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redis 的 rehash 设计本文思维导图如下：
读过 HashMap 源码的同学，应该都知道 map 在扩容的时候，有一个 rehash 的过程。
没有读过也没有关系，可以花时间阅读下 从零开始手写 redis(13) HashMap源码详解 简单了解下整个过程即可。
这里简单介绍下：
扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。
当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。
HashMap 的扩容需要对集合中大部分的元素进行重新计算，但是对于 redis 这种企业级应用，特别是单线程的应用，如果像传统的 rehash 一样把所有元素来一遍的话，估计要十几秒的时间。
十几秒对于常见的金融、电商等相对高并发的业务场景，是无法忍受的。
那么 redis 的 rehash 是如何实现的呢？
实际上 redis 的 rehash 动作并不是一次性、集中式地完成的， 而是分多次、渐进式地完成的。
这里补充一点，不单单是扩容，缩容也是一样的道理，二者都需要进行 rehash。
只增不降就是对内存的浪费，浪费就是犯罪，特别是内存还这么贵。
ps: 这种思想和 key 淘汰有异曲同工之妙，一口吃不了一个大胖子，一次搞不定，那就 1024 次，慢慢来总能解决问题。
这部分直接选自经典入门书籍《Redis 设计与实现》
实际上 redis 内部有两个 hashtable，我们称之为 ht[0] 和 ht[1]。传统的 HashMap 中只有一个。
为了避免 rehash 对服务器性能造成影响， 服务器不是一次性将 ht[0] 里面的所有键值对全部 rehash 到 ht[1] ， 而是分多次、渐进式地将 ht[0] 里面的键值对慢慢地 rehash 到 ht[1] 。
哈希表渐进式 rehash 的详细步骤：
（1）为 ht[1] 分配空间， 让字典同时持有 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表。
（2）在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx ， 并将它的值设置为 0 ， 表示 rehash 工作正式开始。
（3）在 rehash 进行期间， 每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时， 程序除了执行指定的操作以外， 还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] ， 当 rehash 工作完成之后， 程序将 rehashidx 属性的值增1。
（4）随着字典操作的不断执行， 最终在某个时间点上， ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 至 ht[1] ， 这时程序将 rehashidx 属性的值设为 -1 ， 表示 rehash 操作已完成。
渐进式 rehash 的好处在于它采取分而治之的方式， 将 rehash 键值对所需的计算工作均滩到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上， 从而避免了集中式 rehash 而带来的庞大计算量。
因为在进行渐进式 rehash 的过程中， 字典会同时使用 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表， 那这期间的操作如何保证正常进行呢？
（1）查询一个信息
这个类似于我们的数据库信息等迁移，先查询一个库，没有的话，再去查询另一个库。
ht[0] 中没找到，我们去 ht[1] 中查询即可。
（2）新数据怎么办？
这个和数据迁移一样的道理。
当我们有新旧的两个系统时，新来的用户等信息直接落在新系统即可，
这一措施保证了 ht[0] 包含的键值对数量会只减不增， 并随着 rehash 操作的执行而最终变成空表。
我们来看图：
（1）准备 rehash
（2）rehash index=0
（3）rehash index=1
（4）rehash index=2
（5）rehash index=3
（6）rehash 完成
看完了上面的流程，不知道你对 rehash 是否有一个大概了思路呢？
下面让我们来一起思考下几个缩扩容的问题。
redis 在每次执行 put 操作的时候，就可以检查是否需要扩容。
其实也很好理解，put 插入元素的时候，判断是否需要扩容，然后开始扩容，是直接的一种思路。
留一个思考题：我们可以在其他的时候判断吗？
/* Expand the hash table if needed */
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
/* Incremental rehashing already in progress. Return. */
// 如果正在进行渐进式扩容，则返回OK
if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;
/* If the hash table is empty expand it to the initial size. */
// 如果哈希表ht[0]的大小为0，则初始化字典
if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);
/* If we reached the 1:1 ratio, and we are allowed to resize the hash
* table (global setting) or we should avoid it but the ratio between
* elements/buckets is over the "safe" threshold, we resize doubling
* the number of buckets. */
/*
* 如果哈希表ht[0]中保存的key个数与哈希表大小的比例已经达到1:1，即保存的节点数已经大于哈希表大小
* 且redis服务当前允许执行rehash，或者保存的节点数与哈希表大小的比例超过了安全阈值（默认值为5）
* 则将哈希表大小扩容为原来的两倍
*/
if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
(dict_can_resize ||
d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
{
return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
}
return DICT_OK;
}扩容的条件总结下来就是两句话：
（1）服务器目前没有在执行 BGSAVE/BGREWRITEAOF 命令， 并且哈希表的负载因子大于等于 1；
（2）服务器目前正在执行 BGSAVE/BGREWRITEAOF 命令， 并且哈希表的负载因子大于等于 5；
这里其实体现了作者的一种设计思想：如果负载因子超过5，说明信息已经很多了，管你在不在保存，都要执行扩容，优先保证服务可用性。如果没那么高，那就等持久化完成再做 rehash。
我们自己在实现的时候可以简化一下，比如只考虑情况2。
知道了什么时候应该开始扩容，但是要扩容到多大也是值得思考的一个问题。
扩容的太小，会导致频繁扩容，浪费性能。
扩容的太大，会导致资源的浪费。
其实这个最好的方案是结合我们实际的业务，不过这部分对用户是透明的。
一般是扩容为原来的两倍。
我们在实现 ArrayList 的时候需要扩容，因为数据放不下了。
我们知道 HashMap 的底层是数组 + 链表（红黑树）的数据结构。
那么会存在放不下的情况吗？
个人理解实际上不会。因为链表可以一直加下去。
那为什么需要扩容呢？
实际上更多的是处于性能的考虑。我们使用 HashMap 就是为了提升性能，如果一直不扩容，可以理解为元素都 hash 到相同的 bucket 上，这时就退化成了一个链表。
这会导致查询等操作性能大大降低。
看了前面的扩容，我们比较直观地方式是在用户 remove 元素的时候执行是否需要缩容。
不过 redis 并不完全等同于传统的 HashMap，还有数据的淘汰和过期，这些是对用户透明的。
redis 采用的方式实际上是一个定时任务。
个人理解内存缩容很重要，但是没有那么紧急，我们可以 1min 扫描一次，这样可以节省机器资源。
实际工作中，一般 redis 的内存都是逐步上升的，或者稳定在一个范围内，很少去大批量删除数据。（除非数据搞错了，我就遇到过一次，数据同步错地方了）。
所以数据删除，一般几分钟内给用户一个反馈就行。
知其然，知其所以然。
我们懂得了这个道理也就懂得了为什么有时候删除 redis 的几百万 keys，内存也不是直接降下来的原因。
/* If the percentage of used slots in the HT reaches HASHTABLE_MIN_FILL
* we resize the hash table to save memory */
void tryResizeHashTables(int dbid) {
if (htNeedsResize(server.db[dbid].dict))
dictResize(server.db[dbid].dict);
if (htNeedsResize(server.db[dbid].expires))
dictResize(server.db[dbid].expires);
}
/* Hash table parameters */
#define HASHTABLE_MIN_FILL 10 /* Minimal hash table fill 10% */
int htNeedsResize(dict *dict) {
long long size, used;
size = dictSlots(dict);
used = dictSize(dict);
return (size > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
(used*100/size < HASHTABLE_MIN_FILL));
}
/* Resize the table to the minimal size that contains all the elements,
* but with the invariant of a USED/BUCKETS ratio near to <= 1 */
int dictResize(dict *d)
{
int minimal;
if (!dict_can_resize || dictIsRehashing(d)) return DICT_ERR;
minimal = d->ht[0].used;
if (minimal < DICT_HT_INITIAL_SIZE)
minimal = DICT_HT_INITIAL_SIZE;
return dictExpand(d, minimal);
}和扩容类似，不过这里的缩容比例不是 5 倍，而是当哈希表保存的key数量与哈希表的大小的比例小于 10% 时需要缩容。
最简单的方式是直接变为原来的一半，不过这么做有时候也不是那么好用。
redis 是缩容后的大小为第一个大于等于当前key数量的2的n次方。
这个可能不太好理解，举几个数字就懂了：
| keys数量 | 缩容大小 |
|---|---|
| 3 | 4 |
| 4 | 4 |
| 5 | 8 |
| 9 | 16 |
主要保障以下3点：
（1）缩容之后，要大于等于 key 的数量
（2）尽可能的小，节约内存
（3）2 的倍数。
第三个看过 HashMap 源码讲解的小伙伴应该深有体会。
当然也不能太小，redis 限制的最小为 4。
实际上如果 redis 中只放 4 个 key，实在是杀鸡用牛刀，一般不会这么小。
我们在实现的时候，直接参考 jdk 好了，给个最小值限制 8。
最核心的目的就是为了节约内存，其实还有一个原因，叫 small means fast（小即是快——老马）。
好了，扩容和缩容就聊到这里，那么这个渐进式 rehash 到底怎么一个渐进法？
不需要扩容时应该有至少需要初始化两个元素：
hashtable[0] = new HashTable(size);
hashIndex=-1;
hashtable[1] = null;hashtable 中存储着当前的元素信息，hashIndex=-1 标识当前没有在进行扩容。
当需要扩容的时候，我们再去创建一个 hashtable[1]，并且 size 是原来的 2倍。
hashtable[0] = new HashTable(size);
hashtable[1] = new HashTable(2 * size);
hashIndex=-1;主要是为了节约内存，使用惰性初始化的方式创建 hashtable。
调整 hashIndex=0...size，逐步去 rehash 到新的 hashtable[1]
新的插入全部放入到 hashtable[1]
扩容后我们应该把 hashtable[0] 的值更新为 hashtable[1]，并且释放掉 hashtable[1] 的资源。
并且设置 hashIndex=-1，标识已经 rehash 完成
hashtable[0] = hashtable[1];
hashIndex=-1;
hashtable[1] = null;这样整体的实现思路就已经差不多了，光说不练假把式，我们下一节就来自己实现一个渐进式 rehash 的 HashMap。
至于现在，先让 rehash 的思路飞一会儿~
本节我们对 redis rehash 的原理进行了讲解，其中也加入了不少自己的思考。
文章的结尾，也添加了简单的实现思路，当然实际实现还会有很多问题需要解决。
下一节我们将一起手写一个渐进式 rehash 的 HashMap，感兴趣的伙伴可以关注一波，即使获取最新动态~
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