Redis 渐进式 rehash 的性能优势分析

Redis 哈希表结构概述

在深入探讨 Redis 渐进式 rehash 之前，我们先来了解一下 Redis 中哈希表的基本结构。Redis 的哈希表是一种用于存储键值对的数据结构，它在实现上采用了链地址法来解决哈希冲突。

Redis 中的哈希表结构定义在 dict.h 头文件中，其主要数据结构如下：

/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we
 * implement incremental rehashing, for the old to the new table. */
typedef struct dictht {
    dictEntry **table;
    unsigned long size;
    unsigned long sizemask;
    unsigned long used;
} dictht;

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

在 dict 结构中，ht 数组包含两个 dictht 哈希表，分别用于旧表和新表。rehashidx 字段用于指示是否正在进行 rehash 操作，当 rehashidx == -1 时，表示没有进行 rehash。

dictht 结构中的 table 是一个指向 dictEntry 指针数组的指针，size 表示哈希表的大小，sizemask 用于计算哈希值的掩码（通常为 size - 1），used 表示哈希表中已使用的节点数量。

普通哈希表的 rehash 过程

普通哈希表在数据量不断增加时，为了保证哈希表的性能，需要进行扩容操作。这个扩容的过程就是 rehash。

分配新的哈希表空间：根据当前哈希表的使用情况，计算出一个合适的新大小，通常是原大小的两倍（如果负载因子过高）。然后为新的哈希表分配内存空间。
将旧哈希表中的数据迁移到新哈希表：遍历旧哈希表中的每一个节点，重新计算每个节点在新哈希表中的哈希值，并将其插入到新哈希表中。
释放旧哈希表的空间：当所有数据都迁移完成后，释放旧哈希表占用的内存空间。

以下是一个简单的模拟普通哈希表 rehash 的伪代码示例：

class HashTable:
    def __init__(self, initial_size=16):
        self.size = initial_size
        self.sizemask = initial_size - 1
        self.table = [None] * initial_size
        self.used = 0

    def put(self, key, value):
        index = hash(key) & self.sizemask
        # 简单处理哈希冲突，这里使用链表法
        while self.table[index] is not None:
            if self.table[index][0] == key:
                self.table[index] = (key, value)
                return
            index = (index + 1) & self.sizemask
        self.table[index] = (key, value)
        self.used += 1
        if self.used / self.size >= 0.75:  # 负载因子达到 0.75 进行 rehash
            self.rehash()

    def rehash(self):
        new_size = self.size * 2
        new_sizemask = new_size - 1
        new_table = [None] * new_size
        for entry in self.table:
            if entry is not None:
                key, value = entry
                new_index = hash(key) & new_sizemask
                while new_table[new_index] is not None:
                    new_index = (new_index + 1) & new_sizemask
                new_table[new_index] = (key, value)
        self.size = new_size
        self.sizemask = new_sizemask
        self.table = new_table

这种普通的 rehash 方式存在一个明显的问题，就是在数据量较大时，将旧哈希表中的所有数据一次性迁移到新哈希表会消耗大量的时间，在这个过程中，Redis 可能无法及时处理其他客户端的请求，导致性能下降甚至服务暂停。

Redis 渐进式 rehash 原理

为了解决普通 rehash 在大数据量时的性能问题，Redis 采用了渐进式 rehash 策略。

双哈希表结构：Redis 的 dict 结构中包含两个 dictht 哈希表 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，会先为 ht[1] 分配足够的空间，通常是 ht[0] 大小的两倍。
逐步迁移：与普通 rehash 一次性迁移所有数据不同，渐进式 rehash 会在每次对哈希表进行操作（如插入、删除、查找等）时，顺带迁移一部分数据。具体来说，每次操作会从 ht[0] 中迁移一定数量的桶（bucket）到 ht[1] 中。这个数量通常是 1 个桶，但在一些特殊情况下可能会更多。
rehash 索引：dict 结构中的 rehashidx 字段用于记录当前 rehash 的进度。它表示 ht[0] 中正在被迁移的桶的索引。当 rehashidx 为 -1 时，表示没有进行 rehash 操作。在每次迁移完成一个桶后，rehashidx 会递增，指向下一个需要迁移的桶。
数据访问：在渐进式 rehash 过程中，对哈希表的访问会同时查找 ht[0] 和 ht[1]。如果在 ht[0] 中没有找到对应的键值对，会继续在 ht[1] 中查找。这样可以保证在 rehash 过程中，数据的访问不受影响。
完成 rehash：当 ht[0] 中的所有桶都被迁移到 ht[1] 后，ht[0] 会被释放，ht[1] 会成为新的 ht[0]，并为下一次 rehash 准备新的 ht[1]，同时 rehashidx 会被重置为 -1，表示 rehash 操作完成。

以下是一个简化的 Redis 渐进式 rehash 模拟代码示例（使用 Python 实现）：

class RedisLikeHashTable:
    def __init__(self, initial_size=16):
        self.dict = {
            'type': None,
            'privdata': None,
            'ht': [
                {
                    'table': [None] * initial_size,
                   'size': initial_size,
                   'sizemask': initial_size - 1,
                    'used': 0
                },
                {
                    'table': None,
                   'size': 0,
                   'sizemask': 0,
                    'used': 0
                }
            ],
           'rehashidx': -1,
            'iterators': 0
        }

    def put(self, key, value):
        if self.dict['rehashidx'] != -1:
            self._rehash_step()
        ht = self.dict['ht'][0] if self.dict['rehashidx'] == -1 else self.dict['ht'][1]
        index = hash(key) & ht['sizemask']
        while ht['table'][index] is not None:
            if ht['table'][index][0] == key:
                ht['table'][index] = (key, value)
                return
            index = (index + 1) & ht['sizemask']
        ht['table'][index] = (key, value)
        ht['used'] += 1
        if ht['used'] / ht['size'] >= 0.75:
            self._start_rehash()

    def get(self, key):
        if self.dict['rehashidx'] != -1:
            self._rehash_step()
        for ht in self.dict['ht']:
            if ht['table'] is None:
                continue
            index = hash(key) & ht['sizemask']
            while ht['table'][index] is not None:
                if ht['table'][index][0] == key:
                    return ht['table'][index][1]
                index = (index + 1) & ht['sizemask']
        return None

    def _start_rehash(self):
        new_size = self.dict['ht'][0]['size'] * 2
        self.dict['ht'][1] = {
            'table': [None] * new_size,
           'size': new_size,
           'sizemask': new_size - 1,
            'used': 0
        }
        self.dict['rehashidx'] = 0

    def _rehash_step(self):
        ht0 = self.dict['ht'][0]
        ht1 = self.dict['ht'][1]
        while ht0['table'][self.dict['rehashidx']] is None:
            self.dict['rehashidx'] += 1
            if self.dict['rehashidx'] >= ht0['size']:
                self._finish_rehash()
                return
        entry = ht0['table'][self.dict['rehashidx']]
        while entry is not None:
            next_entry = entry[2] if len(entry) > 2 else None
            index = hash(entry[0]) & ht1['sizemask']
            ht1['table'][index] = entry
            ht1['used'] += 1
            ht0['used'] -= 1
            entry = next_entry
        ht0['table'][self.dict['rehashidx']] = None
        self.dict['rehashidx'] += 1
        if self.dict['rehashidx'] >= ht0['size']:
            self._finish_rehash()

    def _finish_rehash(self):
        self.dict['ht'][0] = self.dict['ht'][1]
        self.dict['ht'][1] = {
            'table': None,
           'size': 0,
           'sizemask': 0,
            'used': 0
        }
        self.dict['rehashidx'] = -1

渐进式 rehash 的性能优势分析

避免集中式性能损耗：普通 rehash 一次性迁移所有数据，会在这个过程中占用大量的 CPU 时间，导致 Redis 在这段时间内无法及时响应客户端请求。而渐进式 rehash 将数据迁移分散到多次操作中，每次操作只迁移少量数据，避免了集中式的性能损耗。这样，Redis 可以在处理其他客户端请求的同时，逐步完成 rehash 操作，保证了系统的整体性能和响应速度。
平滑的性能曲线：由于渐进式 rehash 是逐步进行的，在整个 rehash 过程中，系统的性能曲线相对平滑。不会像普通 rehash 那样，在 rehash 开始时性能急剧下降，然后在 rehash 完成后性能恢复。这种平滑的性能曲线使得 Redis 在处理大量数据时，能够持续稳定地提供服务，不会因为 rehash 操作而出现明显的性能波动。
减少内存碎片：在普通 rehash 中，一次性分配新的哈希表空间并释放旧的哈希表空间，可能会导致内存碎片的产生。而渐进式 rehash 逐步迁移数据，在一定程度上减少了内存的频繁分配和释放，从而降低了内存碎片的产生概率。这有助于提高内存的利用率，特别是在长时间运行且数据量不断变化的 Redis 实例中。
提高并发性能：在渐进式 rehash 过程中，对哈希表的读写操作可以同时进行，因为每次操作时会顺带进行少量的数据迁移。这意味着多个客户端可以同时对哈希表进行操作，而不会因为 rehash 操作而被阻塞。相比之下，普通 rehash 在迁移数据时，哈希表处于不可用状态，所有读写操作都需要等待 rehash 完成，严重影响了并发性能。

性能优势在实际场景中的体现

高并发写入场景：假设一个电商系统，在促销活动期间，大量的商品信息需要实时写入 Redis 哈希表中。如果采用普通 rehash，当哈希表达到扩容条件时，一次性的 rehash 操作可能会导致写入操作延迟明显增加，甚至出现短暂的写入阻塞。而渐进式 rehash 可以在高并发写入的过程中，逐步完成扩容，不会对写入性能造成太大影响，保证了系统的稳定性和响应速度。
大数据量存储场景：对于一些需要存储海量数据的应用，如日志分析系统，Redis 哈希表会随着时间不断增长。普通 rehash 在处理大数据量时，可能会因为长时间的 rehash 操作而导致系统性能下降，甚至出现服务不可用的情况。渐进式 rehash 能够在不影响系统正常运行的情况下，完成哈希表的扩容，确保系统能够持续稳定地存储和处理大量数据。
在线业务场景：在在线游戏、实时通信等对实时性要求极高的业务场景中，Redis 作为常用的缓存和数据存储工具，需要保证极高的性能和稳定性。渐进式 rehash 可以在不中断服务的前提下，完成哈希表的优化，避免了因 rehash 操作而导致的服务中断或性能下降，满足了在线业务对实时性的严格要求。

渐进式 rehash 的实现细节与优化

每次迁移的桶数量：Redis 在每次对哈希表进行操作时，默认迁移一个桶的数据。这个数量可以根据实际情况进行调整。如果每次迁移的桶数量过多，可能会影响到其他操作的性能；如果过少，则会导致 rehash 过程过长。在一些特殊情况下，如系统负载较低时，可以适当增加每次迁移的桶数量，以加快 rehash 的速度。
rehash 触发条件：Redis 通常在哈希表的负载因子（used / size）达到一定阈值（如 0.75）时触发 rehash。这个阈值也可以根据应用场景进行调整。对于读操作频繁的场景，可以适当提高阈值，以减少 rehash 的次数；对于写操作频繁的场景，可以适当降低阈值，以避免哈希表过于拥挤导致性能下降。
多线程与渐进式 rehash：随着多核 CPU 的广泛应用，一些 Redis 扩展版本尝试引入多线程来进一步优化 rehash 过程。通过将 rehash 操作分配到多个线程中并行执行，可以加快 rehash 的速度，同时减少对主线程的影响。但这种方式也带来了一些问题，如线程安全、资源竞争等，需要仔细设计和优化。
内存管理优化：在渐进式 rehash 过程中，为了减少内存碎片的产生，可以采用一些内存管理技术，如内存池。内存池可以预先分配一定数量的内存块，在需要时直接从内存池中获取，避免了频繁的内存分配和释放，从而提高内存的利用率和系统性能。

总结

Redis 的渐进式 rehash 是一种巧妙的设计，它通过将哈希表的 rehash 操作分散到多次客户端操作中，有效地避免了普通 rehash 带来的集中式性能损耗。这种策略在高并发、大数据量和对实时性要求较高的应用场景中，展现出了显著的性能优势。通过合理调整 rehash 的触发条件、每次迁移的桶数量等参数，以及结合多线程和内存管理优化技术，可以进一步提升 Redis 在渐进式 rehash 过程中的性能和稳定性。了解和掌握 Redis 渐进式 rehash 的原理和性能优势，对于优化 Redis 应用、提高系统的整体性能具有重要意义。在实际应用中，我们应根据具体的业务需求和系统特点，充分利用渐进式 rehash 的优势，打造高性能、稳定可靠的 Redis 应用。