字典与哈希表：渐进式rehash如何避免阻塞？
引言 你是否好奇：Redis的Hash类型如何实现O(1)的查询速度？当哈希表需要扩容时，如何避免长时间阻塞？数百万个key同时存在，Redis如何快速找到目标key？ 今天我们深入Redis字典（dict）的底层实现，揭秘渐进式rehash的精妙设计。 一、为什么需要字典？ 1.1 Redis的核心数据结构 Redis数据库本身就是一个巨大的字典： Redis数据库： ┌──────────────────────┐ │ key1 → value1 (String)│ │ key2 → value2 (Hash) │ │ key3 → value3 (List) │ │ ... │ │ keyN → valueN (ZSet) │ └──────────────────────┘ 所有key → redisObject的映射，都存储在字典中 字典的使用场景： 数据库键空间：整个Redis数据库（key → value） Hash类型：Hash对象的底层实现 ZSet类型：ZSet的成员 → 分数映射 过期键字典：记录key的过期时间 集群节点：记录槽位与节点的映射 1.2 性能需求 操作 时间复杂度要求 添加键值对 O(1) 查找key O(1) 删除key O(1) 扩容 不能阻塞服务 二、哈希表基础 2.1 哈希表原理 哈希表 = 数组 + 链表（或其他冲突解决方法） Key → Hash Function → Index → Value 示例： "name" → hash("name") → 12345 → 12345 % 16 = 13 → table[13] 核心优势：O(1)时间复杂度 ...