【一】核心思想

【1】HashMap​

（1）概括

（1）​定位​：高性能的单线程键值对存储结构。
（2）​核心问题​：在多线程环境下，进行 put操作可能触发 rehash，导致链表形成环，从而引起死循环和CPU 100%​。即使不做结构性修改（只是读写），由于没有内存同步屏障，也可能导致线程间可见性问题，读取到过期的数据。
（2）​线程安全方案​：如果需要在线程中使用，必须通过外部同步（如 Collections.synchronizedMap()）来包装它，但这会带来巨大的性能开销，因为锁的粒度是整个 map，导致所有操作串行化。

（2）🚀线程不安全的场景和原因

HashMap的线程不安全并非指它在多线程下会立即崩溃，而是指在多线程环境下对其进行操作会导致未定义的行为。这些行为包括数据丢失、数据不一致，甚至可能使程序卡死。其根本原因在于内部机制缺乏必要的同步保障，导致多个线程可以同时修改其内部结构。

以下是几个最经典、最致命的线程不安全场景：

1-场景一：Put 操作导致的数据覆盖/丢失 (Lost Update)​​

这是最常见且最容易理解的问题。
（1）发生原因​：
1.HashMap的 put()方法最终会调用 putVal()。
2.在插入新元素时，有一个关键步骤：​判断目标桶（bucket）是否为空。
3.如果桶为空，则通过

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

判断后，直接执行 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);将新节点放入桶中。

（2）并发执行过程​：
1.​线程 A​ 和 ​线程 B​ 同时向 HashMap 插入一个 key。
2.假设这两个 key 经过哈希计算后，落在了同一个空桶里。
3.线程 A 和线程 B 都执行了 if判断，发现 tab[i] == null为 true。
4.线程 A 先执行 tab[i] = newNode(…)，成功将它的键值对放入。
5.紧接着，线程 B 也执行 tab[i] = newNode(…)，​覆盖了线程 A 刚刚放入的节点。

（3）最终结果​：线程 A 存入的数据完全丢失了，仿佛从未存在过。整个 Map 中只存在线程 B 的数据。
​根本原因​：检查-然后-行动 (check-then-act)这个复合操作不是原子的，中间可能被其他线程打断。

2-场景二：扩容 (Resize) 导致死循环或数据丢失 (JDK 7 及之前版本的致命问题)​​

这是 HashMap线程不安全最著名的问题，在 JDK 7 及之前版本中会导致 ​CPU 100%​。虽然 JDK 8 改进了扩容算法，避免了死循环，但仍然可能导致数据丢失。

​JDK 7 的死循环问题 (经典头插法反转)​​

JDK 7 在扩容转移链表节点时，使用的是头插法，即新节点会插在链表的头部。这在多线程并发扩容时是灾难性的。

假设原链表在桶中的顺序是：A -> B -> null

扩容时，两个线程同时触发 resize()。
（1）线程一开始执行转移，刚执行完 A节点后被挂起。
此时在线程一的视角，新链表是 A -> null。
（2）线程二​ 获得了 CPU 时间片，完整地执行了整个链表的转移。由于是头插法，转移后的新链表顺序被反转：
B -> A -> null
（3）此时，​线程一​ 恢复执行。它仍然持有旧的 A.next引用（指向 B），它继续将 A节点用头插法插入新数组的桶中。
1-它先将 A插入，此时新桶是 A -> null（因为线程一不知道线程二已经插入了 B->A）。
2-接着，它要处理 next = e.next，即 B。它将 B插入桶的头部，即 B -> A -> null。
3-​但是！​​ 在线程二转移后的世界里，A.next本来是指向 null的，但现在线程一操作后，B.next指向了 A，而 A.next又指向了 null，这看起来是正常的。
（4）最关键的一步​：如果此时又有另一个元素 C，其哈希值也和 A、B一样，在线程二完成扩容后，链表是 B->A->null。此时如果线程一介入，并按照上述流程操作，​极有可能在特定的时序下，形成 A.next -> B且 B.next -> A的环形链表。
（5）最终结果​：当下一次对这个桶进行 get()或 put()操作时，需要遍历这个链表，就会陷入无限的死循环，导致 CPU 使用率飙升到 100%。
​
（6）JDK 8 的改进​：将头插法改为了尾插法。即在扩容时，保持链表节点的原有顺序。这从根源上避免了环形链表的产生。​但是，这并不代表 JDK 8 的 HashMap 就是线程安全的了！​​ 它只是避免了最致命的死循环，但并发扩容仍然会导致数据丢失等其它问题。

JDK 8+ 的数据丢失问题​

即使在 JDK 8+，多线程同时触发 resize()，虽然不会死循环，但可能会因为线程之间覆盖彼此转移的节点，或者因为 table数组的可见性问题，导致某个线程转移的数据被另一个线程覆盖，最终造成部分数据丢失。

3-场景三：非原子性的 size 操作和可见性问题​

（1）size 不准确​：HashMap的 size属性由一个普通的 int变量维护。多线程同时进行 put和 remove操作时，size的更新 (size++或 size–) 不是原子的，可能会丢失更新。导致你调用 size()方法得到的值是一个错误的值。
（2）​可见性问题 (Dirty Read)​​：由于 HashMap的内部状态（如 table数组引用、节点的 value）没有用 volatile修饰，也缺乏锁带来的内存同步效应。因此，一个线程的修改（例如成功 put了一个值）​可能不会立即被其他线程看到。导致一个线程 get()可能拿到一个过期的、旧的值，或者甚至 null。

4-核心结论​

HashMap的所有这些线程不安全行为，都源于其设计初衷是追求单线程下的极致性能，因此它刻意省略了所有昂贵的同步开销​（如 synchronized、volatile）。这些同步保障需要由使用者来负责。

5-解决方案​：

（1）替代方案​：在多线程环境下，使用 ​ConcurrentHashMap。它通过 CAS、synchronized（锁单个桶）、volatile等机制，在保证线程安全的同时，提供了极高的并发性能。
（2）加锁方案​：使用 Collections.synchronizedMap(new HashMap<>())来包装一个同步的 Map。但这会使用一个全局锁，性能很差，不推荐在高并发场景使用。
（3）只读方案​：如果 Map 初始化后就不会再修改，那么多线程同时读取是安全的。
​

【2】ConcurrentHashMap (CHM)​​

（1）定位​：高吞吐量的线程安全哈希表，专为多线程并发访问而设计。
（2）设计目标​：在保证线程安全的前提下，最大限度地提高并发性能。
（3）核心思想​：​锁分段技术 (JDK 7) -> 锁粒度细化 (JDK 8)​。它不像 Hashtable或同步的 HashMap那样用一把大锁锁住整个表，而是采用更细粒度的锁机制，使得多个读操作和一定条件下的写操作可以并发进行。

【二】实现原理深度解析

JDK 8 对 ConcurrentHashMap进行了彻底的重写，摒弃了之前的分段锁 (Segment)​​ 概念，采用了更优化的实现方式。

【1】基础结构：Node 数组 + 链表 + 红黑树​

与 HashMap类似，CHM 的基础结构也是一个 Node<K,V>[] table数组。每个 Node是一个链表节点或树节点（TreeNode）。
（1）当链表长度超过一定阈值（默认为 8）且数组长度达到一定规模（默认为 64）时，链表会转换为红黑树，以优化极端情况下的查询性能（从 O(n) 提升到 O(log n)）。
（2）当树节点变得足够小时，会退化为链表。
​

【2】并发控制的三大核心机制​

​（1）CAS (Compare-And-Swap) 操作 - 无锁乐观锁​

CAS 是一种乐观的原子操作，用于实现无锁（lock-free）的非阻塞算法。在 CHM 中，CAS 被广泛应用于非竞争性的场景，避免了昂贵的锁开销。

​应用场景​：
（1）初始化 table 数组。
（2）将新节点插入到空桶（bucket）中。如果发现目标桶是空的，则直接用 CAS 操作将新节点设置进去，而不是先获取锁。
（3）协助扩容时设置转移标记。

（2）Synchronized 锁 - 细粒度悲观锁​

当 CAS 无法完成操作时（例如，要向非空桶的链表或树中插入节点），会退化成使用传统的 synchronized锁。
（1）​锁的粒度​：​锁的不是整个 map，也不是某个段，而是单个桶（即数组的第一个节点）​。这是 JDK 8 实现相比 JDK 7 分段锁的一大优势，粒度更细，并发度更高。
（2）​工作流程​：
1.计算 key 的哈希值，定位到具体的桶。
2.如果桶为空，使用 CAS 插入。
3.如果桶不为空，则 synchronized锁定这个桶的头节点。
4.在锁内进行链表或树的操作（插入、更新、删除）。
5.操作完成后释放锁。
由于锁的粒度非常小，只是众多桶中的一个，因此绝大多数情况下，线程可以并发地访问不同的桶，极大提升了吞吐量。
​

（3）volatile 变量 - 内存可见性保证​

所有重要的属性（如 table数组引用、sizeCtl等）都使用 volatile修饰。

​作用​：确保了多线程之间的内存可见性。一个线程修改了这些变量后，其他线程能立即看到最新值，避免了脏读。这是实现无锁读取的基础。

【3】关键操作原理​

（1）put / putVal 操作​：CAS和synchronized

（1）计算 key 的 hash，定位到桶。
（2）如果桶为空，CAS 插入，成功则退出。
（3）如果桶不为空，检查是否正在扩容（MOVED节点），是则协助扩容。
（4）否则，synchronized锁住桶的头节点。
（5）遍历链表或树：
1-如果 key 已存在，根据规则覆盖或保留旧值。
2-如果不存在，插入新节点。
（6）如果是链表，检查是否需要树化。
（7）最后，判断是否需要扩容，并增加计数。

（2）get 操作​：无锁

（1）完全无锁​！这是 CHM 高性能读的关键。
（2）由于 table数组和 Node的 value, next字段都是 volatile的，get操作可以直接读取这些数据而无需加锁，总能拿到最新的写入值。
（3）遍历链表或树并返回匹配的值。

（3）size() 操作​：CounterCell分段计数

（1）这是一个较难实现的操作，因为要在不停止所有线程的情况下统计一个不断变化的量。
（2）​实现​：CHM 没有像传统做法那样全局加锁计数，而是采用了一种称为 ​CounterCell​ 的分段计数方法（借鉴了 LongAdder的思想）。
（3）每个线程修改元素时，会尝试 CAS 更新一个基础计数器 baseCount。如果更新失败（表示有竞争），则会将计数累加到线程对应的 CounterCell中。
（4）size()方法最终返回 baseCount与所有 CounterCell中的值之和。这是一个最终一致性的近似值，在并发极高时可能不是完全精确的瞬时值，但性能极高。

（4）🔥扩容 (Transfer) 操作

基于JDK 8版本

这是 CHM 中最复杂的部分。当元素数量超过阈值时，数组会扩容为原来的 2 倍。

1-概述

（1）关键特性：多线程协助扩容。
（2）当一个线程触发扩容时，它会负责分配转移任务（将旧数组划分为多个“ stride ”块）。
（3）其他正在执行 put或 remove操作的线程如果检测到当前桶正处于转移状态（遇到一个特殊的 ForwardingNode节点），​不会阻塞等待，而是会协助完成转移工作。转移完成后，再继续完成自己的操作。
（4）这种设计极大地利用了并发性能，加快了扩容过程。​

2-扩容的触发时机​

CHM 会在两种主要情况下触发扩容（resize，在代码中常被称为 transfer）：
（1）​容量超过阈值​：在插入新元素后，如果当前元素总数（通过 addCount方法计算）超过了

容量 * 负载因子（如 16 * 0.75 = 12）

则会触发扩容。
（2）链表转红黑树时的容量检查​：当链表长度达到 8，准备转换为红黑树前，会检查当前数组的容量。如果数组容量小于 64，会优先选择执行扩容（tryPresize），而不是转树，因为扩容可能减少哈希冲突。

3-扩容的核心思路​

CHM 扩容的核心思路是：​将一个旧的 table 数组中的键值对，迁移到一个新的、容量翻倍（2倍）的 newTable 数组中。

最大的挑战在于：如何让多个线程安全、高效地协同完成这个数据迁移任务，而不发生混乱、丢失数据或形成死循环。

【4】扩容的详细过程

扩容过程的详细步骤​

（1）步骤 1：初始化与规划 (单线程完成)​​

当一个线程（例如线程 T1）执行 put操作并发现需要扩容时：
（1）​分配任务块 (Stride)​​：T1 并不会自己包揽所有工作，而是将旧的 table 数组逻辑上划分成多个小的、连续的任务块。每个任务块包含一定数量的桶（比如最少16个桶为一个步长stride）。
（2）​创建新数组​：T1 会创建一个新的、容量是旧数组两倍的 nextTable数组。
（3）设置控制变量 sizeCtl​：这是一个非常重要的 volatile变量，用于控制整个扩容过程的状态。T1 会将其设置为一个负数（例如 -1），表示自己正在初始化扩容。成功后，会将其设置为 (新数组长度的) * 0.75，并让其最高位为负，表示扩容正在进行中，其低位数代表了参与扩容的线程数。
（4）​放置“路标”：ForwardingNode​：T1 会先为自己要处理的第一个桶的位置放置一个特殊的节点——ForwardingNode。这个节点是关键中的关键，它有两大作用：
1-标识作用​：告诉所有其他线程：“这个桶里的数据已经被搬走了，现在正在扩容中，别动它”。
2-​路由作用​：如果在此期间有查询请求 (get) 到达，遇到 ForwardingNode，查询操作会被转发到新的 nextTable数组中去执行，从而保证在扩容过程中，读操作永远不会被阻塞，并且能拿到正确的结果。

至此，T1 完成了扩容的初始化工作。

（2）步骤 2：多线程协助迁移 (并发完成)​​

现在，其他线程（例如 T2, T3…）在干什么？

1-​场景一：其他线程也来执行 put或 remove​

当这些线程根据 key 的 hash 找到某个桶时，如果发现这个桶的头节点是 ForwardingNode，它们会立刻明白：“哦，当前正在扩容中”。
它们不会傻等着扩容结束，而是会主动调用 helpTransfer()方法参与到扩容工作中来。这是一个“人人为我，我为人人”的设计。

2-​场景二：协助过程​

（1）​领取任务​：协助的线程会通过检查一个共享的扩容进度标识​（例如 transferIndex）来“领取”一个尚未被处理的任务块（stride）。

（2）​处理自己的任务块​：线程会锁住（synchronized）自己任务块内的每一个桶的头节点，然后开始迁移该桶中的链表或树到新数组。
1-迁移算法 (非常重要)​​：CHM 采用的算法非常高效。由于新数组大小是旧数组的 2 倍（n -> 2n），所以每个桶中的元素在新数组中的位置要么是原来的位置 i，要么是 i + n。
2-例如，旧数组长度是 16，桶 i=5中的元素，在新数组（长度32）中，只可能出现在 5或 5+16=21这两个位置。
3-线程会遍历链表或树，根据哈希值的新比特位（第 log2(n)位）是 0 还是 1，将节点分成低位链和高位链。低位链放在新数组的 i位置，高位链放在新数组的 i + n位置。
4-这个过程保持了节点的相对顺序​（JDK 8 是尾插法），因此绝对不会出现 HashMap JDK 7 那样的死循环问题。

（3）​放置路标​：一个桶迁移完成后，线程会在旧数组的这个桶位置放置一个 ForwardingNode，标记该桶已处理完毕。

（4）​更新进度​：当一个线程完成自己领取的任务块后，它会继续领取下一个未处理的任务块，直到所有桶都被迁移完毕。
​

（3）步骤 3：收尾与切换 (单线程完成)​​

当所有桶都被成功迁移后，最终会有一个线程（可能是最初的 T1，也可能是其他协助线程）来完成收尾工作：
（1）table 引用切换​：将 ConcurrentHashMap内部的 table引用从旧的数组指向新的 nextTable数组。
（2）更新 sizeCtl​：将 sizeCtl的值设置为 (新容量 * 负载因子)，恢复为正数，表示扩容结束，下一次的扩容阈值也同时设好了。
（3）丢弃旧数组​：旧的数组可以被垃圾回收了。
至此，整个扩容过程圆满结束。

（4）核心机制与设计哲学​

（1）​化整为零​：将庞大的扩容任务分解成许多小任务块 (stride)，允许并行处理。
（2）​协同工作 (Help Transfer)​​：任何访问到正在扩容的 Map 的线程，都有义务协助完成迁移。这极大地加快了扩容速度，避免了单个线程迁移缓慢成为瓶颈。
（3）无锁读 + 锁桶写​：
1-​读操作 (get)​​：永远不会被阻塞。即使遇到 ForwardingNode，也会去新数组查找。这是高可用性的体现。
2-写操作 (put/remove)​​：在迁移某个桶时，会对该桶加锁（synchronized），阻塞其他想要修改这个桶的写操作，但不会阻塞读操作，也不会阻塞其他线程处理其他桶。
（4）​状态可见性​：通过 volatile变量 sizeCtl和 table引用，确保所有线程能立刻感知到扩容状态的变化。
（5）ForwardingNode 的神奇作用​：它是协调读操作、写操作和扩容操作的“交通警察”，是整个流程能无缝衔接的核心设计。

（5）总结

ConcurrentHashMap的扩容过程是一个极其精巧的分布式协作算法。它通过任务分治、协同搬运、状态标记和细粒度锁，完美地解决了并发环境下哈希表扩容这一难题。

与 HashMap的单线程、阻塞式扩容相比，CHM 的扩容：
（1）​效率极高​：多线程并行搬运数据。
（2）不影响服务​：读操作完全不受影响，写操作只在被处理的桶上短暂阻塞。
（3）绝对安全​：不会出现数据丢失或死循环。
这种设计是 ConcurrentHashMap能够成为高性能并发编程基石的重要原因之一。

【三】ConcurrentHashMap 与 HashMap 的全面区别​

【四】总结与使用建议

总结与使用建议​
（1）​单线程程序​：毫无疑问使用 ​HashMap，它的性能是最好的。
（2）多线程程序，需要读写 Map​：
1-​JDK 5+​​：使用 ​ConcurrentHashMap。它是替代旧的 Hashtable和 Collections.synchronizedMap(map)的最佳选择。
2-​读多写少​：ConcurrentHashMap的无锁读特性使其表现极佳。
3-写多​：ConcurrentHashMap的细粒度锁仍然能提供很高的吞吐量。
4-​需要强一致性的迭代​：如果需要在迭代时获取绝对最新的、且迭代过程中不变的数据视图，ConcurrentHashMap的弱一致性迭代器可能不满足要求。此时可能需要考虑加外部锁，但这种情况很少见。
5-需要存储 null 值​：如果业务必须使用 null，则不能使用 ConcurrentHashMap，只能使用 HashMap并自行处理线程安全。

​核心思想​：ConcurrentHashMap通过结合 ​CAS（无锁）、synchronized（细粒度锁）、volatile（内存可见性）​​ 这三种技术，以及精巧的多线程协作扩容设计，在线程安全与高性能之间取得了完美的平衡，成为了 Java 并发编程中最重要的集合类之一。

【五】补充扩展：redis的Hash如何实现扩容

Redis 的 Hash 扩容机制可以概括为：​渐进式 Rehash (Incremental Rehashing)​。

【1】核心数据结构​

要理解扩容，首先需要了解 Redis 字典 (dict) 的核心结构：

（1）dict结构体​：代表整个字典。

（1）ht[2]：​两个哈希表​ (dictht)。通常情况下，只使用 ht[0]，ht[1]在 rehash 时使用。
（2）rehashidx：​Rehash 索引。当不在 rehash 时，值为 -1；当在 rehash 时，其值表示 ht[0]中正在进行 rehash 的桶的索引。
（3）iterators：当前正在运行的迭代器数量。

（2）dictht结构体​（哈希表）：

（1）table：一个指针数组，每个元素指向一个 dictEntry（键值对节点）链表。这就是桶数组。
（2）size：哈希表的大小，即桶数组的长度。​总是 2^n。
（3）sizemask：掩码，用于计算索引值，总是 size - 1。
（4）used：哈希表中已有的键值对数量。

（3）dictEntry结构体​

代表一个键值对，同时包含指向下一个 dictEntry的指针，用于解决哈希冲突（链地址法）。

/* 简化后的核心数据结构 */
typedef struct dict {dictht ht[2];      // 两个哈希表，交替使用long rehashidx;    // Rehash 的进度，-1 表示未进行// ... 其他字段如类型特定函数等
} dict;typedef struct dictht {dictEntry **table; // 指向桶数组的指针unsigned long size;unsigned long sizemask;unsigned long used;
} dictht;typedef struct dictEntry {void *key;void *val;struct dictEntry *next; // 指向下一个Entry，形成链表
} dictEntry;

初始状态下，ht[0]是一个空表，ht[1]为 NULL，rehashidx = -1。

【2】扩容的触发时机​

Redis 在每一次执行添加、查找、删除等命令前，都会检查是否需要 rehash。触发扩容有两个条件，只要满足任意一个即可：

（1）负载因子触发 (主要条件)​​

（1）​条件​：负载因子 = ht[0].used / ht[0].size > 1。
（2）​例外​：如果 Redis 正在执行 BGSAVE或 BGREWRITEAOF等持久化子进程操作，为了减少父进程的内存压力（避免 Copy-On-Write 机制导致过多内存重复），Redis 会变得更加保守。此时，只有当负载因子大于 5时才会触发扩容。这个阈值可以通过 redis.conf中的 activerehashing参数调整。

（2）无法完成命令触发 (强制条件)​​：

当 ht[0].size已经非常大，但负载因子还未达到阈值时，如果服务器尝试执行一个命令，并且发现当前哈希表没有足够的连续空闲空间​（可能因为有很多删除操作导致碎片化）来完成该操作，则会立即触发扩容。

【3】扩容过程：渐进式 Rehash (核心)​​

与一次性将所有键值对从旧表迁移到新表（会阻塞主线程）不同，Redis 采用了一种分而治之、平摊成本的方法。

（1）​步骤 1：空间分配​

为 ht[1]分配一个新的、更大的哈希表。​新大小的计算规则是：大于 ht[0].used * 2的第一个 2^n。
•
例如，假设 ht[0].used = 5，那么 5 * 2 = 10。比 10 大的第一个 2^n 是 16。所以新 ht[1]的 size为 16。

（2）​步骤 2：开始 Rehash​

将 dict结构中的 rehashidx字段从 -1设置为 0。​这标志着 rehash 正式开始了。

（3）​步骤 3：逐步迁移 (最精妙的部分)​​

（1）在接下来的每次对字典的增、删、改、查操作中，Redis 除了执行指定的命令外，还会顺带做一件额外的事：
1-检查 rehashidx是否不等于 -1（即是否在 rehash 中）。
2-如果是，则它将从 ht[0].table[rehashidx]开始，将这个桶上的所有键值对重新哈希 (rehash)​​ 到 ht[1]中。
3-迁移完后，将 ht[0].table[rehashidx]设置为 NULL。
4-将 rehashidx的值加 1，指向下一个需要迁移的桶。

​这个过程完美地将庞大的迁移工作分摊到了无数个细小的操作中。每个操作只迁移一个桶，避免了单次操作时间过长导致阻塞 Redis 的单线程主循环。

（4）​步骤 4：定时任务辅助​

由于 Redis 可能很长一段时间没有收到请求，导致 rehash 进度停滞。为了解决这个问题，Redis 的时间事件处理器 (serverCron)​​ 会定期（默认每 100 毫秒）检查并执行 rehash 操作。

它会在一个规定的时间片（比如 1 毫秒）内，连续迁移多个桶，直到时间片用完或所有桶都迁移完毕。

（5）​步骤 5：完成与切换​

（1）当 ht[0]的所有桶都被迁移完毕，即 rehashidx的值超过了 ht[0].size。
（2）释放 ht[0]的空间。
（3）将 ht[1]设置为新的 ht[0]。
（4）为 ht[1]分配一个 NULL空表，为下一次 rehash 做准备。
（5）将 rehashidx重新设置为 -1，标志着本次 rehash 完成。

【4】在此期间的操作如何执行？​​

在 rehash 进行期间，字典同时持有两个哈希表 ht[0]和 ht[1]。所有操作都需要在两个表中进行。

（1）​查找 (GET, HGET)​​：

（1）先到 ht[0]中查找。
（2）如果没找到，再去 ht[1]中查找。

（2）​添加 (HSET, HMSET)​​：

​新添加的键值对会直接被插入到 ht[1]中。这保证了 ht[0]的键值对数量只会减少不会增加，使 rehash 过程最终一定能完成。

（3）删除 (HDEL)​​：

会同时在 ht[0]和 ht[1]中查找并删除对应的键。

【5】总结与优势

与 Java HashMap 的对比​：
（1）​Java HashMap​：在单线程下，一次性完成扩容，期间该次 put操作耗时较高。
（2）Redis Dict​：在任何情况下都采用渐进式 rehash，将耗时平摊，​极致追求服务的稳定性和响应速度，这是作为数据库中间件的核心要求。

这种精巧的设计是 Redis 能够实现高性能、单线程模型却又能处理大量数据的基石之一。