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　　扩展哈希和收缩哈希都是通过执行 rehash 来完成，这其中就涉及到了空间的分配和释放，主要经过以下五步： 为字典 dict 的 ht[1] 哈希表分配空间，其大小取决于当前哈希表已保存节点数（即：d）： 如果是扩展操作则 ht[1] 的大小为 2 的 n次方中第一个大于等于ht[0].used * 2属性的值（比如used=3，此时ht[0].used * 2=6，故 2的3次方为8就是第一个大 于used * 2 的值（2 的 2 次方 6 且 2 的 3 次方 6））。 如果是收缩操作则 ht[1] 大小为 2 的 n 次方中第一个大于等于 ht[0].used 的值。 将字典中的属性 rehashix 的值设置为 0，表示正在执行 rehash 操作。 将 ht[0] 中所有的键值对依次重新计算哈希值，并放到 ht[1] 数组对应位置，每完成一个键值对的 rehash之后 rehashix 的值需要自增 1。 当 ht[0] 中所有的键值对都迁移到 ht[1] 之后，释放 ht[0] ，并将 ht[1] 修改为 ht[0]，然后再创建一个新的 ht[1] 数组，为下一次 rehash 做准备。 将字典中的属性 rehashix 设置为 -1，表示此次 rehash 操作结束，等待下一次 rehash。

　　如果发生哈希碰撞计算得到的哈希值一致那么同一个下标就会有多个dictentry从而形成一个链表上图中最右边指向null的位置不过需要注意的是最后插入元素的总是落在链表的最前面即发生哈希冲突时总是将节点往链表的头部放

　　Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了 一种哈希类型，这个可以称之为内部哈希。当我们采用哈希对象进行数据存储时，对整个 Redis 而言，就经过了两层哈希存储。

　　行 flushall 命令清空 Redis 数据库。 然后依次执行如下命令：

　　可以看到当我们的哈希对象中只有一个键值对的时候，底层编码是 ziplist。 现在我们将 hash-max-ziplist-entries 参数改成 2，然后重启 Redis，最后再输入如下命令进行测试：

　　哈希对象本身也是一个 key-value 存储结构，底层的存储结构也可以分为两种：ziplist（压缩列表） 和 hashtable（哈希表）。这两种存储结构也是通 过编码来进行区分：

　　当一个哈希对象可以满足以下两个条件中的任意一个，哈希对象会选择使用 ziplist 编码来进行存储： 哈希对象中的所有键值对总长度（包括键和值）小于等于 64字节（这个阈值可以通过参数 hash-max-ziplist-value 来进行控制）。 哈希对象中的键值对数量小于等于 512 个（这个阈值可以通过参数 hash-max-ziplist-entries 来进行控制）。

　　关于 ziplist 的一些特性，之前的文章中有单独进行过分析，想要详细了解的，可以。但是需要注意的是哈希对象中的 ziplist 和列表对象中 ziplist 的 有一点不同就是哈希对象是一个 key-value 形式，所以其 ziplist 中也表现为 key-value，key 和 value 紧挨在一起：

　　Redis 中的这种重新哈希的操作因为不是一次性全部 rehash，而是分多次来慢慢的将 ht[0] 中的键值对 rehash 到 ht[1]，故而这种操作也称之为渐进式 rehash。渐进式 rehash 可以避免集中式 rehash 带来的庞大计算量，是一种分而治之的思想。 在渐进式 rehash 过程中，因为还可能会有新的键值对存进来，此时** Redis 的做法是新添加的键值对统一放入 ht[1] 中，这样就确保了 ht[0] 键值对 的数量只会减少**。 当正在执行 rehash操作时，如果服务器收到来自客户端的命令请求操作，则会先查询 ht[0]，查找不到结果再到ht[1] 中查询。

　　一旦不满足这两个条件中的任意一个，哈希对象就会选择使用 hashtable 编码进行存储。

　　当读取数据Biblioteka Baidu时候遇到一个节点有多个元素，就需要遍历链表，故链表越长，性能越差。为了保证哈希表的性能，需要在满足以下两个条件中的 一个时，对哈希表进行 rehash（重新散列）操作： 负载因子大于等于 1 且 dict_can_resize 为 1 时。负载因子大于等于安全阈值（dict_force_resize_ratio=5）时。 PS：负载因子 = 哈希表已使用节点数 / 哈希表大小（即：h[0].used/h[0].size）。

　　本文主要介绍了 Redis 中 5 种常用数据类型中的哈希类型底层的存储结构 hashtable 的使用，以及当 hash 分布不均匀时候 Redis 是如何进行重新哈希 的问题，最后了解了哈希对象的一些常用命令，并通过一些例子验证了本文的结论。 到此这篇关于Redis中哈希分布不均匀的解决办法的文章就介绍到这了,更多相关Redis 哈希分布不均匀内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的 相关文章希望大家以后多多支持！

　　当设置一个哈希对象时，具体会落到哈希数组（上图中的 dictEntry[3]）中的哪个下标，是通过计算哈希值来确定的。如果发生哈希碰撞（计算得到

　　的哈希值一致），那么同一个下标就会有多个 dictEntry，从而形成一个链表（上图中最右边指向 NULL 的位置），不过需要注意的是最后插入元素 的总是落在链表的最前面（即发生哈希冲突时，总是将节点往链表的头部放）。

　　注意：上面结构定义中的 table 是一个数组，其每个元素都是一个 dictEntry 对象。

　　字典，又称为符号表（symbol table），关联数组（associative array）或者映射（map），字典的内部嵌套了哈希表 dictht 对象，下面就是一个 字典 ht 的定义：