文章目录1. Dict1.1 Dict的实现1.2 Dict扩容1.3 Dict收缩1.4 Dict的rehash2.5 总结 1. DictRedis 是一个键值型的数据库,可以根据键实现快速的增删改查,而键与值得映射关系正式通过Dict来实现的。1.1 Dict的实现Dict由三部分组成:哈希表(DictHashTable)、哈希节点(DIctEntry)、字典(Dict)Redis 的 D
转载 2023-08-18 20:57:07
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典型的数据结构hashtable的一个封装typedef struct dict { dictType *type; //函数集合 void *privdata; dictht ht[2]; //真正的hashtable,有两个的原因是在扩容以及rehash的时候使用 int rehashidx; //是否处于rehash状态,-1是不属于 int iterators; /* numbe
底层实现:数组+链表(链表长度大于8转换为红黑树)HashMap 是存储键值对的集合,每个键值对存储在一个Node<K,V>。HashMap的主干是一个名为table的Node数组每个键值对key的hash值对应数组下标,遇到hash冲突时,采用链地址法JDK1.7:通过键值对Entry<K,V>中的next属性来把hash冲突的所有Entry连接起来,因此每次都要遍历链表
Redis中的一致性哈希Redis中的一致性哈希是怎么实现的?一般的哈希算法一般的哈希算法,对 key 调用hash()算法得到这个 key 对应的hashCode,再对服务器的个数取模得到一个值,这个值就是这个key应该放到的对应的主机上。 例如:有3台redis主机: 0, 1, 2. hash(key) % 3 = 0; 那么这个key就放在第 0 台主机上但是这种一般的hash算法存在很大
一、Redis 数据类型String :字符串 一个key对应一个value 基本数据类型 一个键最大值能存储512MB> SET <String> <value>> GET <String>Hash :哈希 是一个键值(key=>value)对集合。Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,ha
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1. 前言在Redis 集群模式Cluster中,Redis采用的是分片Sharding的方式,也就是将数据采用一定的分区策略,分发到相应的集群节点中。但是我们使用上述HASH算法进行缓存时,会出现一些缺陷,主要体现在服务器数量变动的时候,所有缓存的位置都要发生改变!具体来讲就是说第一当缓存服务器数量发生变化时,会引起缓存的雪崩,可能会引起整体系统压力过大而崩溃(大量缓存同一时间失效)。第二当缓存
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Redis数据结构---字典,哈希表,dict 或java中的map,数据使用key -> value的形式存储,整个redis数据库就是基于字典实现,api见hashREDIS的hash实现原理和java的HashMap十分相似,可参考阅读理解redishash实现,就要先理解一下三个结构  dictEntry, ditht, dict哈希表节点 dictEntry {void
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文章目录前言Redis集群使用为Redis集群使用Hash使用Hash的问题一致性hash算法的神秘面纱一致性Hash算法的容错性和可扩展性Hash环的数据倾斜问题结语 前言一致性Hash算法在分布式中普遍使用,那么它到底是何方神圣呢?为何会用到它呢?与其他的算法如取模相比有何优势?在使用的过程中有何问题,又怎么解决?下面来一步步揭开它的神秘面纱。注:本篇博客相当于转载,中间加了一些理解,原地址
1.基本连接方式实现:use Redis; 引入redis类$this->redis = Redis::connection('email'); //连接2.添加数据至redis缓存$this->redis->hMset($basicKeys.':'.$temp['email_id'],['list'=>serialize($temp)]); //将数据以hash类型写入到
redis的字典定义在dict.h,使用hash实现,所以需要先了解hash的基础知识。 一般hash是用数组实现,根据key计算出数组下标存放value,有可能多个key值会对于一个索引,即key产生冲突,redis使用链地址法解决,即索引下存放的是value的链表。数组使用的数量和申请大小的比值称为负载因子,负载因子越大,表示key产生冲突的概率就越大,需要扩充数组;负载因子越小,表示不有内
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一、前言 之前我们学习的是redis的string操作,今天我们来学习 hash 操作,hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据。二、原理图redisHash在内存中的存储格式如下图:三、hash操作 1、hset(name, key, value)# name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建;否则,修改) # 参数:
hash表应用范围很广,实现一个hash表有两个重要因素。1,hash函数的选择,很多研究人员都给出了性能卓越的函数;2解决冲突,最常见的是链表的方法,还有开放定址法等方法。redishash表(在dict.c dict.h中)用的hash函数是Thomas Wang's 32 bit Mix Function 和MurmurHash2,整个hash实现相当精致而且它最大的特色在于可以实现自动扩
转载 2023-05-29 10:23:54
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RedisHash类型原理和应用场景(七)原理分析哈希表是一种保存键值对(key-value)的数据结构。哈希表中的每一个 key 都是独一无二的,程序可以根据 key 查找到与之关联的 value,或者通过 key 来更新 value,又或者根据 key 来删除整个 key-value等等。在讲压缩列表的时候,提到过 RedisHash 对象的底层实现之一是压缩列表(最新 Redis
转载 2023-07-12 15:50:15
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产生原因:如果其中一台服务器down掉,那么就需要在计算缓存过程中将这台服务器去掉,即N台服务器,目前就只有N-1台提供缓存服务,此时需要一个rehash过程,而rehash得到的结果将导致正常的用户请求不能找到原来缓存数据的正确机器,其他N-1台服务器上的缓存数据将大量失效,此时所有的用户请求全部会集中到数据库上,严重可能导致整个生产环境挂掉.解决方案: 环形Hash空间:按照常用的has
转载 2023-09-23 17:26:52
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基本概念字典又称散列表,是用来存储键值(key-value)对的一种数据结构,在很多高级语言中都有实现。通常有 map 之类的。在redis使用中的特点:可以存储海量数据,键值对是映射关系,可以根据键以O(1)的时间复杂度取出或插入关联值。键值对中键的类型可以是字符串、整型、浮点型等,且键是唯一的。例如:执行set test "hello world"命令,此时的键test类型为字符串,如test
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概述#我们在学习 RedisHash 表的时候难免脑子里会想起其他 Hash 表的实现,然后进行一番对比。通常我们如果要设计一个 Hash 表,那么我们需要考虑这几个问题:有没有并发操作;Hash冲突如何解决;以什么样的方式扩容。对 Redis 来说,首先它是单线程的工作模式,所以不需要考虑并发问题,这题 pass。对于 Hash 冲突的解决,通常来说有,开放寻址法、再哈希法、拉链法等。但是
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你好,是我琉忆。上一篇我们主要介绍了String和List的底层实现原理,今天我们来说说Hash的数据结构。哈希作为我们常见的一种数据结构,那么在Redis中它是怎么实现的呢?01 Hash的数据结构Redis 中的hash,内部是由 HashTable 或者 ziplist实现的。而HashTable 的内部结构是由数组加链表的二维结构实现的。它包含若干个 key-value,key
hash表是最常见的数据结构,有趣的是,虽然hash函数被如此多的地方所使用,然而hash函数的原理却是一个不折不扣的数学问题。 是一篇介绍hash函数很好的文章,非常值得一读。本文仅仅涉及hash函数的实现和应用。hash函数本质上是一种单向函数映射,即y  = f(x)的计算,当x确定时,可以得出唯一的y值,然而,当y确定时,却不一定能得到x值,就算你知道f(x)的形式(就是hash
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字典又称符号表,关联数组或者映射,是一种用于保存键值对的抽象数据结构。一、Redis的字典底层结构Redis 的字典使用哈希表作为底层实现,一个哈希表里面有多个哈希节点,而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对,Redis的字典可以参照Java中的HashMap。哈希表代码typedef struct dictht{ //哈希表数组 dictEntry **table;
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        当我们在部署redis节点时,用户链接redis存储数据会通过hash算法来定位具体链接那个redis节点,在redis节点数量没有改变的前提下,之前的用户通过hash算法会固定的链接某一台redis节点,但是若此时我们增加了redis节点,用户再次hash时,能会hash到别的redis机器上,导致用户在redis节点上读取不到对应的数据,
转载 2023-08-19 13:52:30
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