Redis渐进式rehash的实现与优化

Redis哈希表结构基础

在深入探讨Redis渐进式rehash之前，我们先来了解一下Redis中哈希表的基础结构。Redis中的哈希表是一种用于存储键值对的数据结构，它使用哈希算法来快速定位键值对的存储位置，以实现高效的查找、插入和删除操作。

Redis的哈希表结构定义在 dict.h 头文件中，主要由 dict、dictht 和 dictEntry 三个结构体组成。

dict 结构体：表示整个哈希表，包含两个 dictht 实例（ht[0] 和 ht[1]），用于在rehash过程中进行过渡。同时还包含一些其他的元数据，如rehash索引（rehashidx）、哈希函数（type）等。

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

dictht 结构体：表示哈希表的实际数据存储部分，包含一个 dictEntry 指针数组（table），数组的大小为 size，used 字段记录了当前哈希表中已使用的槽位数量。

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;
    unsigned long size;
    unsigned long sizemask;
    unsigned long used;
} dictht;

dictEntry 结构体：表示哈希表中的一个键值对，包含键（key）、值（v）、指向下一个哈希冲突节点的指针（next）。

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

常规哈希表rehash原理

当哈希表中的元素数量（used）与哈希表大小（size）的比例达到一定阈值（通常是负载因子）时，为了维持哈希表的性能，需要对哈希表进行扩容或缩容操作，这就是rehash的过程。

常规的哈希表rehash过程如下：

分配新的哈希表空间：根据当前哈希表的状态（是扩容还是缩容），计算出新的哈希表大小，并分配相应的内存空间。如果是扩容，新的大小通常是当前大小的两倍；如果是缩容，新的大小通常是当前大小的一半，但要保证新的大小至少为 USED 字段的值。
重新计算哈希值并迁移数据：遍历当前哈希表中的所有键值对，重新计算每个键的哈希值，并将其插入到新的哈希表中。在这个过程中，需要处理哈希冲突，通常使用链地址法（如Redis的 dictEntry 结构体中的 next 指针）来解决冲突。
释放旧的哈希表空间：当所有键值对都迁移到新的哈希表后，释放旧的哈希表所占用的内存空间。

然而，这种常规的rehash方式存在一个问题，即在数据量较大时，重新计算哈希值并迁移数据的过程可能会非常耗时，导致Redis在这段时间内无法处理其他客户端请求，影响系统的响应性能。

Redis渐进式rehash实现

为了解决常规rehash可能带来的性能问题，Redis采用了渐进式rehash的方式。渐进式rehash的核心思想是将rehash过程分多次完成，而不是一次性完成。

双哈希表结构：在Redis的 dict 结构体中，定义了两个 dictht 实例（ht[0] 和 ht[1]）。在正常情况下，数据都存储在 ht[0] 中。当需要进行rehash时，首先为 ht[1] 分配新的空间，大小根据扩容或缩容的规则确定。
渐进式迁移：Redis通过 rehashidx 字段来记录当前rehash的进度。rehashidx 初始值为 -1，表示没有进行rehash操作。当开始rehash时，rehashidx 被设置为0。每次执行哈希表相关的操作（如插入、查找、删除）时，除了完成正常的操作外，还会顺带将 ht[0] 中 rehashidx 索引位置的所有键值对迁移到 ht[1] 中，并将 rehashidx 加1。这样，随着时间的推移，ht[0] 中的数据会逐步迁移到 ht[1] 中。
读写操作处理：在渐进式rehash过程中，对于读操作，会先在 ht[0] 中查找键值对，如果找不到，再到 ht[1] 中查找。对于写操作（插入、删除），新的数据会直接写入 ht[1] 中，同时也会处理 ht[0] 中 rehashidx 位置的迁移。

以下是一个简化的代码示例，模拟Redis渐进式rehash的核心逻辑：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define HASH_TABLE_SIZE 16

typedef struct dictEntry {
    char *key;
    int value;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;
    unsigned long size;
    unsigned long used;
} dictht;

typedef struct dict {
    dictht ht[2];
    int rehashidx;
} dict;

unsigned long hash_function(const char *key) {
    unsigned long hash = 5381;
    int c;
    while ((c = *key++)) {
        hash = ((hash << 5) + hash) + c; /* hash * 33 + c */
    }
    return hash;
}

void init_dict(dict *d) {
    d->ht[0].size = HASH_TABLE_SIZE;
    d->ht[0].used = 0;
    d->ht[0].table = (dictEntry **)calloc(HASH_TABLE_SIZE, sizeof(dictEntry *));
    d->ht[1].size = 0;
    d->ht[1].used = 0;
    d->ht[1].table = NULL;
    d->rehashidx = -1;
}

void rehash(dict *d) {
    if (d->rehashidx != -1) {
        return;
    }
    unsigned long new_size = d->ht[0].size * 2;
    d->ht[1].size = new_size;
    d->ht[1].used = 0;
    d->ht[1].table = (dictEntry **)calloc(new_size, sizeof(dictEntry *));
    d->rehashidx = 0;
}

void rehash_step(dict *d) {
    if (d->rehashidx == -1) {
        return;
    }
    dictEntry *e, *next;
    unsigned long old_bucket = d->rehashidx;
    e = d->ht[0].table[old_bucket];
    while (e != NULL) {
        next = e->next;
        unsigned long hash = hash_function(e->key);
        unsigned long index = hash & (d->ht[1].sizemask);
        e->next = d->ht[1].table[index];
        d->ht[1].table[index] = e;
        d->ht[1].used++;
        d->ht[0].used--;
        e = next;
    }
    d->ht[0].table[old_bucket] = NULL;
    d->rehashidx++;
    if (d->ht[0].used == 0) {
        free(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        d->ht[1].size = 0;
        d->ht[1].used = 0;
        d->ht[1].table = NULL;
        d->rehashidx = -1;
    }
}

void insert(dict *d, const char *key, int value) {
    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size * 0.75) {
        rehash(d);
    }
    if (d->rehashidx != -1) {
        rehash_step(d);
    }
    unsigned long hash = hash_function(key);
    unsigned long index;
    if (d->rehashidx != -1) {
        index = hash & (d->ht[1].sizemask);
    } else {
        index = hash & (d->ht[0].sizemask);
    }
    dictEntry *e = (dictEntry *)malloc(sizeof(dictEntry));
    e->key = strdup(key);
    e->value = value;
    e->next = d->ht[0].table[index];
    d->ht[0].table[index] = e;
    d->ht[0].used++;
}

int lookup(dict *d, const char *key) {
    if (d->rehashidx != -1) {
        rehash_step(d);
    }
    unsigned long hash = hash_function(key);
    unsigned long index;
    if (d->rehashidx != -1) {
        index = hash & (d->ht[1].sizemask);
        dictEntry *e = d->ht[1].table[index];
        while (e != NULL) {
            if (strcmp(e->key, key) == 0) {
                return e->value;
            }
            e = e->next;
        }
    }
    index = hash & (d->ht[0].sizemask);
    dictEntry *e = d->ht[0].table[index];
    while (e != NULL) {
        if (strcmp(e->key, key) == 0) {
            return e->value;
        }
        e = e->next;
    }
    return -1;
}

int main() {
    dict d;
    init_dict(&d);
    insert(&d, "key1", 100);
    insert(&d, "key2", 200);
    printf("lookup key1: %d\n", lookup(&d, "key1"));
    printf("lookup key2: %d\n", lookup(&d, "key2"));
    return 0;
}

渐进式rehash的优化策略

减少单次迁移数据量：虽然Redis已经采用了渐进式rehash，但在某些极端情况下，仍然可能因为单次迁移的数据量过大而影响性能。可以进一步优化，例如在每次处理哈希表操作时，只迁移少量的键值对，而不是迁移 rehashidx 位置的所有键值对。这样可以将负载更均匀地分布在多个操作中，避免瞬间的性能抖动。
合理设置负载因子：负载因子是触发rehash的重要参数。如果负载因子设置过高，哈希表的冲突会增加，导致性能下降；如果设置过低，会频繁触发rehash，也会影响性能。根据实际应用场景，合理调整负载因子的值，以达到性能和内存使用的平衡。在Redis中，默认的负载因子为0.75，可以根据数据的访问模式和数据量进行适当调整。
批量操作优化：对于批量的插入、删除等操作，可以在操作开始时先进行部分rehash，而不是等到每个操作单独触发。这样可以减少rehash对单个操作的性能影响，同时也能加快rehash的整体进度。例如，在批量插入操作前，先检查是否需要rehash，如果需要，提前进行几次rehash步骤，然后再进行批量插入。
利用后台线程：在一些场景下，可以考虑使用后台线程来执行rehash操作。这样主线程在处理客户端请求时，不会因为rehash操作而受到过多影响。后台线程可以在系统负载较低时，按照一定的节奏进行rehash，将数据从 ht[0] 迁移到 ht[1]。不过，使用后台线程需要注意线程安全问题，例如在读写哈希表时需要进行适当的同步。
优化哈希函数：一个好的哈希函数可以减少哈希冲突的发生，从而提高哈希表的性能。Redis使用的哈希函数在大多数情况下表现良好，但在某些特定的数据分布下，可能存在优化空间。可以根据实际数据的特点，定制更合适的哈希函数，使得键值对能够更均匀地分布在哈希表中。例如，如果数据的键具有一定的规律，可以利用这些规律设计出更高效的哈希函数。

渐进式rehash的性能分析

平均性能：在渐进式rehash过程中，由于每次操作只迁移少量数据，对系统整体性能的影响较小。对于读操作，因为需要在两个哈希表中查找，理论上平均查找时间会略有增加，但由于每次操作都可能推进rehash进度，随着时间推移，这种影响会逐渐减小。对于写操作，虽然新数据直接写入 ht[1]，但也需要处理 ht[0] 的迁移，整体的写操作时间可能会略有增加，但相比一次性rehash，性能提升明显。
极端情况性能：在极端情况下，如哈希表中的数据量非常大且访问频率很高时，即使采用渐进式rehash，仍然可能会对系统性能产生一定影响。例如，在短时间内有大量的写操作，可能会导致 rehashidx 推进过快，使得系统在一段时间内需要同时处理大量的迁移和新数据写入，从而出现短暂的性能下降。但这种情况相比常规的一次性rehash，持续时间会大大缩短。
内存使用：在渐进式rehash过程中，由于存在两个哈希表（ht[0] 和 ht[1]），内存使用会在一定时间内增加。不过，随着rehash的完成，旧的哈希表（ht[0]）会被释放，内存使用会恢复到正常水平。相比常规rehash在短时间内占用大量额外内存进行数据迁移，渐进式rehash的内存使用更加平滑，不会出现瞬间的内存峰值。

实际应用场景中的注意事项

数据一致性：在渐进式rehash过程中，由于数据可能分布在两个哈希表中，对于一些对数据一致性要求较高的应用场景，需要特别注意。例如，在进行数据统计或遍历哈希表时，需要确保同时遍历 ht[0] 和 ht[1]，以获取完整的数据。
集群环境：在Redis集群环境中，渐进式rehash可能会带来一些额外的复杂性。因为集群中的数据分布在多个节点上，当某个节点进行rehash时，可能会影响到其他节点的数据访问。例如，在数据迁移过程中，如果其他节点需要访问正在迁移的键值对，可能会出现短暂的查找失败，然后需要重新查找。因此，在集群环境中，需要对渐进式rehash进行更精细的控制和协调。
监控与调优：为了确保渐进式rehash的性能，需要对系统进行监控。可以通过监控哈希表的负载因子、rehashidx 的推进速度、系统的响应时间等指标，来判断rehash是否对系统性能产生了负面影响。根据监控结果，可以及时调整负载因子、优化哈希函数或采取其他优化策略。

总结

Redis的渐进式rehash是一种巧妙的设计，通过将rehash过程分多次完成，有效地避免了常规rehash可能带来的性能问题。在实际应用中，我们可以通过合理设置负载因子、优化哈希函数、利用后台线程等策略进一步提升性能。同时，在数据一致性、集群环境等场景下，需要注意渐进式rehash带来的特殊问题，并进行相应的处理。深入理解Redis渐进式rehash的实现与优化，对于优化基于Redis的应用系统性能具有重要意义。