在实际应用 Hash 表时，当数据量不断增加，它的性能就经常会受到哈希冲突和 rehash 开销的影响。

针对哈希冲突，Redis 采用了链式哈希，在不扩容哈希表的前提下，将具有相同哈希值的数据链接起来，以便这些数据在表中仍然可以被查询到；对于 rehash 开销，Redis 实现了渐进式 rehash 设计，进而缓解了 rehash 操作带来的额外开销对系统的性能影响。

Redis 如何实现链式哈希？

Redis 在每个 dictEntry 的结构设计中，除了包含指向键和值的指针，还包含了指向下一个哈希项的指针。这就是用来实现链式哈希的.

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

Redis 如何实现 rehash？

首先，Redis 准备了两个哈希表，用于 rehash 时交替保存数据。

其次，在正常服务请求阶段，所有的键值对写入哈希表 ht[0]。

接着，当进行 rehash 时，键值对被迁移到哈希表 ht[1]中。

最后，当迁移完成后，ht[0]的空间会被释放，并把 ht[1]的地址赋值给 ht[0]，ht[1]的表大小设置为 0。这样一来，又回到了正常服务请求的阶段，ht[0]接收和服务请求，ht[1]作为下一次 rehash 时的迁移表。

Redis 用来判断是否触发 rehash 的函数是 _dictExpandIfNeeded。

实际上，_dictExpandIfNeeded 函数中定义了三个扩容条件。

条件一：ht[0]的大小为 0。
条件二：ht[0]承载的元素个数已经超过了 ht[0]的大小，同时 Hash 表可以进行扩容。
条件三：ht[0]承载的元素个数，是 ht[0]的大小的 dict_force_resize_ratio 倍，其中，dict_force_resize_ratio 的默认值是 5。

当我们往 Redis 中写入新的键值对或是修改键值对时，Redis 都会判断下是否需要进行 rehash。

Redis 在执行 rehash 操作时，对 Hash 表扩容的思路也很简单，就是如果当前表的已用空间大小为 size，那么就将表扩容到 size*2 的大小。函数：dictExpand

渐进式 rehash 的意思就是 Redis 并不会一次性把当前 Hash 表中的所有键，都拷贝到新位置，而是会分批拷贝，每次的键拷贝只拷贝 Hash 表中一个 bucket 中的哈希项。这样一来，每次键拷贝的时长有限，对主线程的影响也就有限了。

关键函数：dictRehash 和 _dictRehashStep。

此文章为10月Day3学习笔记，内容来源于极客时间《Redis 源码剖析与实战》

如何实现一个性能优异的Hash表

Redis 如何实现链式哈希？

Redis 如何实现 rehash？