大厂面试官问我：为什么Redis的rehash采用渐进式，而Java的hashmap是一次性rehash？【后端八股文十二：Redis hash八股文合集】

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hash

相当于Java的HashMap，无序字典，内部实现结构上同Java的HashMap一致，也是 数组+链表
hash冲突就会用链表

redis中hash如果哈希冲突多，有什么办法改进

调整哈希函数: Redis 默认使用 MurmurHash2 算法作为哈希函数,这个算法在大多数情况下都能提供良好的散列分布。但如果发现特定的数据模式导致严重的哈希冲突,可以尝试使用其他哈希算法,比如 SHA-1 或 CRC32。
增大 hash table 的大小: Redis 的 hash table 是动态调整大小的,当冲突过多时可以显式地调用 HRESIZE 命令来增大 hash table 的大小,从而减少冲突。
使用 Redis 集群: Redis 集群模式下,key 会根据哈希值被自动分布到不同的节点上,有效地缓解了单机 hash table 的冲突问题。

Redis中hashmap数据类型的相关方法？

HSET/HMSET: 设置 hash field 的值
HGET/HMGET: 获取 hash field 的值
HDEL: 删除 hash field
HLEN: 获取 hash 包含的 field 数量
HKEYS/HVALS: 获取所有 field 名称或值
HGETALL: 获取整个 hash 的所有 field 和值

Redis中hashmap类型的大键在集群情况下是否在多台机器上，还是单台机器上？

在 Redis 集群模式下,hash 的大 key 会根据 CRC16 hash 算法被分配到不同的分片(slot)上,也就是分散在不同的节点上。
这样可以更好地利用集群的存储和计算能力,提高整体的吞吐量和可扩展性。
对于单机 Redis,hash 的大 key 则都存储在同一台机器上。

Redis的哈希底层？

Redis 的哈希底层使用了一种叫做 "dict" 的哈希表数据结构来实现。

"dict" 由两个哈希表组成,主哈希表和备用哈希表。主哈希表用于存储数据,备用哈希表主要用于 rehash 操作。

每个哈希表由一个 dictht 结构体表示,包含了数组、已使用的槽数量、总槽数量等属性。

哈希算法使用 MurmurHash2,可以根据需要切换到其他算法如 SipHash。

Redis hash怎么存, 哈希冲突扩容, 查询流程

（1）存储

Redis 的 hash 数据类型底层使用 dict 结构来存储 key-value 对。
每个 hash 对应一个 dict,key 为 hash field,value 为对应的值。
当 hash 的 field 过多时,会自动扩容 dict 以减少冲突。

（2）解决哈希冲突

Redis 使用拉链法来解决哈希冲突,即一个槽位下挂载一个链表存储所有冲突的键值对。
当冲突过多时,会自动对主哈希表进行 rehash 操作,把数据迁移到更大的哈希表中

（3）哈希表的扩容

rehash 分为两个阶段:渐进式 rehash 和自动 rehash。
渐进式 rehash 会在每次查询/更新时,将一部分数据迁移到新的哈希表中。
当渐进式 rehash 完成后,会自动切换到新的哈希表,旧表被删除。

（4）查询流程

查询时,先根据 key 计算出 hash 值,定位到主哈希表的对应槽位。
遍历槽位下的链表,逐个比对 field 名称找到对应的值。
如果正在执行 rehash,还需要同时查询备用哈希表。

Redis为什么要这么用渐进式哈希来扩容

一次性 rehash 会导致短暂的服务中断,因为在 rehash 完成之前,无法处理任何请求。
渐进式 rehash 可以将 rehash 过程拆分成多个步骤,在处理正常请求的同时,逐步迁移数据到新的哈希表。
这样可以大大减少 rehash 过程对服务的影响,提高系统的可用性。

redis的hash渐进式扩容的触发条件

Redis 会监控哈希表的负载因子(used_slots / total_slots),当主哈希表的负载因子超过阈值(1.0)时,会开始执行渐进式 rehash。
具体的阈值可以通过 hash-max-ziplist-entries 和 hash-max-ziplist-value 配置参数来控制。
除了负载因子,Redis 也会根据当前的内存使用情况来决定是否需要触发 rehash。

渐进式 rehash 的过程

Redis 会在处理每个请求时,顺带将主哈希表中的一个 entry 迁移到备用哈希表中。
这样可以将 rehash 过程分散到每个请求中,减少对服务的影响。
当备用哈希表的 entry 数量超过主哈希表的 50% 时,Redis 会切换到使用备用哈希表作为新的主哈希表。

Redis渐进式rehash过程中，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，这个请求是读请求还是写请求？

这个请求可以是读请求,也可以是写请求。

无论是读请求还是写请求,只要涉及到访问 hash 数据结构,Redis 都会进行这个渐进式迁移的动作。

如果渐进式时，这些的key突然都不访问了会有什么问题

如果 hash 中的 key 在 rehash 期间完全没有访问,那么 rehash 的进度会非常缓慢。
为了解决这个问题,Redis 会在处理查询/更新请求时,优先将对应 key 所在槽位的数据迁移到新哈希表。
这样可以确保热点数据能够尽快完成迁移,提高 rehash 的效率。

为啥redis的rehash采用渐进式，而hashmap是一次性rehash

Java 的 HashMap 采用一次性 rehash 是因为它是单机内存数据结构,不需要考虑服务可用性。
而 Redis 作为分布式缓存,需要在保证服务高可用的同时,完成动态扩容,所以采用了渐进式的 rehash 机制。