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Redis 遇到 Hash 沖突怎么辦?

開發(fā) Redis
對于哈希表,最常遇到的是哈希沖突,那么,當(dāng) Redis遇到Hash沖突會如何處理?這篇文章,我們將詳細(xì)介紹Redis如何處理哈希沖突,并探討其性能和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

在 Redis 中,哈希表是一種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通常用于存儲對象的屬性,對于哈希表,最常遇到的是哈希沖突,那么,當(dāng) Redis遇到Hash沖突會如何處理?這篇文章,我們將詳細(xì)介紹Redis如何處理哈希沖突,并探討其性能和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

Redis中的哈希表實(shí)現(xiàn)

在Redis中,哈希表被用于實(shí)現(xiàn)多個內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括數(shù)據(jù)庫的鍵空間(key space)和哈希類型(hash type)。Redis的哈希表實(shí)現(xiàn)基于一個稱為 dict 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。dict 結(jié)構(gòu)內(nèi)部使用了兩個哈希表,以支持漸進(jìn)式rehashing。

哈希表結(jié)構(gòu)

Redis的哈希表結(jié)構(gòu)定義如下:

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;  // 哈希表數(shù)組
    unsigned long size; // 哈希表大小
    unsigned long sizemask; // 哈希表大小掩碼,用于計算索引
    unsigned long used; // 已使用的哈希表節(jié)點(diǎn)數(shù)量
} dictht;

dictEntry 是哈希表的節(jié)點(diǎn),定義如下:

typedef struct dictEntry {
    void *key; // 鍵
    union {
        void *val; // 值
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next; // 指向下一個哈希表節(jié)點(diǎn),形成鏈表
} dictEntry;

每個哈希表節(jié)點(diǎn)包含一個鍵和值,以及一個指向下一個節(jié)點(diǎn)的指針。這個指針用于解決哈希沖突。

哈希沖突解決策略

在Redis中,哈希沖突通過鏈地址法(Chaining)來解決。具體來說,當(dāng)多個鍵映射到同一個哈希桶時,這些鍵會被存儲在一個鏈表中。鏈地址法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單,且在哈希表負(fù)載因子較低時性能較好。

1.鏈地址法實(shí)現(xiàn)

當(dāng)插入一個鍵值對時,Redis首先計算鍵的哈希值,并根據(jù)哈希值找到對應(yīng)的哈希桶。如果該桶為空,則直接插入;如果該桶不為空,則在鏈表的頭部插入新節(jié)點(diǎn)。因此,Redis的哈希表是一個帶有頭插法的鏈表。

以下是插入操作的偽代碼:

function dictAdd(dict, key, value):
    index = hashFunction(key) & dict.sizemask
    if dict.table[index] == NULL:
        dict.table[index] = new dictEntry(key, value)
    else:
        newEntry = new dictEntry(key, value)
        newEntry.next = dict.table[index]
        dict.table[index] = newEntry

2.查找操作

查找操作時,Redis首先計算鍵的哈希值,并找到對應(yīng)的哈希桶。然后在桶內(nèi)的鏈表中進(jìn)行遍歷查找,直到找到對應(yīng)的鍵或鏈表結(jié)束。

以下是查找操作的偽代碼:

function dictFind(dict, key):
    index = hashFunction(key) & dict.sizemask
    entry = dict.table[index]
    while entry != NULL:
        if entry.key == key:
            return entry.value
        entry = entry.next
    return NULL

漸進(jìn)式rehashing

為了保持哈希表的性能,Redis需要在哈希表過于擁擠時進(jìn)行擴(kuò)容,或在哈希表過于空閑時進(jìn)行縮容。Redis采用漸進(jìn)式rehashing策略,以避免在rehash過程中阻塞服務(wù)。

rehashing過程

rehashing的過程如下:

  • 創(chuàng)建一個新的哈希表,大小為當(dāng)前哈希表的兩倍或一半。
  • 將舊哈希表中的數(shù)據(jù)逐漸遷移到新哈希表中。
  • 遷移完成后,釋放舊哈希表的內(nèi)存。

漸進(jìn)式rehashing通過分批次將舊哈希表的數(shù)據(jù)遷移到新哈希表來實(shí)現(xiàn)。具體來說,每次增刪改查操作都會順便遷移一定數(shù)量的哈希表節(jié)點(diǎn),直到遷移完成。

以下是漸進(jìn)式rehashing的偽代碼:

function rehashStep(dict):
    if dict.rehashidx == -1:
        return
    for i = 0 to REHASH_BATCH_SIZE:
        if dict.rehashidx >= dict.size:
            dict.rehashidx = -1
            break
        while dict.table[dict.rehashidx] == NULL:
            dict.rehashidx += 1
        entry = dict.table[dict.rehashidx]
        while entry != NULL:
            nextEntry = entry.next
            index = hashFunction(entry.key) & dict.new_ht.sizemask
            entry.next = dict.new_ht.table[index]
            dict.new_ht.table[index] = entry
            entry = nextEntry
        dict.table[dict.rehashidx] = NULL
        dict.rehashidx += 1

性能分析

Redis的哈希表在負(fù)載因子較低時性能優(yōu)越,但在負(fù)載因子較高時,鏈表的長度會增加,從而導(dǎo)致查找性能下降。為了解決這個問題,Redis通過漸進(jìn)式rehashing保持哈希表的負(fù)載因子在合理范圍內(nèi)。

總結(jié)

Redis通過鏈地址法解決哈希沖突,并通過漸進(jìn)式 rehashing 保持哈希表的性能。鏈地址法實(shí)現(xiàn)簡單且在負(fù)載因子較低時性能較好,但在負(fù)載因子較高時性能會下降。漸進(jìn)式rehashing通過分批次遷移數(shù)據(jù),避免了 rehash過程中的服務(wù)阻塞,從而保持了系統(tǒng)的高性能和高可用性。

通過以上機(jī)制,Redis在處理哈希沖突時能夠有效地平衡性能和復(fù)雜度,確保在各種使用場景下都能提供高效的數(shù)據(jù)存儲和檢索服務(wù)。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 猿java
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