rehash

随着操作的不断执行, 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少, 为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个合理的范围之内, 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时, 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash (重新散列)操作来完成, Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下:

  1. 为字典的 ht[1] 哈希表分配空间, 这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作, 以及 ht[0] 当前包含的键值对数量 (也即是 ht[0].used 属性的值):

    • 如果执行的是扩展操作, 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used * 22^n2n 次方幂);

    • 如果执行的是收缩操作, 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used2^n

  2. 将保存在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上面: rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值, 然后将键值对放置到 ht[1] 哈希表的指定位置上。

  3. ht[0] 包含的所有键值对都迁移到了 ht[1] 之后 (ht[0] 变为空表), 释放 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 做准备。

举个例子, 假设程序要对图 4-8 所示字典的 ht[0] 进行扩展操作, 那么程序将执行以下步骤:

  1. ht[0].used 当前的值为 44 * 2 = 8 , 而 82^3)恰好是第一个大于等于 42n 次方, 所以程序会将 ht[1] 哈希表的大小设置为 8 。 图 4-9 展示了 ht[1] 在分配空间之后, 字典的样子。

  2. ht[0] 包含的四个键值对都 rehash 到 ht[1] , 如图 4-10 所示。

  3. 释放 ht[0] ,并将 ht[1] 设置为 ht[0] ,然后为 ht[1] 分配一个空白哈希表,如图 4-11 所示。

至此, 对哈希表的扩展操作执行完毕, 程序成功将哈希表的大小从原来的 4 改为了现在的 8

digraph {

    label = "\n 图 4-8    执行 rehash 之前的字典";

    rankdir = LR;

    node [shape = record];

    // 字典

    dict [label = " <head> dict | type | privdata | <ht> ht | rehashidx \n -1 "];

    // 哈希表

    dictht0 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 4 | <sizemask> sizemask \n 3 | <used> used \n 4"];

    dictht1 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 0 | <sizemask> sizemask \n 0 | <used> used \n 0"];

    table0 [label = " <head> dictEntry*[4] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | <3> 3 "];

    table1 [label = "NULL", shape = plaintext];

    // 哈希表节点

    kv0 [label = " <head> dictEntry | { k0 | v0 } "];
    kv1 [label = " <head> dictEntry | { k1 | v1 } "];
    kv2 [label = " <head> dictEntry | { k2 | v2 } "];
    kv3 [label = " <head> dictEntry | { k3 | v3 } "];

    //

    node [shape = plaintext, label = "NULL"];

    null0;
    null1;
    null2;
    null3;

    //

    dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"];
    dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"];

    dictht0:table -> table0:head;
    dictht1:table -> table1;

    table0:0 -> kv2:head -> null0;
    table0:1 -> kv0:head -> null1;
    table0:2 -> kv3:head -> null2;
    table0:3 -> kv1:head -> null3;

}
digraph {

    label = "\n 图 4-9    为字典的 ht[1] 哈希表分配空间";

    rankdir = LR;

    node [shape = record];

    // 字典

    dict [label = " <head> dict | type | privdata | <ht> ht | rehashidx \n -1 "];

    // 哈希表

    dictht0 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 4 | <sizemask> sizemask \n 3 | <used> used \n 4"];

    dictht1 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 8 | <sizemask> sizemask \n 7 | <used> used \n 0"];

    table0 [label = " <head> dictEntry*[4] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | <3> 3 "];

    table1 [label = " <head> dictEntry*[8] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | ... | <7> 7 "];

    // 哈希表节点

    kv0 [label = " <head> dictEntry | { k0 | v0 } "];
    kv1 [label = " <head> dictEntry | { k1 | v1 } "];
    kv2 [label = " <head> dictEntry | { k2 | v2 } "];
    kv3 [label = " <head> dictEntry | { k3 | v3 } "];

    //

    node [shape = plaintext, label = "NULL"];

    //

    dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"];
    dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"];

    dictht0:table -> table0:head;
    dictht1:table -> table1:head;

    table0:0 -> kv2:head -> null0;
    table0:1 -> kv0:head -> null1;
    table0:2 -> kv3:head -> null2;
    table0:3 -> kv1:head -> null3;

    table1:0 -> null10;
    table1:1 -> null11;
    table1:2 -> null12;
    table1:7 -> null17;

}
digraph {

    label = "\n 图 4-10    ht[0] 的所有键值对都已经被迁移到 ht[1]";

    rankdir = LR;

    node [shape = record];

    // 字典

    dict [label = " <head> dict | type | privdata | <ht> ht | rehashidx \n -1 "];

    // 哈希表

    dictht0 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 4 | <sizemask> sizemask \n 3 | <used> used \n 0"];

    dictht1 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 8 | <sizemask> sizemask \n 7 | <used> used \n 4"];

    table0 [label = " <head> dictEntry*[4] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | <3> 3 "];

    table1 [label = " <head> dictEntry*[8] | ... | <1> 1 | ... | <4> 4 | <5> 5 | ... | <7> 7 "];

    // 哈希表节点

    kv0 [label = " <head> dictEntry | { k0 | v0 } "];
    kv1 [label = " <head> dictEntry | { k1 | v1 } "];
    kv2 [label = " <head> dictEntry | { k2 | v2 } "];
    kv3 [label = " <head> dictEntry | { k3 | v3 } "];

    //

    node [shape = plaintext, label = "NULL"];

    //

    dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"];
    dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"];

    dictht0:table -> table0:head;
    dictht1:table -> table1:head;

    table0:0 -> null0;
    table0:1 -> null1;
    table0:2 -> null2;
    table0:3 -> null3;

    table1:1 -> kv3:head -> null11;
    table1:4 -> kv2:head -> null14;
    table1:5 -> kv0:head -> null15;
    table1:7 -> kv1:head -> null17;

}
digraph {

    label = "\n 图 4-11    完成 rehash 之后的字典";

    rankdir = LR;

    node [shape = record];

    // 字典

    dict [label = " <head> dict | type | privdata | <ht> ht | rehashidx \n -1 "];

    // 哈希表

    dictht0 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 8 | <sizemask> sizemask \n 7 | <used> used \n 4"];

    dictht1 [label = " <head> dictht | <table> table | <size> size \n 0 | <sizemask> sizemask \n 0 | <used> used \n 0"];

    table0 [label = " <head> dictEntry*[8] | ... | <1> 1 | ... | <4> 4 | <5> 5 | ... | <7> 7 "];

    table1 [label = "NULL", shape = plaintext];

    // 哈希表节点

    kv0 [label = " <head> dictEntry | { k0 | v0 } "];
    kv1 [label = " <head> dictEntry | { k1 | v1 } "];
    kv2 [label = " <head> dictEntry | { k2 | v2 } "];
    kv3 [label = " <head> dictEntry | { k3 | v3 } "];

    //

    node [shape = plaintext, label = "NULL"];

    //

    dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"];
    dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"];

    dictht0:table -> table0:head;
    dictht1:table -> table1;

    table0:1 -> kv3:head -> null11;
    table0:4 -> kv2:head -> null14;
    table0:5 -> kv0:head -> null15;
    table0:7 -> kv1:head -> null17;

}

哈希表的扩展与收缩

当以下条件中的任意一个被满足时, 程序会自动开始对哈希表执行扩展操作:

  1. 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

  2. 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可以通过公式:

# 负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小
load_factor = ht[0].used / ht[0].size

计算得出。

比如说, 对于一个大小为 4 , 包含 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 , 包含 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

根据 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令是否正在执行, 服务器执行扩展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 需要创建当前服务器进程的子进程, 而大多数操作系统都采用写时复制(copy-on-write)技术来优化子进程的使用效率, 所以在子进程存在期间, 服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子, 从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作, 这可以避免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, 程序自动开始对哈希表执行收缩操作。