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扩容时机：
Hash Map：要在某个临界点进行扩容处理，该临界点就是HashMap中元素的数量在数值上等于threshold（table数组长度*加载因子）
Dict：
当每次新增键值对的时 , 会检测 负载因子(LoadFactor) , 判断以下两种条件会触发扩容 :
- LoadFactor >= 1 , 并且 Redis 没有进行持久化
- LoadFactor > 5
HashMap扩容的优化：
1.先插入再扩容
调用put不一定是新增数据，还可能是覆盖掉原来的数据，这里就存在一个key的比较问题。以先扩容为例，先比较是否是新增的数据，再判断增加数据后是否要扩容，这样比较会浪费时间，而先插入后扩容，就有可能在中途直接通过return返回了（本次put是覆盖操作，size不变不需要扩容），这样可以提高效率的。
2.链表转红黑树
3.插入改成尾插，避免扩容后死链问题
4.扩容的两点核心优化
1.（e.hash & oldCap）== 0时就放入lo链表（ low 插入到 新数组中 当前数组下标的位置），否则就是hi链表（ low 插入到 新数组中 当前数组下标的位置）;
2。j + oldCap就是键值对在新的table数组中的位置
扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了，这一块就是JDK1.8新增的优化点。
Dict
1.扩容：
Dict中的 table 是数组与单向链表 的结构 , 当集合的元素较多时 , 必然会导致哈希冲突 , 和链表过长问题 , 甚至会影响效率 因此 Dict内置了 自动扩容机制 , 当每次新增键值对的时 , 会检测 负载因子(LoadFactor) , 判断以下两种条件会触发扩容 :
2.收缩：
Dict还有收缩机制 , 正是和扩容机制相反 . 每当删除元素的时候 , 会检测 负载因子(LoadFactor)
触发条件 : LoadFactor < 0.1
3.rehash：（渐进式迁移）
rehash是dict的一种重建哈希表的机制(扩容/收缩 新Hash) . 当dict 的 size发生变化 , 都会检测 扩容/收缩 条件 , 为此要 将 原Hash 中的所有键值对重新插入到 新Hash 中 , 这个过程叫做 rehash
- 计算 新Hash 的大小 , 取决于当前 扩容/收缩
- 扩容 : 新size >= 原Hash元素总数+1 的 2^n
- 收缩 : 新size >= 原Hash元素总数 的 2^n (不得小于4)
- 新Hash 申请内存空间 , 创建dictht , 并赋值给dict.ht[1]
- 设置 dict.rehashidx = 0 , 标示 开始rehash (可以理解成数组的索引)
- 每次新增，查询，修改，删除，检查 dict.rehashidx > -1 , 如果是则将 dict.ht[0].table[rehashidx]的 键值对 插入 dict.ht[1] , 并且 rehash++ , 直到 dict.ht[0] 所有数据都插入完 (插入时 会重新分配 hash值)
- 插入完后 , 给dict.ht[1]初始化为空哈希表 , 释放原来的dict.ht[0]的内存
- 将 dict.rehashidx = -1 , 标示 结束rehash