redis支持的数据结构有：

其中dict是使用频率相当高，也是非常实用的一种结构，使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对，哈希表中的键值对随着不断进行的操作增加或减少，为了将哈希表的负载因子维持在较为合理的范围内，程序需对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。在redis的具体实现中，使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高dict的缩放效率。

源码解说

dict的数据结构定义：


/* 哈希表节点 */
typedef struct dictEntry {
    // 键
    void *key;
    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    // 指向下个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we
 * implement incremental rehashing, for the old to the new table. */
/* 哈希表
 * 每个字典都使用两个哈希表，以实现渐进式 rehash 。
 */
typedef struct dictht {
    // 哈希表数组
    // 可以看作是：一个哈希表数组，数组的每个项是entry链表的头结点（链地址法解决哈希冲突）
    dictEntry **table;
    // 哈希表大小
    unsigned long size;
    // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
    // 总是等于 size - 1
    unsigned long sizemask;
    // 该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;
} dictht;
/* 字典 */
typedef struct dict {
    // 类型特定函数
    dictType *type;
    // 私有数据
    void *privdata;
    // 哈希表
    dictht ht[2];
    // rehash 索引
    // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    // 目前正在运行的安全迭代器的数量
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

rehash的主体部分：

/* Performs N steps of incremental rehashing. Returns 1 if there are still
 * keys to move from the old to the new hash table, otherwise 0 is returned.
 *
 * Note that a rehashing step consists in moving a bucket (that may have more
 * than one key as we use chaining) from the old to the new hash table, however
 * since part of the hash table may be composed of empty spaces, it is not
 * guaranteed that this function will rehash even a single bucket, since it
 * will visit at max N*10 empty buckets in total, otherwise the amount of
 * work it does would be unbound and the function may block for a long time. */
int dictRehash(dict *d, int n) {
    int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;

    while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
        dictEntry *de, *nextde;

        /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
         * elements because ht[0].used != 0 */
        assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
            d->rehashidx++;
            if (--empty_visits == 0) return 1;
        }
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
        /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
        while(de) {
            uint64_t h;

            nextde = de->next;
            /* Get the index in the new hash table */
            h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
            de->next = d->ht[1].table[h];
            d->ht[1].table[h] = de;
            d->ht[0].used--;
            d->ht[1].used++;
            de = nextde;
        }
        d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
        d->rehashidx++;
    }

    /* Check if we already rehashed the whole table... */
    if (d->ht[0].used == 0) {
        zfree(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        _dictReset(&d->ht[1]);
        d->rehashidx = -1;
        return 0;
    }

    /* More to rehash... */
    return 1;
}

了解一个函数功能最好的入口就是它的注释。我们可以大致了解到：

深扒一下这个函数的具体实现。

判断dict是否正在rehashing，只有是，才能继续往下进行，否则已经结束哈希过程，直接返回。
接着是分n步进行的渐进式哈希主体部分（n由函数参数传入），在while的条件里面加入对.used旧表中剩余元素数目的观察，增加安全性。
一个runtime的断言保证一下渐进式哈希的索引没有越界。
接下来一个小while是为了跳过空桶，同时更新剩余可以访问的空桶数，empty_visits这个变量的作用之前已经说过了。
现在我们来到了当前的bucket，在下一个while(de)中把其中的所有元素都迁移到ht[1]中，索引值是辅助了哈希表的大小掩码计算出来的，可以保证不会越界。同时更新了两张表的当前元素数目。
每一步rehash结束，都要增加索引值，并且把旧表中已经迁移完毕的bucket置为空指针。
最后判断一下旧表是否全部迁移完毕，若是，则回收空间，重置旧表，重置渐进式哈希的索引，否则用返回值告诉调用方，dict内仍然有数据未迁移。

参考：浅谈Redis中的Rehash机制_Coding_QK-CSDN博客_redis rehash