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。
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 2^n （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 2^n 。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。
结构图解，程序对字典的 ht[0] 进行扩展操作， 步骤如下：
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：
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 ；
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计算：
# 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。
注释：写时复制（copy-on-write）是一种可以推迟甚至避免复制数据的技术。内核此时并不是复制整个进程空间，而是让父进程和子进程共享同一个副本。只有在需要写入的时候，数据才会被复制，从而使父进程、子进程拥有各自的副本。也就是说，资源的复制只有在需要写入的时候才进行，在此之前以只读方式共享。
3.渐进式 rehash扩展或收缩哈希表需要将 ht[0] 里面的所有键值对 rehash 到 ht[1] 里面， 但是， 这个 rehash 动作并不是一次性、集中式地完成的， 而是分多次、渐进式地完成的。
这样做的原因在于， 如果 ht[0] 里只保存着四个键值对， 那么服务器可以在瞬间就将这些键值对全部 rehash 到 ht[1] ； 但是， 如果哈希表里保存的键值对数量不是四个， 而是四百万、四千万甚至四亿个键值对， 那么要一次性将这些键值对全部 rehash 到 ht[1] 的话， 庞大的计算量可能会导致服务器在一段时间内停止服务。