浅谈Redis中的字典、哈希算法和ReHash原理
本篇文章带大家了解一下Redis中的字典、哈希算法和ReHash原理,希望对大家有所帮助!
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。
更多编程相关知识,请访问:编程入门!!
以上是浅谈Redis中的字典、哈希算法和ReHash原理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

Redis集群模式通过分片将Redis实例部署到多个服务器,提高可扩展性和可用性。搭建步骤如下:创建奇数个Redis实例,端口不同;创建3个sentinel实例,监控Redis实例并进行故障转移;配置sentinel配置文件,添加监控Redis实例信息和故障转移设置;配置Redis实例配置文件,启用集群模式并指定集群信息文件路径;创建nodes.conf文件,包含各Redis实例的信息;启动集群,执行create命令创建集群并指定副本数量;登录集群执行CLUSTER INFO命令验证集群状态;使

使用 Redis 指令需要以下步骤:打开 Redis 客户端。输入指令(动词 键 值)。提供所需参数(因指令而异)。按 Enter 执行指令。Redis 返回响应,指示操作结果(通常为 OK 或 -ERR)。

如何清空 Redis 数据:使用 FLUSHALL 命令清除所有键值。使用 FLUSHDB 命令清除当前选定数据库的键值。使用 SELECT 切换数据库,再使用 FLUSHDB 清除多个数据库。使用 DEL 命令删除特定键。使用 redis-cli 工具清空数据。

Redis 使用单线程架构,以提供高性能、简单性和一致性。它利用 I/O 多路复用、事件循环、非阻塞 I/O 和共享内存来提高并发性,但同时存在并发性受限、单点故障和不适合写密集型工作负载的局限性。

理解 Redis 源码的最佳方法是逐步进行:熟悉 Redis 基础知识。选择一个特定的模块或功能作为起点。从模块或功能的入口点开始,逐行查看代码。通过函数调用链查看代码。熟悉 Redis 使用的底层数据结构。识别 Redis 使用的算法。

要查看 Redis 中的所有键,共有三种方法:使用 KEYS 命令返回所有匹配指定模式的键;使用 SCAN 命令迭代键并返回一组键;使用 INFO 命令获取键的总数。

Redis 使用哈希表存储数据,支持字符串、列表、哈希表、集合和有序集合等数据结构。Redis 通过快照 (RDB) 和追加只写 (AOF) 机制持久化数据。Redis 使用主从复制来提高数据可用性。Redis 使用单线程事件循环处理连接和命令,保证数据原子性和一致性。Redis 为键设置过期时间,并使用 lazy 删除机制删除过期键。

要从 Redis 读取队列,需要获取队列名称、使用 LPOP 命令读取元素,并处理空队列。具体步骤如下:获取队列名称:以 "queue:" 前缀命名,如 "queue:my-queue"。使用 LPOP 命令:从队列头部弹出元素并返回其值,如 LPOP queue:my-queue。处理空队列:如果队列为空,LPOP 返回 nil,可先检查队列是否存在再读取元素。
