Redis 哈希表扩容介绍一下？
参考回答
Redis 使用哈希表（Hashtable）作为底层数据结构之一，其扩容机制是为了确保高效的键值存储和查询操作。当哈希表中的数据量增加到一定程度或空闲空间太多时，会触发扩容或缩容操作。
哈希表扩容的关键点如下：
1. 扩容条件：
– 当哈希表的使用率（装载因子）达到一定阈值时（通常是 1，即已用槽位 >= 哈希表总槽位），触发扩容。
2. 扩容方式：
– 创建一个新的、更大的哈希表（大小是当前表的两倍），将旧哈希表中的数据逐个迁移到新哈希表。
3. 渐进式重哈希：
– 为了避免一次性重哈希操作导致阻塞，Redis 使用渐进式重哈希，将迁移操作分散到后续的查询和写入操作中完成。
详细讲解与拓展
1. Redis 哈希表结构
Redis 中的哈希表主要用于实现：
– 字典（如存储键值对）。
– 哈希类型（如 HSET 和 HGET 操作）。
Redis 的哈希表由两张表组成：
1. ht[0]：当前正在使用的哈希表。
2. ht[1]：在扩容或缩容时用于存放新的哈希表。
2. 触发扩容的条件
扩容通常在以下两种情况下发生：
1. 数据量增加：
– 当哈希表的装载因子（使用的槽位 / 总槽位）达到或超过 1 时，触发扩容。
2. 主动触发：
– 某些写操作（如 SET）可能导致哈希表槽位不足，从而触发扩容。
3. 扩容过程
Redis 的扩容过程包含以下步骤：
1. 分配新哈希表：
– 创建一个新的哈希表 ht[1]，大小是 ht[0] 的两倍。
2. 迁移数据：
– 将 ht[0] 中的数据逐个迁移到 ht[1] 中。
3. 替换旧表：
– 当所有数据迁移完成后，将 ht[1] 替换为新的 ht[0]，同时释放旧表内存。
4. 渐进式重哈希
Redis 使用渐进式重哈希（Incremental Rehashing）来分摊迁移的开销，避免一次性迁移导致阻塞。
工作原理：
– 每次增删改查操作时，Redis 会顺便将 ht[0] 中的一部分数据迁移到 ht[1]。
– 重哈希的速度取决于操作频率，高频操作会加速迁移完成。
好处：
– 数据迁移的开销被分散，避免大规模阻塞。
5. 缩容机制
当哈希表中的键数量减少且空闲空间过多时，Redis 会触发缩容：
1. 缩容条件：
– 当装载因子低于某个阈值（通常是 0.1）时，触发缩容。
2. 缩容大小：
– 新表的大小为当前数据量的两倍，避免频繁扩容。
6. 哈希表扩容中的注意事项
- 性能影响：
- 渐进式重哈希在大部分情况下性能影响较小，但在高并发场景下可能稍有影响，因为每次操作都会附加数据迁移的工作。
- 大键问题：
- 如果单个键对应的哈希类型数据量特别大（如上百万个字段），扩容会占用更多内存并导致性能下降。
总结
Redis 的哈希表扩容机制通过渐进式重哈希实现了对性能的平滑影响，能够在保证高效操作的同时避免阻塞：
1. 触发条件：装载因子超过阈值时扩容，空闲过多时缩容。
2. 渐进式迁移：通过将迁移工作分散到日常操作中，避免单次重哈希的性能问题。
在实际使用中，为了避免哈希表频繁扩缩容，应尽量避免大键，并合理规划 Redis 的内存和操作模式。
