当前位置: 首页 > news >正文

redis 从0到1完整学习 (六):Hash 表数据结构

文章目录

  • 1. 引言
  • 2. redis 源码下载
  • 3. dict 数据结构
  • 4. 哈希表扩容与 rehash
  • 5. 参考


1. 引言

前情提要:
《redis 从0到1完整学习 (一):安装&初识 redis》
《redis 从0到1完整学习 (二):redis 常用命令》
《redis 从0到1完整学习 (三):redis 数据结构》
《redis 从0到1完整学习 (四):字符串 SDS 数据结构》
《redis 从0到1完整学习 (五):集合 IntSet 数据结构》
本文主要结合源码来介绍 hash 表的数据结构

2. redis 源码下载

Redis 源码可以点击这里下载,方便查看其中定义的一些数据结构。
在这里插入图片描述

3. dict 数据结构

Dict 由三部分组成,分别是:哈希表(DictHashTable)、哈希节点(DictEntry)、字典(Dict),数据结构如下:
在这里插入图片描述
dict、dictht、dictEntry 三者的数据结构关系如下:
在这里插入图片描述

当 Dict 添加键值对时,首先由 key 计算出 hash 值 h,通过 h & sizemask (等同取模计算,提升计算速度) 计算元素对应数组中的索引位置。假设哈希值 h = 5,则 5&7=5,因此键值对存储到数组索引为5的位置。

如下图:第一次插入到下标为5的数组中。
在这里插入图片描述

如果第二次插入的 hash 值计算后的下标也是5,则第二次插入到链表的头部:
在这里插入图片描述

4. 哈希表扩容与 rehash

当哈希表中元素越来越多导致哈希冲突增多时,链表过长后,会查询效率降低,由查询的时间复杂度最开始的 O(1) 向 O(n) 移动。

这部分源码在 Redis 的好几个版本都有所变化,主要是看看扩容的条件:
(1)Redis 6.0
这里是直接判断 ht->used == ht->size

/* Expand the hash table if needed */
static int _dictExpandIfNeeded(dict *ht) {/* If the hash table is empty expand it to the initial size,* if the table is "full" dobule its size. */if (ht->size == 0)return dictExpand(ht, DICT_HT_INITIAL_SIZE);if (ht->used == ht->size)return dictExpand(ht, ht->size*2);return DICT_OK;
}

(2)Redis 6.2
引入哈希表的负载因子:LoadFactor = used/size。在每次新增键值对时都会检查负载因子。

/* Expand the hash table if needed */
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{// 已经在 rehash, 则返回if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;// 如果为空,则初始化 size 为4if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);// 如果负载因子 > dict_force_resize_ratio(定义为5),则扩容if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&(dict_can_resize ||d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio) &&dictTypeExpandAllowed(d)){return dictExpand(d, d->ht[0].used + 1);}return DICT_OK;
}

(3)Redis 7.2

/* Expand the hash table if needed */
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{/* Incremental rehashing already in progress. Return. */if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;/* If the hash table is empty expand it to the initial size. */if (DICTHT_SIZE(d->ht_size_exp[0]) == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);/* If we reached the 1:1 ratio, and we are allowed to resize the hash* table (global setting) or we should avoid it but the ratio between* elements/buckets is over the "safe" threshold, we resize doubling* the number of buckets. */if (!dictTypeExpandAllowed(d))return DICT_OK;if ((dict_can_resize == DICT_RESIZE_ENABLE &&d->ht_used[0] >= DICTHT_SIZE(d->ht_size_exp[0])) ||(dict_can_resize != DICT_RESIZE_FORBID &&d->ht_used[0] / DICTHT_SIZE(d->ht_size_exp[0]) > dict_force_resize_ratio)){return dictExpand(d, d->ht_used[0] + 1);}return DICT_OK;
}

下面以 Redis 6.2 源码介绍下扩容的核心方法_dictExpand

/* Expand or create the hash table,* when malloc_failed is non-NULL, it'll avoid panic if malloc fails (in which case it'll be set to 1).* Returns DICT_OK if expand was performed, and DICT_ERR if skipped. */
int _dictExpand(dict *d, unsigned long size, int* malloc_failed)
{if (malloc_failed) *malloc_failed = 0;// 如果当前 size 大于要申请的 size,或者正在 rehash,则报错if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size)return DICT_ERR;dictht n; /* the new hash table */// 初始化第一个大于等于 size 的 2^n 数,这个数赋值为 realsize,但是不会低于4unsigned long realsize = _dictNextPower(size);...// 重置 hash 表的大小和掩码,并且分配新内存n.size = realsize;n.sizemask = realsize-1;if (malloc_failed) {n.table = ztrycalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));*malloc_failed = n.table == NULL;if (*malloc_failed)return DICT_ERR;} elsen.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));n.used = 0;// 第一次初始化,则直接返回if (d->ht[0].table == NULL) {d->ht[0] = n;return DICT_OK;}// 如果不是第一次初始化,说明是扩容,需要 rehash,将 rehashidx 置为0,在后续增删改,会触发 rehashd->ht[1] = n;d->rehashidx = 0;return DICT_OK;
}

上面代码的最后只是说明了要进行 rehash 操作,在 rehash 过程中:

  • 每次增、删、改、查,都会把 dict.ht[0].table[rehashidx] 的值 rehash 到 dict.ht[1] 中,同时 rehashidx++,这样渐进式地 rehash,防止 rehash 阻塞主进程太久,影响效率。
  • 新增操作,直接写入ht[1]
  • 删、改、查会在 dict.ht[0],dict.ht[1] 依次查找。

5. 参考

《redis 从0到1完整学习 (一):安装&初识 redis》
《redis 从0到1完整学习 (二):redis 常用命令》
《redis 从0到1完整学习 (三):redis 数据结构》
《redis 从0到1完整学习 (四):字符串 SDS 数据结构》
《redis 从0到1完整学习 (五):集合 IntSet 数据结构》

相关文章:

redis 从0到1完整学习 (六):Hash 表数据结构

文章目录 1. 引言2. redis 源码下载3. dict 数据结构4. 哈希表扩容与 rehash5. 参考 1. 引言 前情提要: 《redis 从0到1完整学习 (一):安装&初识 redis》 《redis 从0到1完整学习 (二):red…...

阿里云江苏省中小企业补贴5000元上云补贴金

阿里云「数智惠企」中小企业补贴,江苏区域企业提交申请内部评估及审批通过后,即可获取上云补贴金,使用补贴金购买指定云产品,满10000元即可立减5000元,请抓紧申领。阿里云百科 aliyunbaike.com 分享江苏区域5000元上云…...

PID算法

内容导航 类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统…...

Linux bridge开启hairpin模拟测试macvlan vepa模式

看到网上介绍可以通过Linux bridge 开启hairpin方式测试macvlan vepa模式,但是没有找到详细资料。我尝试测试总提示错误信息,无法实现,经过几天的研究,我总算实现模拟测试,记录如下: 参考 1.Linux Macvla…...

连续执行函数和alert与focus死循环事件

1.innerText value的值会根据输入的改变而改变DOM树,但是innerHTML和innerText有一种效果就是赋值的时候是标签下所有替代了,但是取值的时候还是html文件下,标签下的所有。如果赋值就是标签子都被这个代替。内部变量就是这个,没赋…...

向量投影:如何将一个向量投影到矩阵的行向量生成子空间?

向量投影:如何将一个向量投影到矩阵的行向量生成子空间? 前言 本问题是在学习Rosen梯度投影优化方法的时候遇到的问题,主要是对于正交投影矩阵(NT(NNT)-1N)的不理解,因此经过查阅资料,学习了关于向量投影的知识&…...

Ubuntu18.04安装GTSAM库(亲测可用)

在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)和SFM(Structure from Motion)这些复杂的估计问题中,因子图算法以其高效和灵活性而脱颖而出,成为图模型领域的核心技术。GTSAM(Georgia Tech Smo…...

SpringBoot中常见配置配置,MySQL、Redis、MinIO等

SpringBoot中配置 启动端口号 server:port: 8501 spring:application:name: server-managerprofiles:active: dev # 当前使用的配置文件servlet:multipart:max-file-size: 20MB # 最大文件max-request-size: 20MB# # 最大请求数据库相关 MySQL spring:datasource:type: com…...

面向LLM的App架构——技术维度

这是两篇面向LLM的大前端架构的第二篇,主要写我对LLM辅助开发能力的认知以及由此推演出的适合LLM辅助开发的技术架构。 LLM之于代码 商业代码对质量的要求其实对LLM是有点高的。主要是输入准确度、输出准确度(这个是绝大部分人质疑的点)、知…...

ArkUI - 状态管理

目录 一、State装饰器 二、自定义组件 三、Prop和Link、Provide和Consume 四、Observed和ObjectLink 一、State装饰器 这里涉及到两个概念 状态 和 视图 状态(State):指驱动视图更新的数据(就是被State注解标记的变量&…...

C++ 学习系列 -- C++ 中的多态行为

一 多态是什么? 多态是面向对象三大特征中重要一项,另外两项分别是封装与继承。 所谓多态,指的是多种不同的形态,也就是去完成某个具体的行为,多个不同的对象去操作同一个函数时,会产生不同的行为&…...

Spring Cloud中实现Feign声明式服务调用客户端

可以通过OpenFeign从一个服务中调用另一个服务,我们一般采用的方式就是定义一个Feign接口并使用FeignClient注解来进行标注,feign会默认为我们创建的接口生成一个代理对象。 当我们在代码中调用Feign接口的方法的时候,实际上就是在调用我们Fe…...

【网络编程】网络通信基础——简述TCP/IP协议

个人主页:兜里有颗棉花糖 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 兜里有颗棉花糖 原创 收录于专栏【网络编程】【Java系列】 本专栏旨在分享学习网络编程的一点学习心得,欢迎大家在评论区交流讨论💌 目录 一、ip地…...

观察者模式 Observer

观察者模式属于行为型模式。在程序设计中,观察者模式通常由两个对象组成:观察者和被观察者。当被观察者状态发生改变时,它会通知所有的观察者对象,使他们能够及时做出响应。 三要素:观察者(Observer&#…...

Hadoop入门学习笔记——七、Hive语法

视频课程地址:https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7 课程资料链接:https://pan.baidu.com/s/15KpnWeKpvExpKmOC8xjmtQ?pwd5ay8 Hadoop入门学习笔记(汇总) 目录 七、Hive语法7.1. 数据库相关操作7.1.1. 创建数据库7.1.2…...

采用SpringBoot框架+原生HTML、JS前后端分离模式开发和部署的电子病历编辑器源码(电子病历评级4级)

概述: 电子病历是指医务人员在医疗活动过程中,使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化信息,并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录,是病历的一种记录形式。 医院通过电子病历以电子化方式记录患者就诊的信息,包括&…...

HTML表单

<!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><title>招聘案列</title></head><body><h1>午睡操场传来蝉的声音</h1><hr /><form>昵称&#xff1a;<input type"text" …...

Http 请求体和响应体中重要的字段

Http 请求体 Accept&#xff1a;用于告诉服务器客户端能够处理哪些媒体类型。Accept 头中的值通常是一个或多个 MIME 类型&#xff0c;并按优先级排序。服务器会根据 Accept 头中的值来决定响应的内容类型。例如&#xff0c;Accept: text/plain, text/html。Content-Type&…...

最新国内可用使用GPT4.0,GPT语音对话,Midjourney绘画,DALL-E3文生图

一、前言 ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画&#xff0c;相信对大家应该不感到陌生吧&#xff1f;简单来说&#xff0c;GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能&#xff0c;会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。 然而&#xff0c;GP…...

【量化金融】证券投资学

韭菜的自我修养 第一章&#xff1a; 基本框架和概念1.1 大盘底部形成的技术条件1.2 牛市与熊市1.3 交易系统1.3.1 树懒型交易系统1.3.2 止损止损的4个技术 第二章&#xff1a;证券家族4兄弟2.1 债券&#xff08;1&#xff09;债券&#xff0c;是伟大的创新&#xff08;2&#x…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…...

边缘计算医疗风险自查APP开发方案

核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...

1688商品列表API与其他数据源的对接思路

将1688商品列表API与其他数据源对接时&#xff0c;需结合业务场景设计数据流转链路&#xff0c;重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点&#xff1a; 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景&#xff1a;将1688商品信息…...

工程地质软件市场:发展现状、趋势与策略建议

一、引言 在工程建设领域&#xff0c;准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具&#xff0c;正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数

目录 0 前言 1 向量的点乘 1.1 基本公式 1.2 例题 2 向量的叉乘 2.1 基础知识 2.2 例题 3 空间平面方程 3.1 基础知识 3.2 例题 4 空间直线方程 4.1 基础知识 4.2 例题 5 旋转曲面及其方程 5.1 基础知识 5.2 例题 6 空间曲面的法线与切平面 6.1 基础知识 6.2…...

C++ 基础特性深度解析

目录 引言 一、命名空间&#xff08;namespace&#xff09; C 中的命名空间​ 与 C 语言的对比​ 二、缺省参数​ C 中的缺省参数​ 与 C 语言的对比​ 三、引用&#xff08;reference&#xff09;​ C 中的引用​ 与 C 语言的对比​ 四、inline&#xff08;内联函数…...

VTK如何让部分单位不可见

最近遇到一个需求&#xff0c;需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见&#xff0c;查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行&#xff0c;是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示&#xff0c;主要是最后一个参数&#xff0c;透明度…...

DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”

目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...

如何在网页里填写 PDF 表格?

有时候&#xff0c;你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而&#xff0c;这件事并不简单&#xff0c;因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件&#xff0c;但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是&#xff0c;如果你想收集表单数据&#xff…...

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer &#xff08;1&#xff09;资源 论文&a…...