why:  Redis的字典使用哈希表作为底层实现。  在字典容量不足,或者使用率非常低的时候,需要做对应的扩容,或者缩容操作。 what:  字典结构如下:       具体代码:          多态字典而设置的。    type属性是一个指向dictT
转载 2023-07-12 11:19:17
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扩容的触发时机和条件从ADD的源码看起,主要代码如下:/*用户自定义了是否允许扩容的检测函数*/ static int dictTypeExpandAllowed(dict *d) { if (d->type->expandAllowed == NULL) return 1; return d->type->expandAllowed(
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: dictEnt
转载 2024-07-18 16:27:41
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Redis分布式缓存理论需要解决的问题:缓存的快速命中分布式系统的可扩展性数据分布理论一. 节点取余  实现思路:使用特点的数据,如Redis的键或用户ID,再根据节点数量N使用公式:**示例:HashMap 优点:简单 缺点:扩容困难(每次扩容都需要将 键 重新进行 取余 ),所以扩容时采用翻倍扩容,避免数据映射全部被打乱导致全量迁移的情况( HashMap 就是采用翻倍扩容的方式:如下)/**
转载 2023-08-10 13:54:36
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  HashMap与redis中的Hash比较:      从数据结构的角度来看,redis的dict和java的HashMap很像,区别在于rehash:HashMap在resize时是一次性拷贝的,然后使用新的数组,而dict维持了2个dictht,平常使用ht[0],一旦开始rehash则使用ht[0]和ht[1],rehash被分摊到每次的dictA
转载 2023-09-02 11:34:08
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HashMap底层源码分析一.HashMap基础二.何时触发扩容三.扩容机制java1.7下扩容机制元素迁移java1.8+扩容机制元素迁移 一.HashMap基础HashMap继承了AbstractMap抽象类,实现了Map,Cloneable,Serializable接口。HashMap的源码属性:public class HashMap<K,V> extends Abstrac
转载 2024-08-10 11:43:47
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1 Redis字典的哈希表执行Rehash过程分析扩展或收缩哈希表需要将 ht[0] 里面的所有键值对 rehash 到 ht[1] 里面, 但是, 这个 rehash 动作并不是一次性、集中式地完成的, 而是分多次、渐进式地完成的。这样做的原因在于,:如果 ht[0] 里只保存着四个键值对, 那么服务器可以在瞬间就将这些键值对全部 rehash 到 ht[1] ; 但是, 如果哈希表里保存的键值
2Redis扩容环境准备 2.1资源申请 申请 32 个 redis 分片资源(主备) 申请 8 台 redis-proxy资源 申请 1 台 虚机(安装RMT工具)2.2环境搭建 安装redis (含sentinel)版本:3.2.1.1 redis配置要与生产保持一致安装 redis-proxy 版本:3.2.0.1安装 redis-migrate-tool:5.0.5-3.2.0 下载安装
Redis 常用的五种数据结构字符串 String概念:字符串主要用于管理 Redis 字符串值。容量:最大为数据长度是 512M列表 List概念:列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序,可以从列表的头部或尾部插入一个元素。容量:一个列表最多可以包含 2^32 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。集合 Set概念:集合是 String 的无序集合,集合元素是
转载 2023-06-24 22:16:42
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一、引言上一篇文章我们一步一步的教大家搭建了Redis的Cluster集群环境,形成了3个主节点和3个从节点的Cluster的环境。当然,大家可以使用 Cluster info 命令查看Cluster集群的状态,也可以使用Cluster Nodes 命令来详细了解Cluster集群每个节点的详细信息和关系。我们可以在主节点上增加数据、操作数据,也可以在从节点上读取数据,这些操作当然都没有问题。我们
转载 2023-06-13 10:47:27
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扩容resize方法HashMap底层哈希桶的数据结构是数组,所以也会涉及到扩容的问题。当HashMap的容量达到threshold域值时,就会触发扩容扩容前后,哈希桶的长度一定会是2的次方。那么到底是怎么扩容的呢?又有哪些精妙的设计呢?一起来看看源码吧final Node<K,V>[] resize() { //oldTab 为当前表的哈希桶 Nod
# Redis Hash Slot 扩容:深入理解与实践 Redis是一个高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列、排行榜等场景。在Redis中,哈希(Hash)是一种常见的数据结构,用于存储键值对集合。Redis通过哈希槽(Hash Slot)来实现数据的分布式存储,每个哈希槽可以存储一定数量的键值对。随着数据量的增长,可能需要对哈希槽进行扩容,以提高系统的扩展性和性能。 ## 哈希槽的
原创 2024-07-22 10:27:00
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前言HashMap作为Java中使用最频繁的数据结构之一,它的技术原理与细节在面试中经常会被问到。笔者在面试美团时曾被面试官问到HashMap扩容机制的原理。这个问题倒不难,但是有些细节仍需注意。JDK1.8对HashMap进行的较大的改动,其中对HashMap的扩容机制进行了优化。在JDK1.8前,在多线程的情况下,使用HashMap进行put操作会造成死循环。这是因为多次执行put操作会引发H
转载 2024-04-22 12:41:09
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哈希表hash扩容字典dict的结构哈希表hash扩容(rehash)渐进式哈希 字典dict的结构了解hash扩容之前,需要先了解hash的底层实现:dict。dict所使用的哈希表由 dict.h/dictht 结构定义:typedef struct dictht { // 哈希表数组 dictEntry **table; // 哈希表大小 unsig
 字典扩容需要同时满足如下两个条件:  1、哈希表中保存的key数量超过了哈希表的大小(可以看出size既是哈希表大小,同时也是扩容阈值)  2、当前没有子进程在执行aof文件重写或者生成RDB文件;或者保存的节点数与哈希表大小的比例超过了安全阈值(默认值为5)   一、rehash  字典初始化,在redis中字典中的hash表也是采用延迟初始化策略,在创建字典的时候并没有为哈希表分配
转载 2023-07-07 12:02:30
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文章作者:何永康,腾讯 CSIG 后台研发工程师。一、Redis 基础数据结构1. StringRedis 里的字符串是动态字符串,会根据实际情况动态调整。类似于 Go 里面的切片-slice,如果长度不够则自动扩容。至于如何扩容,方法大致如下:当 length 小于 1M 的时候,扩容规则将目前的字符串翻倍;如果 length 大于 1M 的话,则每次只会扩容 1M,直到达到 512M
1、redis-sentinel模式的不足之处使用Redis Sentinel 模式架构的缓存体系,在使用的过程中,随着业务的增加不可避免的要对Redis进行扩容,熟知的扩容方式有两种,一种是垂直扩容,一种是水平扩容。垂直扩容表示通过加内存方式来增加整个缓存体系的容量比如将缓存大小由2G调整到4G,这种扩容不需要应用程序支持;水平扩容表示表示通过增加节点的方式来增加整个缓存体系的容量比如本来有1个
我是廖志伟,一名Java开发工程师、幕后大佬社区创始人、Java领域优质创作者、拥有多年一线研发经验,研究过各种常见框架及中间件的底层源码,对于大型分布式、微服务、三高架构(高性能、高并发、高可用)有过实践架构经验。社区:幕后大佬文章目录HashMap扩容机制 HashMap扩容机制将(k1,v1)直接放入Node类型的数组中,这个数组初始化容量是16,默认的加载因子是0.75。HashMap有两
文章目录Redis Dict(字典)概述相关源码dict数据结构 (dict.h文件)dictht结构(dict.h文件)dictEntry节点结构(dict.h文件)Redis字典数据结构图Redis扩容机制为什么要扩容?什么时候扩容扩容时机相关源码1. 添加数据的入口,添加或替换方法;dictReplace(dict.c文件)2. 进入dictAddRaw方法(dict.c文件)3.得到数据
转载 2023-11-17 22:57:29
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# Redis Hash扩容的阈值 ## 简介 在使用Redis进行开发过程中,经常会用到Hash类型的数据结构。当Hash的元素不断增加时,需要进行扩容来保证Redis的性能和稳定性。本文将介绍如何实现Redis Hash扩容的阈值,并提供详细的步骤和代码示例。 ## 流程概览 以下是实现Redis Hash扩容的阈值的流程概览。具体步骤和代码示例将在后续章节中详细介绍。 ```merm
原创 2023-10-12 11:50:57
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