redis渐进式rehash

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本文分享自天翼云开发者社区《redis渐进式rehash》,作者:l****n

Redis是k-v型数据库,其内部设计了一种dict类型的数据结构用来存储键值结构。

dict 通常的存储结构是 Key-Value 形式的,通过 Hash 函数对 key 求 Hash 值来确定 Value 的位置,因此也叫 Hash 表,是一种用来解决算法中查找问题的数据结构,默认的算法复杂度接近 O(1)。

使用哈希表总是会遇到哈希碰撞问题,dict使用拉链法将发生碰撞的元素组成链表,挂在发生碰撞的桶下,但是随着存储元素的不断增加,碰撞发生的几率也不断增大,一个桶下链接的链表长度越来越长,定位一个key的时间复杂度就无法保证了,redis作为内存数据库,本身追求的是更高的处理性能,线性增加的耗时无疑是不能接受的,为了减少hash碰撞,需要创建一个更长的hash表,让元素能够均匀的分布在hash表上。

所以,Dict内部定义了两个hashtable,分别是dictht[0]和dictht[1],元素数量不多时,dict只在dictht[0]上存储元素,dictht[1]不分配空间。当dictht[0]的元素个数达到一定数量,会触发扩容过程,让dictht[1]指向一个2倍长度的空间,然后进行rehash, 将dictht[0]上的元素重新映射到dictht[1]上。

如果dictht[0]上有很多元素,进行rehash无疑是一个很耗时的过程,加上redis是单线程,如果想一次完成rehash,就会很长时间的阻塞业务,所以redis选择渐进式rehash。每次dictht[0]收到一个请求,只会将一个索引上的链表进行重新映射。

在将数据拷贝至dictht[1]时,dictht[0]仍然对客户端提供服务。Rehash期间,如果有新的插入元素请求时,直接将元素插入到dictht[1]中,有客户端查询请求到来, 按照dictht[0]->dictht[1]的顺序依次进行查询。

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