Redis 字典、哈希算法与 ReHash 原理浅述

在 Redis 的世界里，字典是一个极为重要的数据结构，它为 Redis 提供了一种高效的键值对存储方式。理解字典以及与之紧密相关的哈希算法和 ReHash 原理，对于深入掌握 Redis 的运行机制至关重要。

Redis 字典采用哈希表作为底层实现。哈希表的核心思想是通过哈希函数将键映射到一个特定的位置，从而实现快速查找。当一个键值对被插入到字典中时，哈希函数会根据键计算出一个哈希值，这个哈希值对应哈希表中的一个槽位，键值对就会被存储在该槽位对应的链表（或红黑树，在某些情况下）中。这种方式使得在理想情况下，查找、插入和删除操作的平均时间复杂度都能达到 O(1)。

然而，哈希算法并非完美无缺。由于哈希函数的映射空间是有限的，不同的键可能会计算出相同的哈希值，这就产生了哈希冲突。Redis 采用链地址法来解决哈希冲突，即把具有相同哈希值的键值对存储在同一个链表中。当链表长度过长时，会影响查找效率，此时就需要引入 ReHash 机制。

ReHash 原理是对哈希表进行重新调整和扩展的过程。当哈希表的负载因子（键值对数量与哈希表大小的比值）超过一定阈值时，Redis 会自动触发 ReHash 操作。它会创建一个新的、更大的哈希表，然后将旧哈希表中的所有键值对重新计算哈希值并插入到新哈希表中。这个过程并不是一次性完成的，而是渐进式的，以避免在数据量较大时因一次性迁移而造成系统卡顿。

在 ReHash 过程中，Redis 会同时保留新旧两个哈希表。在处理读写操作时，会同时在新旧哈希表上进行查找和插入。随着时间推移，当所有键值对都迁移到新哈希表后，旧哈希表才会被释放。

Redis 的字典、哈希算法与 ReHash 原理相互配合，确保了在不同数据规模下，都能高效地实现键值对的存储和访问，为 Redis 的高性能提供了坚实的基础。