久化时可能暂停）
} dict;
- ht[0]：主哈希表，日常存储数据。
- ht[1]：临时哈希表，仅在Rehash时使用，用于承接ht[0]迁移的数据。
Rehash的本质，就是把ht[0]的数据“搬家”到ht[1]，完成后交换两者的角色（ht[0]指向原ht[1]，ht[1]清空）。
三、渐进式Rehash：边干活边搬家，不阻塞服务
如果一次性迁移所有数据（比如ht[0]有100万键），主线程会被卡住很久，这对高并发场景是不可接受的。Redis的解决方案是渐进式Rehash——将迁移过程拆成无数个小步骤，每次操作（查询、插入、删除）时“顺手”迁移一点数据。
渐进式Rehash的具体流程：
1. 初始化阶段：启动Rehash
当触发Rehash条件时，Redis会：
- 为ht[1]分配新内存（扩容时是ht[0].table_size×2，缩容时是ht[0].table_size/2，且必须是2的幂次方）。
- 设置
rehashidx=0（表示从ht[0]的第0号桶开始迁移）。 - 将
pauserehash设为0（允许其他操作参与迁移）。
2. 日常操作：捎带脚迁移数据
Rehash期间，每次对Redis执行增删改查操作时，都会触发一次“小迁移”：
- 查询操作：先查ht[0]的当前桶（如果该桶已被迁移，就查ht[1]的同索引桶）。
- 插入/更新操作：只往ht[1]写数据（避免修改正在迁移的ht[0]）。
- 删除操作：同时查ht[0]和ht[1]，删除对应键（防止数据残留）。
每次操作后，rehashidx递增1，直到rehashidx等于ht[0].table_size（所有桶迁移完成）。
3. 收尾阶段：交换角色，释放旧表
当所有桶迁移完成后：
- ht[0]和ht[1]交换身份（ht[0]指向原ht[1]，ht[1]清空）。
- 释放原ht[0]的内存（如果是缩容，可能保留小内存块复用）。
rehashidx重置为-1，Rehash结束。
四、关键细节：那些你可能忽略的设计巧思
1. 为什么桶的数量必须是2的幂次方？
哈希表的索引计算依赖哈希值与桶数量的取模运算。如果桶数是2的幂次方（如8、16、32），可以用位运算（hash & (table_size - 1)）代替取模（hash % table_size），效率更高。扩容/缩容时，桶数翻倍或减半，索引计算依然高效。
2. 缩容也有底线：最小容量限制
为了防止频繁缩扩容，Redis规定缩容后的桶数至少为DICT_HT_INITIAL_SIZE（默认4）。即使负载因子低至0.05，也不会缩到比4更小。
3. 持久化期间的特殊策略
执行BGSAVE或BGREWRITEAOF时，Redis会将扩容的负载因子阈值从1提高到5。这是因为持久化是磁盘IO密集型操作，此时如果触发扩容，可能导致主线程和持久化线程竞争CPU资源，影响性能。
总结：Rehash是Redis的“动态平衡术”
Redis的哈希表Rehash机制，通过双哈希表避免了数据迁移时的服务中断，通过渐进式迁移将大任务拆解为无数小步骤，确保了高并发场景下的稳定性。无论是扩容时的“空间换时间”，还是缩容时的“时间换空间”，本质上都是Redis对性能与内存利用率的精准权衡。
下次使用Redis时，不妨想想：当你执行SET key value时，可能正悄悄参与着一场“数据搬家”的大工程——这或许就是Redis“高性能”背后的浪漫吧！ 😊
（注：文中涉及的源码解析基于Redis 7.0版本，不同版本可能有细微差异。）