高级面试题之Redis 何时扩容（rehash）？你会了吗？

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今天来谈一下Redis 中 hash 结构何时扩容（何时 rehash）？

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Redis哈希表

在 Redis 中，哈希数据类型的底层实现是hash表、压缩列表，在未来 6.2以后 listpack 也会作为其底层实现，在这里我们只对 hash 表做探究。

Redis中的哈希表是指一个键值对集合，其中每个键都是唯一的，每个键对应一个值。在Redis中，哈希表是一种常见的数据结构，用于存储、访问和修改数据，具有高效的数据查找和操作效率，因此广泛应用于缓存、计数器、分布式锁、分布式限流等场景。

Redis中的哈希表是一个键值对集合，其中每个键都是唯一的，每个键对应一个值。

Redis的Hash冲突解决思路

在Redis中，哈希表的冲突指的是多个键被映射到了哈希表的同一个槽位上。这种情况下，Redis采用链式哈希表的方式来解决冲突。

具体来说，每个哈希表槽位都是一个指针数组，指向一个链表，链表中存储了哈希表中所有被映射到该槽位的键值对。当出现冲突时，新的键值对将被插入到链表的头部，这样可以保证链表中的键值对顺序与插入顺序一致。

在查找哈希表中的键值对时，Redis首先根据键的哈希值确定该键对应的槽位，然后遍历该槽位对应的链表，查找对应的键值对。由于链表长度较短，因此在大多数情况下，哈希表的查找效率非常高。

如果哈希表中的链表过长，会导致哈希表的查找效率降低，这时可以通过调整哈希表的大小来解决问题。在Redis中，当哈希表中的键值对数量达到一定阈值时，会自动进行哈希表的扩容操作。扩容时，Redis会创建一个新的哈希表，并将原有哈希表中的键值对重新映射到新的哈希表中。这样可以保证哈希表的负载因子不会过高，避免链表过长的情况出现，保证哈希表的查询效率。

总之，通过采用链式哈希表的方式，Redis可以解决哈希表中的冲突问题，并且在大多数情况下，哈希表的查找效率非常高。

Redis扩容机制及场景分析

在Redis中，哈希表的扩容是一种常见的操作，可以在哈希表中添加新的键值对，也可以避免哈希表中链表过长导致的性能问题。Redis的哈希表采用了渐进式扩容的方式，具体来说，当哈希表中的键值对数量超过阈值时，Redis会创建一个新的哈希表，并将原有哈希表中的键值对逐步迁移到新的哈希表中，直到完成全部迁移操作。

在哈希表扩容时，Redis首先会创建一个新的哈希表，该哈希表的大小是原有哈希表的两倍，然后将原有哈希表中的键值对逐一迁移到新的哈希表中。在迁移过程中，Redis会为每个被迁移的键值对计算出其在新哈希表中的位置，并将其插入到相应的位置上。在迁移完成后，Redis会将新哈希表作为当前哈希表，用于存储新的键值对。由于迁移过程是逐步进行的，因此在迁移过程中，既可以对新哈希表进行写入操作，也可以对旧哈希表进行读取操作，从而保证了Redis服务的正常运行。

需要注意的是，哈希表扩容时可能会出现哈希表的大小调整不及时，导致哈希表过度填充的问题，从而导致哈希表性能的下降。因此，在实际应用中，需要根据具体场景对Redis的哈希表大小进行调整，以保证Redis服务的高性能和高可用性。

Redis哈希表扩容机制适用于以下场景

1、数据增长较快，需要扩展Redis哈希表的容量，以保证能够存储更多的键值对。

2、哈希表中的链表过长，影响哈希表的查询效率，需要将键值对迁移到新的哈希表中，以减少链表长度，提高查询效率。

3、需要进行Redis的升级，由于新版本的Redis可能会改变哈希表的结构，因此需要将原有哈希表中的键值对迁移到新版本的Redis中，以保证数据的持久化和服务的高可用性。

总之，Redis的哈希表扩容机制具有较高的灵活性和可扩展性，可以根据具体场景和需求，对Redis的哈希表大小进行调整，以保证Redis服务的高性能和高可用性。