Redis 字典哈希算法优化策略
2022-03-015.1k 阅读
Redis 字典哈希算法基础
Redis 的字典是其核心数据结构之一，广泛应用于数据库、哈希表等多种场景。哈希算法在字典的实现中起着关键作用，它决定了数据如何快速定位与存储。
Redis 采用链地址法（separate chaining）来解决哈希冲突。其哈希表结构定义如下（简化的 C 语言代码示例）：
typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
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];
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
在上述代码中，dictEntry 表示哈希表中的一个节点，next 指针用于处理哈希冲突，形成链表。dictht 是哈希表的主体结构，table 是一个指针数组，size 表示哈希表的大小，sizemask 用于快速计算哈希值的索引位置（通常为 size - 1），used 记录已使用的节点数量。dict 结构则包含两个 dictht 实例，用于 rehash 操作，以及其他相关的控制信息。
哈希函数
Redis 默认使用 MurmurHash2 算法作为哈希函数，该算法具有较好的性能和分布性。以下是 MurmurHash2 算法在 Redis 中的实现（简化版）：
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. */
const unsigned int m = 0x5bd1e995;
const int r = 24;
/* Initialize the hash to a 'random' value */
unsigned int h = 0x1234ABCD ^ len;
const unsigned char *data = (const unsigned char *)key;
while (len >= 4) {
unsigned int k = *(unsigned int *)data;
k *= m;
k ^= k >> r;
k *= m;
h *= m;
h ^= k;
data += 4;
len -= 4;
}
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 h;
}
该函数通过对输入数据进行一系列的位运算和乘法操作，生成一个 32 位的哈希值。这个哈希值会与哈希表的 sizemask 进行按位与操作，得到最终在哈希表中的索引位置。
哈希算法优化策略
负载因子与 rehash
Redis 字典的负载因子（load factor）定义为 used / size，即已使用节点数与哈希表大小的比值。当负载因子过高时，哈希冲突的概率会显著增加，导致查询性能下降。为了保持良好的性能，Redis 会在负载因子达到一定阈值时进行 rehash 操作。
- 主动 rehash：当负载因子大于 1 且
rehashidx为 -1 时，Redis 会启动 rehash 过程。rehash 操作分为两个阶段，首先会分配一个大小为原哈希表两倍的新哈希表（如果当前是在扩展，收缩时则为原哈希表的一半大小）。然后，会逐步将旧哈希表中的数据迁移到新哈希表中。在迁移过程中，rehashidx记录当前迁移的进度，每次操作（如插入、删除、查找）都会顺带迁移一小部分数据。以下是 rehash 操作的核心代码片段：
int dictRehash(dict *d, int n) {
int empty_visits = n * 10; /* Max number of empty buckets to visit. */
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
while (n-- && d->ht[0].used != 0) {
dictEntry *de, *nextde;
/* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
* elements because ht[0].used != 0 */
assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
while (d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
d->rehashidx++;
if (--empty_visits == 0) return 1;
}
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
/* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
while (de) {
uint64_t h;
nextde = de->next;
/* Get the index in the new hash table */
h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
de->next = d->ht[1].table[h];
d->ht[1].table[h] = de;
d->ht[0].used--;
d->ht[1].used++;
de = nextde;
}
d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
d->rehashidx++;
}
/* Check if we already rehashed the whole table... */
if (d->ht[0].used == 0) {
zfree(d->ht[0].table);
d->ht[0] = d->ht[1];
_dictReset(&d->ht[1]);
d->rehashidx = -1;
return 0;
}
/* More to rehash... */
return 1;
}
- 渐进式 rehash：渐进式 rehash 避免了一次性迁移大量数据带来的性能开销。在每次字典操作时，通过
dictRehash函数迁移少量数据，使得整个 rehash 过程可以在多个操作中完成，减少对系统性能的影响。例如，在执行dictAdd函数时，会先检查是否正在进行 rehash，如果是，则调用dictRehash进行少量数据迁移：
int dictAdd(dict *d, void *key, void *val) {
dictEntry *entry;
int ret;
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
/* Try to add the element */
entry = dictAddRaw(d, key, &ret);
if (!entry) return ret;
dictSetVal(d, entry, val);
return DICT_OK;
}
哈希表大小调整策略
-
扩展：当负载因子大于 1 时，Redis 会对哈希表进行扩展。扩展后的哈希表大小为原大小的两倍，这是一种较为保守的扩展策略，可以有效降低哈希冲突的概率。例如，原哈希表大小为 16，负载因子达到 1.5 时，新哈希表大小会变为 32。
-
收缩：当负载因子小于 0.1 时，Redis 会对哈希表进行收缩。收缩后的哈希表大小为原大小的一半，以节省内存空间。例如，原哈希表大小为 32，负载因子降至 0.05 时，新哈希表大小会变为 16。
减少哈希冲突的方法
-
选择合适的哈希函数：虽然 Redis 默认使用 MurmurHash2 算法在大多数情况下表现良好，但在某些特定场景下，根据数据的特点选择更合适的哈希函数可能会进一步减少哈希冲突。例如，如果数据具有某种可预测的模式，可以设计专门的哈希函数利用这些模式来提高哈希值的分布性。
-
优化键的选择：尽量选择具有较高随机性和均匀分布的键。如果键的取值范围有限且分布不均匀，可能会导致大量数据集中在哈希表的某些桶中，增加哈希冲突。例如，避免使用连续的整数作为键，而是采用更随机的字符串或经过某种哈希预处理的键。
-
动态调整哈希表大小：除了基于负载因子进行常规的 rehash 操作外，还可以根据实际的访问模式动态调整哈希表大小。例如，如果发现某些时间段内数据访问量急剧增加，可以提前进行扩展操作，避免负载因子过高导致性能下降。相反，如果长时间处于低负载状态，可以适当收缩哈希表以节省内存。
代码示例优化分析
以下是一个简单的 Redis 字典操作示例（使用 C 语言模拟部分 Redis 字典功能），并分析其中涉及的哈希算法优化策略：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
typedef struct dictEntry {
char *key;
void *val;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
} dictht;
typedef struct dict {
dictht ht[2];
int rehashidx;
} dict;
unsigned int dictGenHashFunction(const char *key, int len) {
const unsigned int m = 0x5bd1e995;
const int r = 24;
unsigned int h = 0x1234ABCD ^ len;
const unsigned char *data = (const unsigned char *)key;
while (len >= 4) {
unsigned int k = *(unsigned int *)data;
k *= m;
k ^= k >> r;
k *= m;
h *= m;
h ^= k;
data += 4;
len -= 4;
}
switch (len) {
case 3:
h ^= data[2] << 16;
case 2:
h ^= data[1] << 8;
case 1:
h ^= data[0];
h *= m;
};
h ^= h >> 13;
h *= m;
h ^= h >> 15;
return h;
}
dict *dictCreate() {
dict *d = (dict *)malloc(sizeof(dict));
d->ht[0].size = 16;
d->ht[0].sizemask = 15;
d->ht[0].used = 0;
d->ht[0].table = (dictEntry **)calloc(d->ht[0].size, sizeof(dictEntry *));
d->ht[1].size = 0;
d->ht[1].sizemask = 0;
d->ht[1].used = 0;
d->ht[1].table = NULL;
d->rehashidx = -1;
return d;
}
int dictAdd(dict *d, char *key, void *val) {
if (d->rehashidx != -1) {
// 渐进式 rehash
// 这里简单模拟每次迁移一个桶的数据
dictEntry *de, *nextde;
unsigned long idx = d->rehashidx;
while (d->ht[0].table[idx] == NULL) {
idx++;
if (idx >= d->ht[0].size) break;
}
if (idx < d->ht[0].size) {
de = d->ht[0].table[idx];
while (de) {
uint64_t h = dictGenHashFunction(de->key, strlen(de->key)) & d->ht[1].sizemask;
nextde = de->next;
de->next = d->ht[1].table[h];
d->ht[1].table[h] = de;
d->ht[0].used--;
d->ht[1].used++;
de = nextde;
}
d->ht[0].table[idx] = 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].sizemask = 0;
d->ht[1].used = 0;
d->ht[1].table = NULL;
d->rehashidx = -1;
}
}
}
unsigned int h = dictGenHashFunction(key, strlen(key)) & d->ht[0].sizemask;
dictEntry *entry = (dictEntry *)malloc(sizeof(dictEntry));
entry->key = strdup(key);
entry->val = val;
entry->next = d->ht[0].table[h];
d->ht[0].table[h] = entry;
d->ht[0].used++;
// 检查负载因子，进行扩展
if ((double)d->ht[0].used / d->ht[0].size >= 1) {
dictht new_ht;
new_ht.size = d->ht[0].size * 2;
new_ht.sizemask = new_ht.size - 1;
new_ht.used = 0;
new_ht.table = (dictEntry **)calloc(new_ht.size, sizeof(dictEntry *));
d->ht[1] = new_ht;
d->rehashidx = 0;
}
return 0;
}
void *dictFind(dict *d, char *key) {
unsigned int h = dictGenHashFunction(key, strlen(key)) & d->ht[0].sizemask;
dictEntry *entry = d->ht[0].table[h];
while (entry) {
if (strcmp(entry->key, key) == 0) {
return entry->val;
}
entry = entry->next;
}
if (d->rehashidx != -1) {
h = dictGenHashFunction(key, strlen(key)) & d->ht[1].sizemask;
entry = d->ht[1].table[h];
while (entry) {
if (strcmp(entry->key, key) == 0) {
return entry->val;
}
entry = entry->next;
}
}
return NULL;
}
void dictRelease(dict *d) {
for (unsigned long i = 0; i < d->ht[0].size; i++) {
dictEntry *entry = d->ht[0].table[i];
while (entry) {
dictEntry *next = entry->next;
free(entry->key);
free(entry);
entry = next;
}
}
free(d->ht[0].table);
if (d->ht[1].table) {
for (unsigned long i = 0; i < d->ht[1].size; i++) {
dictEntry *entry = d->ht[1].table[i];
while (entry) {
dictEntry *next = entry->next;
free(entry->key);
free(entry);
entry = next;
}
}
free(d->ht[1].table);
}
free(d);
}
int main() {
dict *d = dictCreate();
dictAdd(d, "key1", (void *)"value1");
void *val = dictFind(d, "key1");
if (val) {
printf("Found value: %s\n", (char *)val);
} else {
printf("Key not found\n");
}
dictRelease(d);
return 0;
}
在上述代码中：
- 哈希函数：使用了与 Redis 类似的 MurmurHash2 算法来计算哈希值，确保数据在哈希表中的分布相对均匀。
- 渐进式 rehash：在
dictAdd函数中，当检测到正在进行 rehash（rehashidx != -1）时，每次添加元素时会迁移一个桶的数据，逐步将旧哈希表的数据迁移到新哈希表，减少对性能的影响。 - 负载因子与扩展：在
dictAdd函数中，当负载因子大于等于 1 时，会分配一个大小为原哈希表两倍的新哈希表，并启动 rehash 过程，以降低哈希冲突的概率，提高查询性能。
优化策略的实际应用场景
- 缓存系统：在 Redis 作为缓存使用时，大量的键值对存储在字典中。通过合理的哈希算法优化策略，如选择合适的哈希函数、动态调整哈希表大小等，可以有效减少缓存查询的时间复杂度，提高缓存命中率。例如，在高并发的 Web 应用缓存场景中，对不同类型的缓存数据（如用户信息、页面片段等）可以采用不同的哈希函数，以更好地适应数据特点，减少哈希冲突。
- 分布式数据库：在分布式 Redis 集群中，哈希算法的优化对于数据的均匀分布和负载均衡至关重要。通过优化哈希函数和调整哈希表大小，可以确保数据在各个节点上均匀分布，避免某些节点负载过高而其他节点闲置的情况。例如，在大规模的电商订单存储场景中，根据订单号等关键信息进行哈希计算，将订单数据均匀分布到不同的 Redis 节点，提高系统的整体性能和扩展性。
- 实时数据分析：在实时数据分析应用中，Redis 字典用于存储和处理大量的实时数据。优化哈希算法可以提高数据的插入和查询效率，使得分析系统能够快速响应。例如，在物联网设备数据采集与分析场景中，对大量设备的实时数据进行高效存储和查询，通过优化哈希算法，减少哈希冲突，提高数据处理的实时性。
不同优化策略的权衡
- 空间与时间的权衡：扩展哈希表可以减少哈希冲突，提高查询性能，但会增加内存使用。例如，将哈希表大小翻倍虽然能降低冲突概率，但也会占用更多的内存空间。在内存受限的环境中，需要谨慎考虑扩展的时机和幅度，可能需要在性能和内存之间进行平衡。
- 计算资源与性能的权衡：更复杂的哈希函数可能会减少哈希冲突，但计算哈希值的时间开销会增加。例如，设计一个针对特定数据模式的复杂哈希函数，虽然能提高哈希值的分布性，但每次计算哈希值的时间会变长。在 CPU 资源有限的情况下，需要评估复杂哈希函数带来的性能提升是否足以弥补计算开销的增加。
- 操作频率与性能的权衡：渐进式 rehash 虽然避免了一次性 rehash 带来的性能冲击，但在 rehash 过程中，每次字典操作都会增加一定的额外开销。如果系统中字典操作频率非常高，这种额外开销可能会对整体性能产生一定影响。在这种情况下，可能需要调整 rehash 的速度，或者在系统负载较低时进行一次性的快速 rehash。
未来优化方向探讨
- 自适应哈希函数：根据数据的动态变化，自动调整哈希函数的参数或选择更合适的哈希函数。例如，当检测到数据的分布模式发生变化时，自动切换到另一个更适合当前数据分布的哈希函数，进一步提高哈希值的分布性和查询性能。
- 硬件加速：随着硬件技术的发展，利用专门的硬件（如 GPU 或特定的哈希计算芯片）来加速哈希计算和 rehash 操作。例如，将哈希计算任务卸载到 GPU 上执行，可以大大提高计算速度，特别是在处理大规模数据时。
- 结合机器学习：通过机器学习算法分析历史数据的访问模式和哈希冲突情况，预测未来的数据变化趋势，提前进行哈希表大小调整或哈希函数优化。例如，利用深度学习模型对数据的访问模式进行建模，根据模型预测结果动态调整哈希表的大小和参数，以实现更智能的性能优化。
通过深入理解 Redis 字典哈希算法的优化策略，并根据实际应用场景进行合理的调整和优化，可以充分发挥 Redis 在数据存储和查询方面的高性能优势，满足各种复杂的业务需求。无论是在缓存系统、分布式数据库还是实时数据分析等领域，优化的哈希算法都能为系统的性能和稳定性提供有力保障。