hash table是一种高效的数据结构，被广泛的用在key-value存储中，Redis的dict其实就是一个典型的hash table实现。
rehash是在hash table的大小不能满足需求，造成过多hash碰撞后需要进行的扩容hash table的操作，其实通常的做法确实是建立一个额外的hash table，将原来的hash table中的数据在新的数据中进行重新输入，从而生成新的hash表。
redis的 rehash包括了lazy rehashing和active rehashing两种方式
- lazy rehashing：在每次对dict进行操作的时候执行一个slot的rehash
- active rehashing：每100ms里面使用1ms时间进行rehash。
dict实现中主要用到如下结构体,其实就是个典型的链式hash。
一个dict会有2个hash table，由dictht结构管理，编号为0和1.
使用是优先使用0号hash table，当空间不足时会调用dictExpand来扩展hash table，此时准备1号hash table用于增量的rehash使用。rehash完成后把0号释放，1号保存到0号。
rehashidx是下一个需要rehash的项在ht[0]中的索引，不需要rehash时置为-1。也就是说-1时，表示不进行rehash。
iterators记录当前dict中的迭代器数，主要是为了避免在有迭代器时rehash，在有迭代器时rehash可能会造成值的丢失或重复，
dictht中的table是一个数组+指针形式的hash表，size表hash数组(桶)的大小，used表示hash表的元素个数，这两个值与rehash、resize过程密切相关。sizemask等于size-1，这是为了方便将hash值映射到数组中。
typedef struct dictEntry {
void *key;
void *val;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;//hash桶的个数
unsigned long sizemask;//hash取模的用到
unsigned long used;//元素个数
} dictht;
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2];
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
typedef struct dictIterator {
dict *d;
int table;
int index;
dictEntry *entry, *nextEntry;
} dictIterator;
什么时候dict做扩容
在数据插入的时候会调用dictKeyIndex,该方法里会调用_dictExpandIfNeeded，判断dict是否需要rehash，当dict中元素大于桶的个数时，调用dictExpand扩展hash
/* Expand the hash table if needed */
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
/* If the hash table is empty expand it to the intial size,
* if the table is “full” dobule its size. */
if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;
if (d->ht[0].size == 0)
return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);
if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size && dict_can_resize)
return dictExpand(d, ((d->ht[0].size > d->ht[0].used) ?
d->ht[0].size : d->ht[0].used)*2);
return DICT_OK;
}dictExpand的工作主要是初始化hash表，默认是扩大两倍(并不单纯是桶的两倍)，然后赋值给ht[1]，然后状态改为rehashing,此时该dict开始rehashing
扩容过程如何进行
rehash主要在dictRehash中完成。先看下什么时候进行rehash。
active rehashing ：serverCron中，当没有后台子线程时，会调用incrementallyRehash，最终调用dictRehashMilliseconds。incrementallyRehash的时间较长，rehash的个数也比较多。这里每次执行 1 millisecond rehash 操作；如果未完成 rehash，会在下一个 loop 里面继续执行。
/* Rehash for an amount of time between ms milliseconds and ms+1 milliseconds */
int dictRehashMilliseconds(dict *d, int ms) {
long long start = timeInMilliseconds();
int rehashes = 0;
while(dictRehash(d,100)) {
rehashes += 100;
if (timeInMilliseconds()-start > ms) break;
}
return rehashes;
}lazy rehashing：_dictRehashStep中，也会调用dictRehash，而_dictRehashStep每次仅会rehash一个值从ht[0]到 ht[1]，但由于_dictRehashStep是被dictGetRandomKey、dictFind、 dictGenericDelete、dictAdd调用的，因此在每次dict增删查改时都会被调用，这无疑就加快rehash了过程。
我 们再来看看做rehash的方法。dictRehash每次增量rehash n个元素，由于在自动调整大小时已设置好了ht[1]的大小，因此rehash的主要过程就是遍历ht[0]，取得key，然后将该key按ht[1]的 桶的大小重新rehash，并在rehash完后将ht[0]指向ht[1],然后将ht[1]清空。在这个过程中rehashidx非常重要，它表示上次rehash时在ht[0]的下标位置。
可以看到，redis对dict的rehash是分批进行的，这样不会阻塞请求，设计的比较优雅。
但是在调用dictFind的时候，可能需要对两张dict表做查询。唯一的优化判断是，当key在ht[0]不存在且不在rehashing状态时，可以速度返回空。如果在rehashing状态，当在ht[0]没值的时候，还需要在ht[1]里查找。
dictAdd的时候，如果状态是rehashing，则把值插入到ht[1]，否则ht[0]