Redis 中的字典被广泛用于实现Redis的各种功能,其中包括数据库和哈希键。
字典的底层实现为哈希表,每个字典带有两个哈希表,一个平时使用,另一个在进行rehash扩充空间时才使用。【相关推荐:Redis视频教程】
字典的结构定义
typedef struct dict { // 类型特定函数 dictType *type; // 私有数据 void *privdata; // 哈希表,两个元素 dictht ht[2] // rehash时记录的索引下标,当没有rehash时,值为-1 int rehashidx; } dict;
==在进行 rehash时,rehashidx每迁移一个索引的entry数据就会 + 1;==
其中,哈希表dictht 的结构定义为:
typedef struct dictht { // 哈希表数组 dictEntry **table; // 哈希表大小 unsigned long size; // 哈希表大小掩码,用于计算索引值 unsigned long sizenask; // 该哈希表已有节点的数量 unsigned long uesd; } dictht;
其中,table是一个数组,数组的每一个元素指向 dictEntry 类型的指针,dictEntry 类型里保存着一个键值对。
在这里也可以看出哈希表的节点是链表相连来解决哈希冲突问题的,也就是链地址法。
哈希冲突与哈希算法
为了实现从键到值的快速访问,Redis使用了哈希表来保存所有键值对。键对应Redis设置的Key,而值对应的并不是值本身,而是指向具体值的指针。使用哈希表的最大好处就是可以用O(1)的时间复杂度快速找到键值对。但既然是哈希表,那么必然会有着哈希冲突的问题。
哈希冲突即指的是,当两个key的哈希值和哈希桶计算对应关系时,正好落在了同一个哈希桶上。
Redis解决哈希冲突的方式是使用链式哈希,即拉链法。当多个元素指向同一个哈希桶时,在同一个哈希桶中采用链表来保存对应的数据,它们之间依次用指针连接。
哈希算法
当要将一个新的键值对添加到字典里面时,程序需要先根据键值对计算出哈希值和索引值,然后再根据索引值,将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。
reHash 过程
在哈希表中有个负载因子(load factor)来控制哈希表保存的键值对数量。而这就需要rehash(重新散列)操作来完成。其中,负载因子的计算公式为:
// 负载因子 = 哈希表已保存的节点数量 / 哈希表大小 load_factor = ht[0].used / ht[0].size
哈希表扩展与收缩的条件如下:
- 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;
上述的条件有一个满足,就会执行rehash的过程。
如果服务器正在执行BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF时,Redis会创建当前服务器进程的子进程
rehash的过程大概分为三步:
给哈希表2分配更大的空间,例如是当前哈希表1的两倍;
把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中;
释放哈希表1的空间;
其中,第一步分配空间的大小是由当前的rehash操作类型 以及 当前哈希表的键值对数量决定的。
当执行的是扩展操作,分配的空间大小 为第一个大于等于(哈希表的键值对数量 * 2) 的2^n 值;
假设 当前的键值对数量为4,那么 4 * 2 = 8,因为8 刚好等于2^3,即刚好等于第一个等于2^n的值,所以扩展空间就为 8;
如果执行的是收缩操作,分配的空间大小 为第一个大于等于(哈希表的键值对数量 ) 的2^n 值;
渐进式reHash
当哈希表数量多时,如果一下子将数据都复制过去,那么就很有可能对服务器造成影响。所以Redis是分多次进行rehash的,也就是渐进式rehash。
简单来说就是在第二步操作时,Redis仍然正常处理客户端请求,每处理一个请求时,从哈希表1中的第一个索引位置开始,顺带着将这个索引位置上所有的entries元素拷贝到哈希表2中;等下一次请求时,再顺带拷贝下一个索引位置的entries。
这样就很巧妙地将一次性大量拷贝的开销,分摊到多次处理请求的过程中了,避免了耗时操作,保证了数据的快速访问。
rehash时期间的哈希表操作
在进行 渐进式rehash操作时,字典的删除、查找、更新等操作会在两个哈希表中执行。例如要在字典中查找一个键的话,会先去原表中进行查询,如果找不到就会去新表查询。
而字典的添加操作一律只会保存在新表中。
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以上就是浅谈Redis中的字典、哈希算法和ReHash原理的详细内容,转载自php中文网
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