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絕大多數語言中的字典底層實現基本上都是雜湊表。雜湊表中用 「負載因子」 來衡量雜湊表的空/滿程度。為了讓負載因子在一定的合理範圍之內，提高查詢的效能，一般的做法是讓雜湊表擴容，然後rehash一把。
but，擴容也不一定就能解決負載因子過大的問題。redis作為一款成熟的非關係型資料庫，肯定有他的獨到解決辦法！！！能夠保證rehash是有效的。
講解rehash之前看下redis裡面的一些資料結構：字典的底層有雜湊表實現，ht存放的是雜湊表。
redis對字典的rehash的步驟如下：
①為字典的ht[1]分配空間，空間的大小取決於要執行的操作（擴充套件還是收縮）以及ht[0]的used屬性。
擴充套件：ht[1]的大小為第乙個大於等於ht[0].used*2 的 2n。
收縮：ht[1]的大小為第乙個大於等於ht[0].used 的 2n。
②將ht[0]裡面的鍵值對rehash到ht[1]。
③都遷移到ht[1]之後，釋放ht[0]，將ht[1]設定為ht[0]，然後在ht[1]新建空白雜湊表。為下一次rehash做準備。
寫道這裡，我還是沒有搞清楚這個redis的雜湊設計高效在**？直到我看到了漸進式hash！！！
漸進式hash
何為漸進式hash？在上面提到的rehash中，不是一次性將ht[0]的資料送入ht[1]，如果資料量過大，將會嚴重影響redis資料庫的效能，所以採用了一種方法漸進式。
漸進式具體操作呢？
①給ht[1]分配空間，讓字典同時持有兩個雜湊表ht[0]和ht[1]。
②利用乙個巧妙地資料設計，rehashidx，初值設為-1，表示不需要rehash；一旦需要rehash的時候，設定為0，表示rehash工作正式開始。
③在rehash進行期間，除了執行指定的操作（增刪改查）之外，還會附加做一些工作，就是將ht[0]上的rehashidx對應的所有鍵值對rehash到ht[1]上，移完之後，rehashidx加1.
④隨著字典操作（增刪改查）的不斷執行，最終會在某個時間點上，ht[0]的所有鍵值對都會被rehash到ht[1]上，這時程式將rehashidx設定為-1，表示rehash操作已全部完成。rehash的過程中，新增操作只會在ht[1]上進行，這樣能夠保證ht[0]的鍵值對只減不增。
漸進式rehash操作的好處是，避免了集中式rehash操作，將rehash的操作分攤到每次的資料庫操作上。
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