前言

redis 渐进式rehash听说过没，没的话赶快一键三连呀。

redis的hash表结构，随着数据量的增加，就可能会发生扩容处理。扩容的处理方案，就是Redis 的 rehash 技术。

扩容通常是将数组扩大原来的两倍 ，redis 的hash结果当然不和java的hashMap类似，至少要明白hash的数据结构吧

渐进式 Rehash 的原理

当Redis的hash表越来越大，rehash的成本也会越来越高，因此现在Redis中实现了一种渐进式rehash的方案，他可以在哈希表rehash操作时，分多个步骤逐渐完成的方式.

渐进式Rehash，解决了传统重哈希带来的性能问题。其工作原理主要包括以下几点：

1. 数据结构

底层是使用了两个全局哈希表的。哈希表1 和哈希表2。并且会维护一个rehashindex ，初始值为-1，来记录当前rehash的下标位置.

当rehash 开始时就会，创建哈希表2，原来的两倍。

rehashindex 就是我们 哈希表1的数组桶的位置

2. 渐进式hash过程

最开始向hash表中插入数据时，只使用哈希表1，数据逐渐增多，当元素个数和hash表中的数组长度一致时，就会触发rehash，这时候，会把哈希表2的容量扩大一倍。然后就开始进入rehash流程。

当一个元素进来时，就会把** 哈希表1**的 rehashindex 桶的数据 rehash到 哈希表2，然后再把当前新put的元素 放到哈希表2中。

所以，rehash 过程并没有完全完成 ，也能添加数据

后续的其他操作中也一样，会沿着hashindex一直往后开始进行逐个桶的rehash，一直到哈希表1中的元素全部完成rehash。

3 rehash 过程中发生查询怎么处理

在Rehash开始时，Redis会创建一个新的哈希表（称为哈希表2），而旧的哈希表（称为哈希表1）仍然保留。

Redis首先会在哈希表1中查找键。如果在哈希表1中没找到，Redis会接着在哈希表2中查找。这确保了即使在Rehash过程中，所有的键都是可查询的。

当然删除逻辑也类似

渐进式 Rehash 的优势

性能稳定：通过分散重哈希的负载，Redis 能够保持高性能，无论数据量多大，用户操作的响应时间始终保持在可接受范围内。

避免阻塞：传统的重哈希可能会导致操作阻塞，影响其他请求的响应。而渐进式 rehash 能够在用户请求和重哈希之间平衡负载，确保高并发场景下的性能更加可靠。

总结

本篇文章大概介绍了渐进式hash的原理，看完本篇文章能了解 为什么reids 会采用渐进式rehash，以及rehash 的好处，还有就是再rehash过程中元素的新增、查询是怎样的过程。

希望本篇文章能对你有所关注！！！感谢老铁的们的一键三连，如果佬们还能投我两票，感激不敬啊（送在线宝典一份）。