1. 数据结构

1.1 哈希表

typedef struct dictht{
  dictEntry **table;
  unsigned long size;
  unsigned long sizemask;
  unsigned long used;
} dictht;

• table：存储节点的数组
• size：table数组的长度
  -sizemask：size-1，用于在添加节点时计算节点在table中的位置
• used：节点数量

1.2 哈希表节点

typedef struct dictEntry{
  void *key
  union {
    void *val;
    unit64_t u64;
    int64_t s64;
  }v;
  struct dictEntry *next
} dictEntry;

• key：节点的key
• union：节点的value（可以是指针、unit64_t整数、int64_t整数）
• next：下一个节点的地址

1.3 字典

typedef struct dict {
  dictType *type
  void *privdata
  dictht ht[2]
} dict;

• type：操作哈希表的各种函数
• privdata：上述函数所需的入参
• ht[2]：存储两个哈希表，一个正常使用，另一个在rehash时使用。

2. 哈希算法

1. 计算哈希值

hash = dict->type->hashFunction(key);

2. 计算在table数组的位置

index = hash & dict->ht[0].sizemask;

3. 插入节点
   创建新节点，并将其插入到table[index]的第一位。

3. rehash

3.1 何时进行rehash？

当加载因子（load factor）大于1或小于0.1时就要进行rehash。
加载因子计算公式：

load_factor = ht[0].used / ht[0].size

3.2 新哈希表大小的计算公式

当需要进行扩容/缩容的时候，究竟创建多大的哈希表呢？这取决于如下公式：

• 若要进行扩容，则新的哈希表的大小=第一个大于等于h[0].used*2的2的n次方。
• 若要进行缩容，则新的哈希表的大小=第一个大于等于h[0].used的2的n次方。

3.3 rehash过程

1. 创建一个新的哈希表h[1]，大小由上述公式计算得出；
2. 将字典的rehashidx值从-1改为0；
3. 依次遍历ht[0]上的所有节点，依次转移到ht[1]上去；
4. 释放ht[0]的内存空间；

3.4 渐进式rehash

• rehash过程中需要将所有节点迁移到新的哈希表中，如果节点个数很多的情况下，迁移的过程将非常漫长，那么程序将处于停止等待状态。所以事实上，Redis的rehash过程是分多次、分布完成的。
• 在rehash过程中，每次对哈希表进行增删改查外，还要将ht[0][rehashidx]上的所有节点迁移到ht[1]中，并将rehashidx+1。从而几次操作后，ht[0]上的所有节点均被迁移至ht[1]中，rehash过程完成。
• 在rehash过程中，对哈希表的添加操作均在ht[1]上完成，ht[0]只减不增。