依赖于连续存储的数据结构（具体的，就是依赖array）都有一个resizing问题。对于vector，一般的策略就是满的时候double and copy，降到1/4时候 halve and copy。
Hashtable也可以这么做，均摊的复杂度模型是一样的。比如load factor （number of entry / hash table size) 大于5的时候触发 resize，创建一个double size的 新hash table，然后把所有的entry 迁移到新表。
redis把这个resize动作“物理均摊”，变成一个相对缓慢的过程，触发resize 条件之后置一个 isRehashing 标记，在rehashing 期间，每个基本操作put, get等都顺便把相应的entry迁移，并且有后台的线程也在分批次进行迁移。get 的 时候先从HT[0] get，没找到再从HT[1] get。
迁移结束后，ht[0] 指向 新的 hash table，置isReHashing 为false。
