Redis 渐进式 rehash 在高并发下的表现

Redis 的 rehash 机制概述

在深入探讨 Redis 渐进式 rehash 在高并发下的表现之前，我们先来了解一下 Redis 的基本 rehash 机制。Redis 中的字典（dict）是其实现各种数据结构（如哈希表、数据库等）的基础数据结构。字典内部包含两个哈希表，分别为 ht[0] 和 ht[1]。

正常情况下的 rehash 过程

触发条件：当字典中的元素数量（dict->used）达到当前哈希表 ht[0] 大小（dict->ht[0].size）的一定比例（通常为负载因子达到 1 时，不过可通过配置修改），就会触发 rehash 操作。同时，当 ht[0] 中的元素数量小于 ht[0].size 的 10% 且 ht[1] 不为空时，也会触发 rehash 操作，用于收缩哈希表。
具体步骤：
- 分配空间：为 ht[1] 分配一个大小合适的内存空间。如果是扩展操作，ht[1] 的大小通常是 ht[0] 大小的 2 倍；如果是收缩操作，ht[1] 的大小通常是 ht[0] 大小的 1/2。
- 数据迁移：将 ht[0] 中的所有键值对重新计算哈希值并插入到 ht[1] 中。这一步会遍历 ht[0] 的每个桶（bucket），并将桶中的键值对逐个迁移到 ht[1] 对应的桶中。
- 切换：当 ht[0] 中的所有键值对都迁移到 ht[1] 后，将 ht[1] 赋值给 ht[0]，并释放 ht[1] 的内存空间，同时重置 ht[1]。

渐进式 rehash 的引入

上述正常的 rehash 过程存在一个问题，如果哈希表中的元素数量非常大，一次性将所有元素从 ht[0] 迁移到 ht[1] 可能会导致 Redis 服务器在一段时间内停止处理其他客户端请求，从而影响性能。为了解决这个问题，Redis 引入了渐进式 rehash。

渐进式 rehash 原理：渐进式 rehash 采用分而治之的思想，将数据迁移过程分成多个小步骤，在每次字典的增删改查等操作时，顺带迁移一部分数据。Redis 会在字典结构中维护一个 rehashidx 字段，记录当前迁移到 ht[0] 的哪个桶。每次进行字典操作时，除了执行正常的操作外，还会从 ht[0] 的 rehashidx 位置开始，将该桶中的所有键值对迁移到 ht[1]，然后将 rehashidx 加 1。这样，随着时间的推移，ht[0] 中的所有数据会逐步迁移到 ht[1] 中。
优点：渐进式 rehash 避免了一次性迁移大量数据导致的性能问题，使得 Redis 在 rehash 过程中仍然能够正常处理客户端请求，保证了系统的高可用性和性能稳定性。

高并发场景对渐进式 rehash 的影响

高并发下的数据竞争

在高并发场景下，多个客户端可能同时对 Redis 字典进行操作，而渐进式 rehash 过程本身也会对字典进行修改（数据迁移）。这就可能导致数据竞争问题。

键值对迁移时的竞争：假设在高并发情况下，一个客户端正在读取 ht[0] 中的某个键值对，而此时渐进式 rehash 正在将该键值对所在的桶从 ht[0] 迁移到 ht[1]。如果迁移操作尚未完成，客户端可能读取到不一致的数据。例如，键值对已经从 ht[0] 中移除，但还未完全插入到 ht[1] 中，此时客户端读取该键就会得到空值，而实际上该键值对应该是存在的。
新增键值对时的竞争：当多个客户端同时向 Redis 字典中新增键值对时，由于渐进式 rehash 可能正在进行，新键值对的插入位置可能会受到影响。如果新键值对的哈希值计算后应该插入到正在迁移的桶中，可能会出现插入到 ht[0] 还是 ht[1] 的混淆，导致数据不一致。

高并发对 rehash 进度的影响

操作频率与迁移速度：在高并发环境下，Redis 字典的操作频率会显著增加。虽然每次字典操作都会顺带迁移一部分数据，但如果操作频率过高，可能会导致渐进式 rehash 的进度被打乱。例如，大量的读操作可能会使得每次操作中用于迁移数据的时间占比减少，从而延缓了 rehash 的整体进度。
热点数据的影响：如果高并发操作集中在某些热点数据（即频繁被访问和修改的键值对）上，这些热点数据所在的桶可能会被频繁操作，而其他桶的迁移进度可能会受到影响。这可能导致 rehash 过程不均匀，部分桶迁移完成，而部分桶仍然未迁移，进一步影响系统性能。

Redis 对高并发下渐进式 rehash 的应对策略

锁机制的应用

读写锁：Redis 在处理渐进式 rehash 时，为了避免数据竞争，采用了读写锁机制。在进行数据迁移（写操作）时，会获取写锁，此时其他写操作（如新增、删除键值对）会被阻塞，读操作可以继续进行但可能会读取到部分迁移中的数据。当迁移完成后，释放写锁。读操作获取读锁，读锁之间不互斥，允许多个读操作同时进行，但在有写锁存在时，读操作会被阻塞。
锁粒度控制：为了减少锁对性能的影响，Redis 对锁的粒度进行了控制。例如，在迁移单个桶时，只对该桶加锁，而不是对整个哈希表加锁。这样，不同桶的迁移可以并行进行，提高了并发性能。

优化数据迁移算法

减少单次迁移数据量：Redis 在渐进式 rehash 过程中，每次迁移的数据量并不是固定的，而是根据系统负载情况进行动态调整。在高并发场景下，会适当减少每次迁移的键值对数量，以降低对正常操作的影响。例如，原本每次迁移一个桶中的所有键值对，在高并发时可能只迁移部分键值对，确保在每次操作中留给正常业务逻辑足够的时间。
优先迁移热点数据：为了减少热点数据对 rehash 进度的影响，Redis 会优先迁移热点数据所在的桶。通过记录键值对的访问频率等信息，在 rehash 时将热点数据所在桶的迁移优先级提高，使得热点数据能够尽快完成迁移，减少对高并发操作的干扰。

代码示例分析

Redis 字典结构定义

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 */
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

上述代码定义了 Redis 字典的基本结构。dictEntry 表示字典中的一个键值对，dictht 是哈希表结构，包含哈希表数组 table、大小 size、掩码 sizemask 和已使用的桶数量 used。dict 结构则包含两个哈希表 ht[0] 和 ht[1]，以及 rehashidx 用于记录 rehash 进度。

渐进式 rehash 关键代码

static int _dictRehashStep(dict *d) {
    int empty_visits = 0;
    if (d->rehashidx == -1) return 0;

    while (1) {
        dictEntry *de, *nextde;

        /* 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;
        }

        /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
         * elements because ht[0].used != 0 */
        while (d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
            d->rehashidx++;
            empty_visits++;
            if (empty_visits > d->ht[0].size) return 0;
        }
        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++;
        return 1;
    }
}

这段代码展示了渐进式 rehash 的核心步骤。_dictRehashStep 函数在每次字典操作时被调用，它会从 ht[0] 的 rehashidx 位置开始迁移一个桶中的数据到 ht[1]。如果 ht[0] 中的所有数据都迁移完成，则重置 rehashidx 并完成 rehash 过程。

模拟高并发下的渐进式 rehash

下面通过一个简单的多线程程序来模拟高并发下 Redis 的渐进式 rehash 过程。

import threading
import redis

# 连接 Redis 服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def high_concurrency_operations():
    for i in range(1000):
        key = f'key_{i}'
        value = f'value_{i}'
        r.hset('my_hash', key, value)
        r.hget('my_hash', key)

# 创建多个线程模拟高并发
num_threads = 10
threads = []
for _ in range(num_threads):
    t = threading.Thread(target=high_concurrency_operations)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

上述 Python 代码通过 redis - py 库连接到 Redis 服务器，并创建了 10 个线程模拟高并发操作。每个线程会向名为 my_hash 的哈希表中插入 1000 个键值对，并进行读取操作。在这个过程中，如果 Redis 字典触发了渐进式 rehash，就可以观察到高并发操作对 rehash 过程的影响。

代码分析与优化建议

分析：上述 Python 代码简单模拟了高并发下对 Redis 哈希表的读写操作。在实际运行中，可以通过监控 Redis 服务器的性能指标（如 CPU 使用率、响应时间等）来观察高并发操作和渐进式 rehash 之间的相互影响。例如，如果在高并发时 CPU 使用率过高，可能是由于 rehash 过程和高并发操作竞争资源导致的。
优化建议：
- 调整 Redis 配置：可以适当调整 Redis 的 rehash 相关配置参数，如负载因子，以控制 rehash 的触发时机。例如，将负载因子调大一些，可以减少 rehash 的频率，但可能会增加哈希冲突的概率；调小负载因子则反之。
- 优化业务逻辑：在应用层面，可以尽量减少对热点数据的高并发操作，或者采用缓存等机制降低对 Redis 的直接访问压力。这样可以减少高并发操作对渐进式 rehash 的干扰。
- 使用连接池：在多线程环境中，使用 Redis 连接池可以提高连接的复用率，减少连接创建和销毁的开销，从而提高整体性能。

高并发下渐进式 rehash 的性能测试与评估

性能测试指标

响应时间：衡量 Redis 处理客户端请求的速度，即从客户端发送请求到接收到响应的时间间隔。在高并发下，渐进式 rehash 可能会导致响应时间变长，因此需要关注平均响应时间和最大响应时间的变化。
吞吐量：指单位时间内 Redis 能够处理的请求数量。通过测试吞吐量，可以评估渐进式 rehash 对 Redis 整体处理能力的影响。如果吞吐量下降明显，说明 rehash 过程对正常业务处理产生了较大干扰。
资源利用率：包括 CPU 使用率、内存使用率等。高并发下的渐进式 rehash 可能会导致 CPU 使用率升高，因为需要同时处理业务请求和数据迁移。观察资源利用率的变化，可以判断系统是否存在资源瓶颈。

性能测试工具

Redis - Benchmark：Redis 自带的性能测试工具，可以模拟多种类型的客户端请求，并生成详细的性能报告。例如，可以使用以下命令测试在高并发下的性能：

redis - benchmark - h localhost - p 6379 - c 100 - n 100000 - t hset,hget

上述命令表示使用 100 个并发连接，发送 100000 个 hset 和 hget 请求到本地的 Redis 服务器。 2. JMeter：一款功能强大的开源性能测试工具，可以模拟各种协议的请求，包括 Redis。通过 JMeter，可以更灵活地设置测试场景，如不同的请求分布、并发用户数等，从而更全面地评估高并发下渐进式 rehash 的性能。

性能测试场景与结果分析

场景一：低负载下的渐进式 rehash：在 Redis 负载较低（如哈希表中元素较少）时触发渐进式 rehash，同时进行一定数量的并发操作。此时，由于需要迁移的数据量较少，对响应时间、吞吐量和资源利用率的影响相对较小。响应时间可能略有增加，但仍然在可接受范围内，吞吐量基本保持稳定，CPU 和内存使用率也不会有显著变化。
场景二：高负载下的渐进式 rehash：当 Redis 负载较高（哈希表中元素众多）时触发渐进式 rehash，并且并发操作频繁。在这种情况下，响应时间可能会明显变长，吞吐量会有所下降，CPU 使用率可能会升高到较高水平。这是因为大量的数据迁移和高并发操作竞争资源，导致 Redis 处理请求的能力受到影响。
结果分析与优化方向：通过对不同场景下的性能测试结果分析，可以确定优化的方向。对于高负载下的性能问题，可以进一步优化 Redis 的配置参数，如调整 rehash 相关的参数，或者在应用层面进行优化，如优化业务逻辑、使用缓存等，以减轻 Redis 的负担，提高在高并发下渐进式 rehash 的性能。

实际应用案例分析

案例一：电商缓存系统

业务场景：在一个电商系统中，Redis 被用作商品缓存。系统会将商品的详细信息（如名称、价格、库存等）以哈希表的形式存储在 Redis 中。在促销活动期间，大量用户同时访问商品详情页面，导致对 Redis 哈希表的读操作剧增，同时由于商品信息的更新，也会有一定数量的写操作。
渐进式 rehash 问题：在高并发访问过程中，Redis 哈希表由于元素数量的增加触发了渐进式 rehash。由于读操作过于频繁，导致每次操作中用于迁移数据的时间减少，rehash 进度缓慢。同时，写操作和 rehash 过程的竞争也导致了部分数据读取不一致的问题，影响了用户体验。
解决方案：首先，调整 Redis 的负载因子，将其适当调大，减少 rehash 的触发频率。其次，在应用层面，对热点商品数据采用多级缓存策略，将部分热点数据缓存在应用服务器本地，减少对 Redis 的直接访问。通过这些措施，有效地缓解了高并发下渐进式 rehash 带来的性能问题。

案例二：实时数据分析系统

业务场景：一个实时数据分析系统使用 Redis 存储实时数据，如用户行为数据。系统会不断接收新的数据并插入到 Redis 哈希表中，同时分析模块会频繁读取这些数据进行实时分析。
渐进式 rehash 问题：随着数据量的快速增长，Redis 频繁触发渐进式 rehash。由于插入操作和读取操作都非常频繁，导致数据竞争问题严重，部分数据在迁移过程中丢失，影响了数据分析的准确性。同时，高并发操作和 rehash 过程使得系统的响应时间变长，无法满足实时性要求。
解决方案：一方面，优化 Redis 的数据迁移算法，在高并发时进一步减少每次迁移的数据量，确保正常业务操作有足够的资源。另一方面，对系统进行架构优化，采用读写分离的方式，将读操作和写操作分别分配到不同的 Redis 实例上，减少数据竞争。通过这些优化，系统在高并发下的性能得到了显著提升，渐进式 rehash 对业务的影响也大大降低。

与其他数据库类似机制的对比

与 Memcached 的对比

哈希表管理：Memcached 使用固定大小的哈希表，不会自动进行 rehash 操作。当哈希表达到一定负载时，会出现哈希冲突加剧的问题，但不会像 Redis 那样因为 rehash 导致性能波动。而 Redis 的动态 rehash 机制虽然在灵活性上更有优势，但在高并发下需要处理 rehash 带来的额外开销。
并发处理：Memcached 采用多线程模型来处理并发请求，每个线程独立处理请求，减少了锁的竞争。而 Redis 虽然也采用了一些锁机制来处理渐进式 rehash 中的数据竞争，但在高并发场景下，锁的开销可能会对性能产生一定影响。相比之下，Memcached 在高并发读操作上可能具有更好的性能，但在数据结构的灵活性和动态调整能力方面不如 Redis。

与 MySQL 哈希索引的对比

索引结构：MySQL 的哈希索引是一种静态索引结构，创建后大小固定。如果数据量增长，哈希冲突会增加，导致查询性能下降，但不会像 Redis 那样进行动态 rehash。Redis 的哈希表则具有动态调整大小的能力，通过渐进式 rehash 可以在运行时适应数据量的变化。
应用场景：MySQL 的哈希索引主要用于等值查询，适用于数据量相对稳定的场景。而 Redis 的哈希表不仅用于存储简单的键值对，还广泛应用于各种复杂数据结构的实现，如哈希表、集合等。在高并发的缓存场景中，Redis 的渐进式 rehash 机制能够更好地应对数据量的动态变化，但在事务处理和数据一致性方面，MySQL 具有更完善的机制。

总结与展望

通过对 Redis 渐进式 rehash 在高并发下的表现进行深入分析，我们了解到渐进式 rehash 虽然有效地解决了一次性 rehash 带来的性能问题，但在高并发场景下仍然面临数据竞争、进度干扰等挑战。Redis 通过锁机制、优化数据迁移算法等策略来应对这些问题，同时我们也通过代码示例、性能测试和实际案例分析展示了其在实际应用中的表现和优化方向。

未来，随着数据量和并发请求的不断增长，Redis 可能会进一步优化渐进式 rehash 机制，例如采用更细粒度的锁控制、更智能的迁移算法，以更好地适应高并发环境。同时，结合硬件技术的发展，如多核 CPU、高速内存等，Redis 有望在高并发下实现更高效的 rehash 过程，为各种应用场景提供更稳定、高性能的支持。对于开发者来说，深入理解 Redis 渐进式 rehash 在高并发下的表现和优化方法，能够更好地利用 Redis 的优势，构建出更健壮、高效的应用系统。