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一、为什么要用渐进式rehash？
假设你家的旧柜子（哈希表）装满了，需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子，你可能得停下手头所有事，累得半死（这就是传统rehash的问题：卡顿）。Redis为了不“累死”，选择边搬边用，每次搬一点，这就是“渐进式”。
二、具体怎么“搬家”？
1️⃣ 先准备好新柜子（分配空间）
• Redis会先申请一个更大的新哈希表（比如旧表两倍大），这时候系统里同时有「旧表」和「新表」。
2️⃣ 贴个标签记录搬到哪里了（rehashidx）
• 用一个标记rehashidx（类似搬家进度条），初始设为0，表示从旧表的第0个位置开始搬。
3️⃣ 边干活边搬东西（每次操作顺带迁移）
• 每次有人来查、改、删数据时，Redis除了干活，还会顺手把旧表当前进度条位置的数据搬到新表。比如你查了个数据，Redis搬完旧表第0个位置的数据后，把rehashidx+1，下次搬第1个位置。
4️⃣ 偷偷加班搬（定时任务辅助）
• 如果一直没人操作，Redis也会自己开个“定时任务”，每次最多搬1毫秒，防止彻底摆烂。
5️⃣ 搬完收尾（释放旧表）
• 等旧表全搬空了，就把旧表扔掉，新表改名叫“旧表”，等待下次扩容。
三、搬家期间怎么保证正常使用？
• 查数据：先翻旧柜子，找不到再去新柜子找（两边都查）。
• 新增数据：直接扔到新柜子，旧柜子不再放新东西（保证旧柜子越来越空）。
• 删/改数据：两个柜子都要操作，比如删旧柜子的数据，新柜子有的话也得删。
四、这样做有啥好处？
- 不卡顿：分摊搬家压力，用户无感知。
- 内存可控：旧柜子只减不增，不会无限膨胀。
- 平滑过渡：就像一边开车一边换轮胎，服务不中断。
举个栗子🌰
假设旧表有4个位置（0~3），现在要搬到8个位置的新表：
• 第1次有人查数据，Redis搬完位置0的数据，rehashidx变成1。
• 第2次有人删数据，顺手搬位置1的数据，rehashidx变成2。
• 搬完位置3后，旧表清空，换上新表，搬家完成！
总结：渐进式rehash就是“蚂蚁搬家”，把大任务拆成小步骤，边服务边迁移，既保证速度，又不影响用户体验。这下明白了吧？👨💻