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  • Redis哈希表的实现要点

    Redis哈希表的实现要点

    哈希算法的选择

    针对不同的key使用不同的hash算法,如对整型、字符串以及大小写敏感的字符串分别使用不同的hash算法;

    整型的Hash算法使用的是Thomas Wang's 32 Bit / 64 Bit Mix Function ,这是一种基于位移运算的散列方法。基于移位的散列是使用Key值进行移位操作。通常是结合左移和右移。每个移位过程的结果进行累加,最后移位的结果作为最终结果。这种方法的好处是避免了乘法运算,从而提高Hash函数本身的性能。

    unsigned int dictIntHashFunction(unsigned int key)
    {
        key += ~(key << 15);
        key ^=  (key >> 10);
        key +=  (key << 3);
        key ^=  (key >> 6);
        key += ~(key << 11);
        key ^=  (key >> 16);
        return key;
    }

    字符串使用的MurmurHash算法,MurmurHash算法具有高运算性能,低碰撞率的特点,由Austin Appleby创建于2008年,现已应用到Hadoop、libstdc++、nginx、libmemcached等开源系统。2011年Appleby被Google雇佣,随后Google推出其变种的CityHash算法。
    murmur是 multiply and rotate的意思,因为算法的核心就是不断的乘和移位(x *= m; k ^= k >> r;)

    unsigned int dictGenHashFunction(const void *key, int len) {
        /* 'm' and 'r' are mixing constants generated offline.
         They're not really 'magic', they just happen to work well.  */
        uint32_t seed = dict_hash_function_seed;
        const uint32_t m = 0x5bd1e995;
        const int r = 24;
    
        /* Initialize the hash to a 'random' value */
        uint32_t h = seed ^ len;
    
        /* Mix 4 bytes at a time into the hash */
        const unsigned char *data = (const unsigned char *)key;
    
        while(len >= 4) {
            uint32_t k = *(uint32_t*)data;
    
            k *= m;
            k ^= k >> r;
            k *= m;
    
            h *= m;
            h ^= k;
    
            data += 4;
            len -= 4;
        }
    
        /* Handle the last few bytes of the input array  */
        switch(len) {
        case 3: h ^= data[2] << 16;
        case 2: h ^= data[1] << 8;
        case 1: h ^= data[0]; h *= m;
        };
    
        /* Do a few final mixes of the hash to ensure the last few
         * bytes are well-incorporated. */
        h ^= h >> 13;
        h *= m;
        h ^= h >> 15;
    
        return (unsigned int)h;
    }

    一个好的hash算法需要满足两个条件:
    1) 性能高,运算足够快;
    2) 相邻的数据hash后分布广;即使输入的键是有规律的,算法仍然能给出一个很好的随机分布性;
    比如:murmur计算"abc"是1118836419,"abd"是413429783。而使用Horner算法,"abc"是96354, "abd"就比它多1(96355);

    rehash

    负载因子 = 当前结点数/桶的大小,超过1表示肯定有碰撞了;碰撞的结点,通过链表拉链起来;

    所有哈希表的初始桶的大小为4,根据负载因子的变化进行rehash,重新分配空间(扩展或收缩)

    当hash表的负载因子超过1后,进行扩展(小于0.01时,进行收缩);
    所谓扩展,就是新建一个hash表2,将桶的数量增大(具体增大为:第一个大于等于usedSize的2的n次冥);然后将hash表1中结点都转移到hash表2中;

    rehash的触发条件:
    当做BGSAVE或BGREWRITEEOF时,负载因子超过5时触发rehash,
    没有BGSAVE或BGREWRITEEOF时,负载因子超过1时触发rehash;

    在BGSAVE或BGREWRITEEOF时,使用到Linux的写时复制,如果这时候做rehash,将会好用更多的内存空间(没有变化的结点用一份,变化的结点复制一份)

    渐进式rehash

    一个hash表中的数据可能有几百上千万,不可能一次rehash转移完,需要分批逐渐转移;
    在rehash的过程中,对redis的查询、更新操作首先会在hash0中查找,没有找到,然后转到hash1中操作;
    对于插入操作,直接插入到hash1中;最终目标是将hash表1变为空表,rehash完成;

    value的存储

    键值对的实现,value 是一个union,对整型和字符串使用不同的存储对象;

    // 键
    void *key;
    
    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;

    ref:
    《Hash 函数概览》http://www.oschina.net/translate/state-of-hash-functions
    《redis设计与实现》

    Posted by: 大CC | 18NOV,2015
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