共计 2888 个字符,预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。
一、前言
随着操作的一直执行,哈希表保留的键值对会逐步地增多或者缩小,为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个正当的范畴之内,当哈希表保留的键值对数量太多或者太少时,程序须要对哈希表的大小进行相应的扩大或者膨胀。
<p align=”right”> 原文解析 </p>
二、实现剖析
1.rehash 过程剖析
扩大和膨胀哈希表的工作能够通过执行 rehash(从新散列)操作来实现。
Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤 :
1. 为字典的 ht[1] 哈希表调配空间,这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作,以及 ht[0] 以后蕴含的键值对数量(也即是 ht[0].used 属性的值):
如果执行的是扩大操作,那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used * 2 的 2^n(2 的 n 次方幂);如果执行的是膨胀操作,那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used 的 2^n。
2. 将保留在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 下面:rehash 指的是从新计算键的哈希值和索引值,而后将键值对搁置到 ht[1] 哈希表的指定地位上。
3. 当 ht[0] 蕴含的所有键值对都迁徙到了 ht[1] 之后(ht[0] 变为空表),开释 ht[0],将 ht[1] 设置为 ht[0],并在 ht[1] 新创建一个空白哈希表,为下一次 rehash 做筹备。
构造图解,程序对字典的 ht[0] 进行扩大操作,步骤如下:
1. ht[0].used 以后的值为 4,4 * 2 = 8,而 8(2^3)恰好是第一个大于等于 4 的 2 的 n 次方,所以程序会将 ht[1] 哈希表
的大小设置为 8。图 4-9 展现了 ht[1] 在调配空间之后,字典的样子。
2. 将 ht[0] 蕴含的四个键值对都 rehash 到 ht[1],如图 4-10 所示。
3. 开释 ht[0],并将 ht[1] 设置为 ht[0],而后为 ht[1] 调配一个空白哈希表,如图 4-11 所示。至此,对哈希表的扩大操作执行结束,程序胜利将哈希表的大小从原来的 4 改为了当初的 8
2. 哈希表的扩大与膨胀
当以下条件中的任意一个被满足时,程序会主动开始对哈希表执行扩大操作:
服务器目前没有在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令,并且哈希表的负载因子大于等于 1;
服务器目前正在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令,并且哈希表的负载因子大于等于 5;
其中哈希表的负载因子能够通过公式计算:
# 负载因子 = 哈希表已保留节点数量 / 哈希表大小
load_factor = ht[0].used / ht[0].size
比如说,对于一个大小为 4,蕴含 4 个键值对的哈希表来说,这个哈希表的负载因子为:
load_factor = 4 / 4 = 1
又比如说,对于一个大小为 512,蕴含 256 个键值对的哈希表来说,这个哈希表的负载因子为:
load_factor = 256 / 512 = 0.5
依据 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令是否正在执行,服务器执行扩大操作所需的负载因子并不相同,这是因为在执行 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令的过程中,Redis 须要创立以后服务器过程的子过程,而大多数操作系统都采纳写时复制(copy-on-write)技术来优化子过程的应用效率,所以在子过程存在期间,服务器会进步执行扩大操作所需的负载因子,从而尽可能地防止在子过程存在期间进行哈希表扩大操作,这能够防止不必要的内存写入操作,最大限度地节约内存。
另一方面,当哈希表的负载因子小于 0.1 时,程序主动开始对哈希表执行膨胀操作。
正文: 写时复制(copy-on-write)是一种能够推延甚至防止复制数据的技术。内核此时并不是复制整个过程空间,而是让父过程和子过程共享同一个正本。只有在须要写入的时候,数据才会被复制,从而使父过程、子过程领有各自的正本。也就是说,资源的复制只有在须要写入的时候才进行,在此之前以只读形式共享。
3. 渐进式 rehash
扩大或膨胀哈希表须要将 ht[0] 外面的所有键值对 rehash 到 ht[1] 外面,然而,这个 rehash 动作并不是一次性、集中式地实现的,而是分屡次、渐进式地实现的。
这样做的起因在于,如果 ht[0] 里只保留着四个键值对,那么服务器能够在霎时就将这些键值对全副 rehash 到 ht[1];然而,如果哈希表里保留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副 rehash 到 ht[1] 的话,宏大的计算量可能会导致服务器在一段时间内进行服务。
因而,为了防止 rehash 对服务器性能造成影响,服务器不是一次性将 ht[0] 外面的所有键值对全副 rehash 到 ht[1],而是分屡次、渐进式地将 ht[0] 外面的键值对缓缓地 rehash 到 ht[1]。
以下是哈希表渐进式 rehash 的具体步骤:
1. 为 ht[1] 调配空间,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,示意 rehash 工作正式开始。3. 在 rehash 进行期间,每次对字典执行增加、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 工作实现之后,程序将 rehashidx 属性的值增一。4. 随着字典操作的一直执行,最终在某个工夫点上,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,示意 rehash 操作已实现。
渐进式 rehash 的益处在于它采取分而治之的形式,将 rehash 键值对所需的计算工作均滩到对字典的每个增加、删除、查找和更新操作上,从而防止了集中式 rehash 而带来的宏大计算量。
图 4-12 至图 4-17 展现了一次残缺的渐进式 rehash 过程,留神察看在整个 rehash 过程中,字典的 rehashidx 属性是如何变动的。
形容 :
因为在进行渐进式 rehash 的过程中,字典会同时应用 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,要在字典外面查找一个键的话,程序会先在 ht[0] 外面进行查找,如果没找到的话,就会持续到 ht[1] 外面进行查找,诸如此类。
另外,在渐进式 rehash 执行期间,新增加到字典的键值对一律会被保留到 ht[1] 外面,而 ht[0] 则不再进行任何增加操作:这一措施保障了 ht[0] 蕴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。
三、要点总结
1. 字典应用哈希表作为底层实现,每个字典带有两个哈希表,一个用于平时应用,另一个仅在进行 rehash 时应用
2. 当哈希表保留的键值对数量太多或者太少时,程序须要对哈希表的大小进行相应的扩大或者膨胀(rehash)
3.rehash 动作并不是一次性、集中式地实现的,而是分屡次、渐进式地实现的
4. 渐进式 rehash 的过程中,字典会同时应用 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表