Redis之渐进式rehash

渐进式 rehash

上一节说过, 扩展或收缩哈希表需要将 ht[0] 里面的所有键值对 rehash 到 ht[1] 里面, 但是, 这个 rehash 动作并不是一次性、集中式地完成的, 而是分多次、渐进式地完成的。

这样做的原因在于, 如果 ht[0] 里只保存着四个键值对, 那么服务器可以在瞬间就将这些键值对全部 rehash 到 ht[1] ; 但是, 如果哈希表里保存的键值对数量不是四个, 而是四百万、四千万甚至四亿个键值对, 那么要一次性将这些键值对全部 rehash 到 ht[1] 的话, 庞大的计算量可能会导致服务器在一段时间内停止服务。

因此, 为了避免 rehash 对服务器性能造成影响, 服务器不是一次性将 ht[0] 里面的所有键值对全部 rehash 到 ht[1] , 而是分多次、渐进式地将 ht[0] 里面的键值对慢慢地 rehash 到 ht[1] 。

以下是哈希表渐进式 rehash 的详细步骤:

  1. 为 ht[1] 分配空间, 让字典同时持有 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表。
  2. 在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx , 并将它的值设置为 0 , 表示 rehash 工作正式开始。
  3. 在 rehash 进行期间, 每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时, 程序除了执行指定的操作以外, 还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] , 当 rehash 工作完成之后, 程序将 rehashidx 属性的值增一。
  4. 随着字典操作的不断执行, 最终在某个时间点上, ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 至 ht[1] , 这时程序将 rehashidx 属性的值设为 -1 , 表示 rehash 操作已完成。

渐进式 rehash 的好处在于它采取分而治之的方式, 将 rehash 键值对所需的计算工作均滩到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上, 从而避免了集中式 rehash 而带来的庞大计算量。

图 4-12 至图 4-17 展示了一次完整的渐进式 rehash 过程, 注意观察在整个 rehash 过程中, 字典的 rehashidx 属性是如何变化的。

Redis之渐进式rehash_第1张图片

Redis之渐进式rehash_第2张图片

Redis之渐进式rehash_第3张图片

Redis之渐进式rehash_第4张图片

Redis之渐进式rehash_第5张图片

Redis之渐进式rehash_第6张图片

渐进式 rehash 执行期间的哈希表操作

因为在进行渐进式 rehash 的过程中, 字典会同时使用 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表, 所以在渐进式 rehash 进行期间, 字典的删除(delete)、查找(find)、更新(update)等操作会在两个哈希表上进行: 比如说, 要在字典里面查找一个键的话, 程序会先在 ht[0] 里面进行查找, 如果没找到的话, 就会继续到 ht[1] 里面进行查找, 诸如此类。

另外, 在渐进式 rehash 执行期间, 新添加到字典的键值对一律会被保存到 ht[1] 里面, 而 ht[0] 则不再进行任何添加操作: 这一措施保证了 ht[0] 包含的键值对数量会只减不增, 并随着 rehash 操作的执行而最终变成空表。

 

总结

  • 字典被广泛用于实现 Redis 的各种功能, 其中包括数据库和哈希键。
  • Redis 中的字典使用哈希表作为底层实现, 每个字典带有两个哈希表, 一个用于平时使用, 另一个仅在进行 rehash 时使用。
  • 当字典被用作数据库的底层实现, 或者哈希键的底层实现时, Redis 使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值。
  • 哈希表使用链地址法来解决键冲突, 被分配到同一个索引上的多个键值对会连接成一个单向链表。
  • 在对哈希表进行扩展或者收缩操作时, 程序需要将现有哈希表包含的所有键值对 rehash 到新哈希表里面, 并且这个 rehash 过程并不是一次性地完成的, 而是渐进式地完成的。

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