Redis rehash

x33g5p2x  于2021-03-14 发布在 Redis  
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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 * 2 的 2^n (2 的 n 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].used 的 2^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. 当 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 4 , 4 * 2 = 8 , 而 8 (2^3)恰好是第一个大于等于 4 的 2 的 n 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. 将 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 。

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。

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