Redis 的哈希表实现采用了开放寻址法来解决哈希冲突，并使用二次探查和双重哈希来减少聚集现象。在 Redis 中，哈希表是动态变化的，当存储的数据量增加时，Redis 会自动调整哈希表的大小以适应新的数据量。这个过程称为 Redis 的 rehash（再哈希）操作。
rehash 对内存的影响主要体现在以下几个方面：
内存消耗：当 Redis 调整哈希表的大小时，新的哈希表需要分配更大的内存空间来存储数据。这会导致 Redis 的内存消耗增加。然而，这种内存消耗的增加通常是可以接受的，因为 Redis 会根据实际的数据量和负载情况来动态调整哈希表的大小。
性能影响：rehash 操作本身需要消耗一定的 CPU 资源。在 Redis 进行 rehash 时，部分客户端的读写操作可能会受到影响，导致短暂的性能下降。然而，Redis 会尽量将 rehash 操作对性能的影响降到最低，例如通过在后台线程中进行 rehash 操作，以避免阻塞主线程。
数据重新分布：在 rehash 过程中，原有的哈希键值对会重新分布到新的哈希表中。这个过程可能会导致部分键值对的访问延迟增加，因为它们需要在新的哈希表中找到对应的位置。然而，这种影响通常是短暂的，因为 Redis 会尽量保证数据在哈希表中的均匀分布。
总之，Redis 的 rehash 操作会对内存和性能产生一定影响，但这些影响通常是可以接受的。在实际应用中，Redis 会根据实际的数据量和负载情况来动态调整哈希表的大小，以保证良好的性能和内存利用率。
