一、為什么要用漸進式rehash？

假設你家的舊柜子（哈希表）裝滿了，需要換個大柜子。如果一次性把所有東西倒騰到新柜子，你可能得停下手頭所有事，累得半死（這就是傳統rehash的問題：卡頓）。Redis為了不“累死”，選擇邊搬邊用，每次搬一點，這就是“漸進式”。

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二、具體怎么“搬家”？

1?? 先準備好新柜子（分配空間）
? Redis會先申請一個更大的新哈希表（比如舊表兩倍大），這時候系統里同時有「舊表」和「新表」。

2?? 貼個標簽記錄搬到哪里了（rehashidx）
? 用一個標記rehashidx?（類似搬家進度條），初始設為0，表示從舊表的第0個位置開始搬。

3?? 邊干活邊搬東西（每次操作順帶遷移）
? 每次有人來查、改、刪數據時，Redis除了干活，還會順手把舊表當前進度條位置的數據搬到新表。比如你查了個數據，Redis搬完舊表第0個位置的數據后，把rehashidx?+1，下次搬第1個位置。

4?? 偷偷加班搬（定時任務輔助）
? 如果一直沒人操作，Redis也會自己開個“定時任務”，每次最多搬1毫秒，防止徹底擺爛。

5?? 搬完收尾（釋放舊表）
? 等舊表全搬空了，就把舊表扔掉，新表改名叫“舊表”，等待下次擴容。

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三、搬家期間怎么保證正常使用？

? 查數據：先翻舊柜子，找不到再去新柜子找（兩邊都查）。
? 新增數據：直接扔到新柜子，舊柜子不再放新東西（保證舊柜子越來越空）。
? 刪/改數據：兩個柜子都要操作，比如刪舊柜子的數據，新柜子有的話也得刪。

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四、這樣做有啥好處？

1. 不卡頓：分攤搬家壓力，用戶無感知。
2. 內存可控：舊柜子只減不增，不會無限膨脹。
3. 平滑過渡：就像一邊開車一邊換輪胎，服務不中斷。

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舉個栗子🌰

假設舊表有4個位置（0~3），現在要搬到8個位置的新表：
? 第1次有人查數據，Redis搬完位置0的數據，rehashidx?變成1。
? 第2次有人刪數據，順手搬位置1的數據，rehashidx?變成2。
? 搬完位置3后，舊表清空，換上新表，搬家完成！

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總結：漸進式rehash就是“螞蟻搬家”，把大任務拆成小步驟，邊服務邊遷移，既保證速度，又不影響用戶體驗。這下明白了吧？👨💻