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。

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:

dict、dictht、dictEntry 三者的数据结构关系如下:

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。

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:

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:<input type"text" …...
Http 请求体和响应体中重要的字段
Http 请求体 Accept: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,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,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,相信对大家应该不感到陌生吧?简单来说,GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能,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,GP…...
【量化金融】证券投资学
韭菜的自我修养 第一章: 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:证券家族4兄弟2.1 债券(1)债券,是伟大的创新(2&#x…...
AutoGen Studio效果展示:看Qwen3-4B如何协作完成网页设计
AutoGen Studio效果展示:看Qwen3-4B如何协作完成网页设计 1. AutoGen Studio简介 AutoGen Studio是一个基于微软AutoGen框架开发的低代码界面工具,它让构建和组合AI代理变得简单直观。通过这个平台,你可以快速创建多个AI代理,为…...
从激光雷达到AI服务器:实战解析PCIe高速走线在车载与数据中心的不同设计策略
从激光雷达到AI服务器:实战解析PCIe高速走线在车载与数据中心的不同设计策略 在硬件设计领域,PCIe总线技术已经成为了高速数据传输的事实标准。从自动驾驶汽车的激光雷达到数据中心的AI加速卡,PCIe的身影无处不在。然而,看似相同的…...
DamoFD与数据结构优化:提升人脸检测效率50%的实战技巧
DamoFD与数据结构优化:提升人脸检测效率50%的实战技巧 1. 效果惊艳的开场 如果你正在为人脸检测模型的推理速度发愁,那么今天的内容绝对能让你眼前一亮。DamoFD-0.5G作为达摩院推出的轻量级人脸检测模型,本身已经相当高效,但通过…...
新手零失败指南:利用快马ai轻松完成openclaw的ubuntu环境搭建
最近在学习机器人抓取相关的技术,发现OpenClaw是一个很不错的开源项目。但作为一个Ubuntu新手,在部署过程中遇到了不少坑。经过一番摸索,终于总结出了一套适合新手的零失败部署方案,今天就和大家分享一下。 准备工作 首先确保你的…...
HunyuanVideo-Foley镜像免配置:预置ffmpeg滤镜链实现音效风格化处理
HunyuanVideo-Foley镜像免配置:预置ffmpeg滤镜链实现音效风格化处理 1. 镜像概述与核心优势 HunyuanVideo-Foley私有部署镜像是一款专为视频与音效生成任务优化的解决方案,基于RTX 4090D 24GB显存和CUDA 12.4深度调优。这个镜像的最大特点是开箱即用的…...
Linux信号机制:原理、处理与实践
1. Linux信号机制基础解析在Linux系统中,信号是一种进程间通信的重要机制。想象一下你正在厨房做饭,突然门铃响了——这个门铃就相当于Linux系统中的信号,它打断了你当前的工作流程,迫使你做出响应。信号本质上是一种异步事件通知…...
基于CasRel的微信小程序开发:智能合同关键信息抽取工具
基于CasRel的微信小程序开发:智能合同关键信息抽取工具 1. 引言 你有没有过这样的经历?面对一份几十页的合同,需要手动找出甲方、乙方、合同金额、签约日期、违约责任条款……一页页翻,一行行看,不仅耗时费力&#x…...
Llama-3.2V-11B-cot真实案例展示:OCR后图像逻辑推理生成可验证结论
Llama-3.2V-11B-cot真实案例展示:OCR后图像逻辑推理生成可验证结论 1. 模型能力概览 Llama-3.2V-11B-cot是一个突破性的视觉语言模型,它不仅能理解图像内容,还能进行系统性推理并生成可验证的结论。这个基于LLaVA-CoT论文实现的模型&#x…...
N8N不只是工作流工具:手把手教你把它变成双向MCP网关,连接百度地图和AI Agent
N8N架构实战:构建双向MCP网关连接百度地图与AI Agent生态 在AI Agent技术栈中,协议桥接能力正成为系统设计的核心挑战。当Claude需要调用地图服务、Cursor尝试接入CRM数据时,传统API集成方式往往需要编写大量适配代码。而N8N通过独特的双向MC…...
A3:高级文本分析能力
A3:高级文本分析能力 【免费下载链接】Neosgenesis https://dev.to/answeryt/the-demo-spell-and-production-dilemma-of-ai-agents-how-i-built-a-self-learning-agent-system-4okk 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neosgenesis 适配问题类型&…...
