深入剖析 redis 数据结构 dict
这篇深度技术文章从源码层面拆解了 Redis 的核心数据结构——字典（dict）。作者首先指明，Redis 的每个数据库（db）本质上由两个哈希表（dictht）构成，真正存储键值对的是这两个表。文章重点剖析了 Redis 哈希表设计最精妙的部分：为何需要两个哈希表，以及如何利用它们实现 **渐进式 rehash（重哈希）**，从而在服务不中断的前提下完成表的扩容。 具体实现上，当触发扩展时，Redis 会为第二个哈希表分配新空间，并在后续的每次增删改查操作中，分批次地将数据从旧表迁移至新表。文章结合源码（`dictRehash` 函数）展示了这一“逐步搬家”的过程，并点明了其背后的设计考量：在服务器空闲时，定时任务会推进 rehash；在高负载时，操作本身的开销也会承担部分 rehash 工作，以此平衡性能。 此外，文章还分析了这种设计带来的“副作用”：由于查找操作需同时兼顾两个表，加上写操作本身包含多次查找，导致 Redis 在执行 SET 等写命令时效率并不高，这也从底层解释了其“重读轻写”的特性。最后，文章简要介绍了在涉及持久化（如 RDB/AOF）遍历哈希表时，也需要正确处理这两个表的过渡状态。全文逻辑清晰，从结构定义到核心算法，再到其对上层行为的影响，层层递进，非常适合想深入理解 Redis 高性能背后实现细节的开发者。