Redis哈希冲突真是个麻烦事，解决起来还挺复杂的那些挑战和细节

Redis在处理数据时,内部大量使用了哈希表这种数据结构，比如存储我们设置的键值对，理想情况下，每个键通过哈希函数计算后，都能得到一个独一无二的“座位号”，然后安安稳稳地坐在哈希表里属于自己的位置上，但现实很骨感，当不同的键计算出相同的“座位号”时，冲突就发生了，这就好比你去电影院，发现自己的座位上已经坐了别人，这时候就得想办法解决，Redis解决这个问题的方法本身不算稀奇，但把它做好、做得高效，里面全是挑战和复杂的细节。

最基础的挑战就是怎么处理这个“占座”问题，Redis和很多系统一样，采用了一种叫做“链地址法”的方法，简单说，就是当两个键的“座位号”一样时，它不强行赶走先来的那个，而是在这个座位后面拉一条链子，让后来者依次排下去，形成一个链表，这个方法听起来简单直接，但第一个麻烦就来了：如果冲突的键非常多，这条链子就会变得非常长，想象一下，一个座位后面排了成百上千的人，当你要找其中一个时，就得从第一个人开始，一个个问过去，直到找到你要找的那位，这在计算机里叫做“查找效率下降”，最坏的情况下，查找一个键所花的时间会变得很长，Redis那引以为傲的高速性能就会大打折扣，这是Redis必须面对的第一个严峻挑战，即如何避免链表变得过长，导致性能退化。

为了解决长链表造成的性能问题,Redis使出了它的关键武器：“扩容”，也就是业内常说的“Rehash”，这个思路不难理解：电影院座位不够导致大家挤在一起，那我们就换一个更大的电影院，有更多的座位，这样自然就能把人群疏散开，每个人都能找到空位坐下，具体到Redis，就是创建一个新的、更大的哈希表，然后把旧表里所有的键值对，重新计算它们在新区里的“座位号”，再一个个“搬迁”过去，这个过程，就是Rehash。

正是这个Rehash过程,包含了Redis为了解决哈希冲突而引入的最复杂、最精妙的细节，挑战在于，如果Redis存储的数据量非常大，比如有几个亿的键值对，那么一次性完成所有数据的搬迁工作，将会是一个极其耗时的操作，在这段时间里，Redis主线程可能被这个搬迁任务长时间占用，无法及时处理用户新发来的请求，导致服务出现明显的停顿甚至暂时不可用，这就像是给一个正在高速行驶的汽车更换所有轮胎，风险极高，这种停顿对于要求高可用的系统来说是致命的。

为了化解这个核心挑战,Redis设计并实现了一种非常巧妙的“渐进式Rehash”策略，它不追求一步到位，而是把庞大的搬迁任务拆分成无数个小任务，零敲碎打地完成，Redis会同时持有两个哈希表：旧的（当前正在用的）和新的（更大的那个），当开始Rehash后，每次有新的读写请求到来时，Redis除了处理这个请求本身，还会“顺便”从旧表里搬迁一小批键（比如几个）到新表里，Redis还会定时在后台任务中也进行一小批的搬迁，这样，就像蚂蚁搬家一样，经过一段时间，所有数据都会在用户几乎无感知的情况下，慢慢地、平稳地从旧表迁移到新表，当旧表清空后，Redis释放旧表的内存，完全切换到新表。

这个渐进式过程听起来很完美,但它本身也带来了新的复杂性，在Rehash进行期间，Redis需要同时维护两张表，当一个查找请求进来时，它得先在旧表里找，如果没找到，还得再去新表里找，删除和更新操作也一样，需要同时考虑键可能存在于哪张表，只有新增的键会被直接放到新表里，这套复杂的逻辑确保了数据在迁移过程中的一致性，但无疑增加了代码实现的复杂度和维护的难度，这是为了平滑解决哈希冲突问题所必须付出的代价。

除了主要的链地址法和渐进式Rehash,Redis在细节上还有其他考量，它的哈希函数的选择就非常讲究，需要尽可能快地将键打散，减少冲突发生的概率本身，一个好的哈希函数是预防冲突的第一道防线，触发Rehash的时机（负载因子）也需要精心设置，设置得太敏感，可能会造成不必要的频繁扩容，浪费内存和CPU；设置得太迟钝，又可能让链表过长的问题已经影响了性能才行动，这些参数的调优都需要深厚的经验和细致的测试。

Redis面对哈希冲突这个“麻烦事”，通过链地址法、触发扩容、特别是精巧的渐进式Rehash等一系列环环相扣的机制来应对，这些方案有效地解决了冲突带来的性能问题，但同时也引入了系统复杂性的显著提升，包括双表维护的逻辑复杂性、Rehash时机判断的微妙性等，可以说，Redis在哈希冲突处理上的挑战，核心是如何在保证高性能和高可用的前提下，平衡内存占用、CPU消耗和实现复杂度，而它的解决方案充分体现了工程上的智慧与折衷。