随着操作的不断执行， 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少， 为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内， 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时， 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。
扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash （重新散列）操作来完成， Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下：
1、 为字典的ht[1]哈希表分配空间，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及ht[0]当前包含的键值对数量（也即是ht[0].used属性的值）：
* 如果执行的是扩展操作， 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used * 2 的 ![43\_1.png][43_1.png] （2 的 n 次方幂）；
* 如果执行的是收缩操作， 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used 的 ![43\_2.png][43_2.png] 。
2、 将保存在ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]上面：rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到ht[1]哈希表的指定位置上；
3、 当ht[0]包含的所有键值对都迁移到了ht[1]之后（ht[0]变为空表），释放ht[0]，将ht[1]设置为ht[0]，并在ht[1]新创建一个空白哈希表，为下一次rehash做准备；
举个例子， 假设程序要对图 4-8 所示字典的 ht[0] 进行扩展操作， 那么程序将执行以下步骤：
1、 ht[0].used当前的值为4，4*2=8，而8（
）恰好是第一个大于等于4的2的n次方，所以程序会将ht[1]哈希表的大小设置为8图4-9展示了ht[1]在分配空间之后，字典的样子；
2、 将ht[0]包含的四个键值对都rehash到ht[1]，如图4-10所示；
3、 释放ht[0]，并将ht[1]设置为ht[0]，然后为ht[1]分配一个空白哈希表，如图4-11所示；
至此，对哈希表的扩展操作执行完毕， 程序成功将哈希表的大小从原来的 4 改为了现在的 8 。
哈希表的扩展与收缩
当以下条件中的任意一个被满足时， 程序会自动开始对哈希表执行扩展操作：
1、 服务器目前没有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于1；
2、 服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于5；
其中哈希表的负载因子可以通过公式：
# 负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小
load_factor = ht[0].used / ht[0].size
计算得出。
比如说， 对于一个大小为 4 ， 包含 4 个键值对的哈希表来说， 这个哈希表的负载因子为：
load_factor = 4 / 4 = 1
又比如说， 对于一个大小为 512 ， 包含 256 个键值对的哈希表来说， 这个哈希表的负载因子为：
load_factor = 256 / 512 = 0.5
根据BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令是否正在执行， 服务器执行扩展操作所需的负载因子并不相同， 这是因为在执行 BGSAVE 命令或BGREWRITEAOF 命令的过程中， Redis 需要创建当前服务器进程的子进程， 而大多数操作系统都采用写时复制（copy-on-write）技术来优化子进程的使用效率， 所以在子进程存在期间， 服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子， 从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作， 这可以避免不必要的内存写入操作， 最大限度地节约内存。
另一方面， 当哈希表的负载因子小于 0.1 时， 程序自动开始对哈希表执行收缩操作。