rehash专题

Redis的rehash机制

在Redis中，键值对（Key-Value Pair）存储方式是由字典（Dict）保存的，而字典底层是通过哈希表来实现的。通过哈希表中的节点保存字典中的键值对。我们知道当HashMap中由于Hash冲突（负载因子）超过某个阈值时，出于链表性能的考虑，会进行Resize的操作。Redis也一样。在redis的具体实现中，使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率，避

Redis学习笔记：字典rehash底层实现与Java区别

环境 Java：11 Redis设计与实现前言今天在看Redis的字典rehash时，发现其与Java不一样；并由此产生了如下思考： ① Redis既然采用的是渐进式rehash，那么Java的HashMap采用的是什么？ ② 集中式重新rehash是非常耗性能的，hashMap中rehash的优化点在哪里？扩容以前下面这段代码我没有重点看，只知道这是在扩容；今天重点看了下，

Redis 源码分析（二）一个 rehash 也不阻塞的哈希表

Redis 的架构设计挺巧妙的，舍弃了主流的多线程架构，别出心裁的使用单线程架构，说实话，作为一个 kv，我一开始认为多线程并行的访问应该是一个默认选项，但是 Redis 的高效，用事实证明，这显然不是。这个单线程的事件系统另开一坑再聊吧，今天主要是看一下这个有趣的哈希表。 typedef struct dict {dictType *type;void *privdata;dictht ht[

HashMap扩容时的rehash方法中(e.hash oldCap) == 0算法推导

PS:由于文档是我在本地编写好之后再复制过来的，有些文本格式没能完整的体现，故提供下述图片，供大家阅览，以便有更好的阅读体验： HashMap在扩容时，需要先创建一个新数组,然后再将旧数组中的数据转移到新数组上来此时，旧数组上的数据就会根据(e.hash & oldCap) 是否等于0这个算法,被很巧妙地分为2类: ① 等于0时，则将该头节点放到新数组时的索引位置等于其在旧数组时的索引位置,

Redis面试题系列：讲一讲 rehash 的过程

字典是什么字典，又称为符号表(Symbol table)，关联数组(associative array)或映射(map)，是一种用来保存键值对(key-value-pair)的抽象数据结构。字典中的键不会重复。接下来会分析Redis中字典的实现方式，哈希算法，解决键冲突的方法及rehash的过程。文中展示的 Redis 源码均来自 3.0.4 版本。字典的实现 Redis 的字典使用哈

中间件 | Redis - [全局 hash 渐进 rehash]

INDEX §1 全局 hash 表§2 渐进式 rehash §1 全局 hash 表全局 hash 是 redis 管理所有 key 的方式就好像 mysql 中，所有数据库表、字段的信息依然存在表中 redis 中所有 key 的信息都存在一个全局的 hash 中 §2 渐进式 rehash 传统 rehash 有什么问题传统 rehash 是买断式的，触发

【Redis深入】字典rehash图解

引入在讲rehash之前，我们先回顾一下字典的结构 1.字典dict.h/dict的源码 /** 字典*/typedef struct dict {// 类型特定函数dictType *type;// 私有数据void *privdata;// 哈希表dictht ht[2];// rehash 索引// 当 rehash 不在进行时，值为 -1int rehashidx; /* reh

redis哈希表的rehash和CPU占用高的问题

在某银行双十一前，生产上进行压测碰到了一个问题：在某一时刻，CPU使用率占用比非常高，达到了80%。而在这一时刻，redis响应时间非常慢，导致了这一时刻大笔交易发生了超时。经一系列分析，找出CPU使用率过高的原因：redis上存在一个以天为单位的set集合类型的大key，正是由于这个大key做rehash，导致CPU使用率占用过高。在讲rehash问题，先讲讲字典和集合类型。字典 re

什么时候ReHash，HashMap的内部实现机制，Hash是怎样实现的 - schbook

原文：http://www.cnblogs.com/schbook/p/3585159.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 1.HashMap的内部实现机制 HashMap是对数据结构中哈希表(Hash Table)的实现， Hash表又叫散列表。Hash表是根据关键码Key来访问其对应的值Value的数据结构，它通过一个

Redis原理篇(Dict的收缩扩容机制和渐进式rehash)

Dict（即字典） Redis是一种键值型数据库，其中键与值的映射关系就是Dict实现的。 Dict通过三部分组成：哈希表（DictHashTable），哈希节点(DictEntry)，字典（Dict）其中哈希表的底层是数组（发生冲突时扩展成链表），用来存放哈希节点。下面是哈希表和哈希节点的源码首先看到dictht,即DictHashTable的缩写，下面是对其中属性的解释

redis6.0源码分析：字典扩容与渐进式rehash

文章目录字典数据结构结构设计dictType字典类型为什么字典有两个哈希表？哈希算法扩容机制扩容前置知识字典存在几种状态？容量相关的关键字段定义字典的容量都是2的幂次方扩容机制字典什么时候会扩容？扩容的阈值 & 扩容的倍数哪些方法会触发扩容？触发扩容后会怎么扩容？渐进式rehash前置知识为什么要rehash？渐进式rehash？什么时候会rehash？rehash流程被动式迁