redis字典的实现_字典是否有序

redis字典的实现_字典是否有序4.1 字典数据结构 typedef struct dict{ //类型特定函数 dictType *type; //私有数据 void *privateata; //哈希表 dictht ht[2]

Redis 字典实现

redis字典的实现_字典是否有序

4.1 字典数据结构

redis字典的实现_字典是否有序

typedef struct dict{
  //类型特定函数
  dictType *type;
  //私有数据
  void *privateata;
  //哈希表
  dictht ht[2];
  //rehash 索引,rehash未进行时,值为-1
  int rehashidx;
}dict;

代码100分

  • 其中的type 是一个指向 dictType 结构的指针,每个 dictType 结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数,Redis 会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
代码100分typedef struct dictType{
  //计算哈希值的函数
  unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
  //复制键的函
  void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
  //复制值的函数
  void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
  //对比键的函
  int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
  //销毁键的函数
  void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
  //销毁值的函数
  void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
}dictType;

  • privdata属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
  • ht是一个包含两个项的数组,数组中的每项都是dictht哈希表,一般情况下,字典只是用 ht[0]哈希表,ht{1]只有在对ht[0]哈希表进行rehash时使用
// Redis 字典使用的哈希表由 dict 标识,Redis的字典使用哈希表作为底层实现,
//一个哈希表里面可以有多个哈希表节点,而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。
typedef struct dictht {
代码100分  //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,总是等于size-1
  unsigned long sizemask;
  //该哈希表已有节点的数量
  unsigned long used;
}dictht;

//哈希表节点用dictEntry标识,每个dictEntry保存了一个键值对
typedef struct dictEntry {
  //键
  void *key;
  //值
  union{    
    void *val;         
    uint64_tu64;    
    int64_ts64; 
  } v;
  //指向下个哈希表节点,形成链表,解决地址冲突问题  
  struct dictEntry *next;
} dictEntry;

  • rehashidx记录了rehash目前的进度,如果目前没有在进行rehash,那么它的值为-1。

 redis字典的实现_字典是否有序

 4.2 哈希算法

当要将一个新的键值对添加到字典时,程序需要根据键值对的键计算出哈希值和索引值,然后根据索引值,将包含键值对的哈希节点放到哈希表数组的指定索引上。

Redis计算哈希值和索引值的方法如下:

#使用字典设置的哈希函数,计算哈希值

hash = dict -》 type -》 hashFunction(key)

#使用哈希表的sizemask 属性和哈希值hash,计算出索引值

#根据情况不同,ht[x] 可以是 ht[0] 或 ht[1]

index = hash & dictht -> ht[x].sizemask

当字典被用作数据库的底层实现或哈希键的底层实现时,Redis 使用的是 Murmurhash2 算法来计算hash 值。

4.3 解决键冲突

Redis 使用链地址法来解决键冲突。每个哈希表节点有一个next指针,多个哈希表节点通过next 指针构成一个单向链表。因为 dictEntry 节点组成的链表没有指向链表表尾的指针,所以为了速度考虑,总是将新节点添加到链表的表头位置(复杂度为O(1)),排在其他已有节点前面。(k2,v2)是新添加的节点。

redis字典的实现_字典是否有序

 4.4 rehash

随着操作的不断执行,哈希表保存的键值对会逐渐的增多或减少,为了让哈希表的负载因子维持在一个合理的阈值之内,当哈希表的键值对的数量太多或太少时,对哈希表进行相应的扩展或收缩。

扩展和收缩哈希表通过rehash(重新散列)进行,具体步骤如下

  1. 为字典ht[1]分配空间,这个哈希表空间大小取决于要执行的操作,以及ht[0]当前包含的键值对的数量(也就是ht[0].used属性)
    1. 扩展操作:ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used * 2 的 2^n(2的n次幂)
    2. 收缩操作:ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used 的 2^n
  2. 将保存在ht[0]中的所有键值对 rehash 到 ht[1]上面:rehash 是指重新计算键的哈希值和索引值,然后将键值对放到 ht[1]哈希表的指定位置
  3. 当ht[0]全部迁移到ht[1]后,释放ht[0],将ht[1] 设置为 ht[0],并在 ht[1]上新建一个空白哈希表,为下一次 rehash 做准备。
  4. redis字典的实现_字典是否有序redis字典的实现_字典是否有序redis字典的实现_字典是否有序redis字典的实现_字典是否有序

4.5 渐进式rehash

为了避免键值对过多的 rehash(涉及到庞大的计算量) 对服务器性能造成影响,服务器不是一次将ht[0] 上的所有键值对 rehash 到 ht[1],而是分多次、渐进式的将 ht[0] 里所有的键值对进行迁移。

渐进式hash 的步骤:

  1. 为ht[1]分配空间,让字典同时持有 ht[0] ht[1]
  2. 在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx,并将其设置为0,标识 rehash 开始
  3. 在 rehash 期间,每次对字典的添加、删除、查找或更新等,程序除了执行指定的操作外,还会将ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上,当rehash 完成后,程序将 rehashidx 值加一
  4. 最终,ht[0]全部 rehash 到 ht[1] 上,这时程序将 rehashidx 值设置为 -1,标识 rehash 完成

渐进式rehash 将rehash 的工作均摊到每个添加、删除、查找和更新中,从而避免集中rehash带来的问题。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/8624.html

(0)
上一篇 2023-02-25
下一篇 2023-02-25

相关推荐

  • Python字符串拼接利器——Join函数的魔力

    Python字符串拼接利器——Join函数的魔力在Python编程中,字符串的拼接是非常常见的操作,但是由于字符串的不可变性,每次拼接都会生成一个新的字符串对象。这样做的话,如果要拼接的字符串比较多,就会导致效率低下,甚至耗尽内存。但是如果使用Join函数进行字符串拼接,就可以避免这些问题,从而提升程序性能。

    2024-02-24
    132
  • sql触发器的使用及语法csdn_三种触发器

    sql触发器的使用及语法csdn_三种触发器
    定义: 何为触发器?在SQL Server里面也就是对某一个表的一定的操作,触发某种条件,从而执行的一段程序。触发器是一个特殊的存储过程。常见的触发器有三种…

    2023-04-17
    144
  • Python中的Numpy

    Python中的NumpyNumpy是Python中用于科学计算的一个重要的库。它提供了一个快速、高效的多维数组对象,以及用于操作这些多维数组的工具。

    2024-08-06
    28
  • 达梦数据库dblink使用_达梦指定使用数据文件

    达梦数据库dblink使用_达梦指定使用数据文件达梦创建dblink其他数据库

    2023-05-18
    147
  • 记一次Elasticsearch OOM的优化过程——基于segments force merge 和 store type 转为 hybridfs「建议收藏」

    记一次Elasticsearch OOM的优化过程——基于segments force merge 和 store type 转为 hybridfs「建议收藏」Elasticsearch OOM 优化 改文件类型及segments force merge

    2022-12-26
    155
  • 提高Python编程效率的一些技巧

    提高Python编程效率的一些技巧Python是一种易学易用又功能强大的编程语言,吸引了越来越多的程序员。在Python编程中,人们不仅注重代码的正确性和简洁性,也非常关注代码的效率。在本文中,我将分享一些技巧,帮助你提高Python编程效率。

    2024-03-18
    74
  • Python列表插入操作

    Python列表插入操作列表是Python中最常用的数据类型之一,它是一个有序的集合,可以容纳任意类型,包括内置类型、用户自定义类型、函数等。列表的插入操作是一个常见的需求,可以在指定位置插入一个新元素,并将其它元素后移。

    2024-07-31
    28
  • Python Requests教程:从入门到进阶

    Python Requests教程:从入门到进阶Python是一种流行的编程语言,为开发者提供了许多功能强大的库和框架。其中,Python Requests库是一款非常流行的HTTP库,用于向网站发送请求并接收响应。它可以轻松地帮助开发人员编写爬虫、发送电子邮件、处理API请求以及处理REST API等任务。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python Requests库进行HTTP请求和响应处理,并探讨如何使用它来构建更高级的网络应用程序。

    2024-08-01
    31

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注