初步了解
Redis的渐进式rehash是指扩展或收缩哈希表时，需要将ht[0]里面的所有键值对rehash到ht[1]里面，但这个rehash动作并不是一次性、集中式地完成的，而是分多次、渐进式地完成的。这样做的原因在于，如果哈希表里保存的键值对数量很大时，如：四百万、四千万甚至更多，一次性、集中式地完成rehash动作，会导致服务器停止服务很长时间，影响用户体验。¹²
渐进式rehash的实现方式是：每次只对哈希表ht[0]里面的少量键值对进行rehash，并将它们逐个地迁移到ht[1]里面。在这个过程中，服务器仍然可以继续处理客户端发送过来的命令请求，并将新的键值对添加到ht[0]里面。当ht[0]里面所有键值对都被迁移到ht[1]里面之后，服务器就会使用ht[1]来代替ht[0]，从而完成一次渐进式rehash动作。²
(1) Redis的渐进式rehash原理 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/358366217.
(2) 渐进式 rehash — Redis 设计与实现. http://redisbook.com/preview/dict/incremental_rehashing.html.
(3) Redis学习笔记篇一: 渐进式Rehash - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/372566810.
渐进式rehash
Redis是当然如果这个数组一直不变，那么hash冲突会变很多，这个时候检索效率会大打折扣，所以Redis就需要把数组进行扩容（一般是扩大到原来的两倍），但是问题来了，扩容后每个hash桶的数据会分散到不同的位置，这里设计到元素的移动，必定会阻塞IO，所以这个ReHash过程会导致很多请求阻塞。
为了避免这个问题，Redis 采用了渐进式 rehash。
首先、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。
1、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
2、把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中
3、释放哈希表 1 的空间
在上面的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。
在Redis 开始执行 rehash，Redis仍然正常处理客户端请求，但是要加入一个额外的处理：
处理第1个请求时，把哈希表 1中的第1个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中
处理第2个请求时，把哈希表 1中的第2个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中
如此循环，直到把所有的索引位置的数据都拷贝到哈希表 2 中。
这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。
所以这里基本上也可以确保根据key找value的操作在O（1）左右。