哈希表具有O(1)复杂度和快速查找特性，但是Redis中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和rehash可能带来的操作阻塞。
解决办法：Redis解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接
如下图所示: entry1、entrv2和entry3都需要保存在哈希桶3中，导致了哈希冲突，此时，entry1元素会通过一个*next指针指向entry2，同样，entry2也会通过*next指针指向entry3。这样一来，即使哈希桶3中的元素有100个，我们也可以通过entry元素中的指针，把它们连起来。这就形成了一个链表，也叫作哈希冲突链。
哈希链表存在问题：哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。如果哈希表里写入的数据越来越多，哈希冲突可能也会越来越多，这就会导致某些哈希冲突链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率降低。对于追求“快”的Redis来说，这是不太能接受的。所以Redis会对哈希表进行rehash操作。
Redis的rehash操作：rehash也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的entry元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。为了使rehash操作更高效，Redis默认使用了两个全局哈希表：哈希表1和哈希表2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表1，此时的哈希表2并没有被分配空间。随着数据逐步增多，Redis开始执行rehash，这个过程分为三步：
- 给哈希表2分配更大的空间，例如是当前哈希表1大小的两倍；
- 把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中；
- 释放哈希表1的空间
到此，我们就可以从哈希表1切换到哈希表2，用增大的哈希表2保存更多数据，而原来的哈希表1留作下一次rehash扩容备用。
这个过程看似简单，但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表1中的数据都迁移完，会造成Redis线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis就无法快速访问数据了。
为了避免这个问题，Redis采用了渐进式rehash。
渐进式rehash：Redis采用分步进行，每次进行Redis命令操作（增，删，查）的时候把数据迁移一次。
简单来说就是在第二步拷贝数据时，Redis仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表1中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有entries拷贝到哈希表2中;等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表1中的下一个索引位置的entries。如下图所示:
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