Redis的内存存储结构是个大的字典存储，也就是我们通常说的哈希表。Redis小到能够存储几万记录的CACHE,大到能够存储几千万甚至上亿的记录（看内存而定），这充分说明Redis作为缓冲的强大。Redis的核心数据结构就是字典(dict),dict在数据量不断增大的过程中。会遇到HASH(key)碰撞的问题，假设DICT不够大，碰撞的概率增大，这样单个hash 桶存储的元素会越来愈多，查询效率就
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2024-06-06 11:56:49
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昨晚看了下redis的populateCommandTable.大致原理我是明白的， 不过我觉得代码写的有点绕，有些细节的控制看得会让人晕头转向。 我自己想了下，如果让我根据其原理来自己写的话，我的思路会是如下： 考虑到有两个哈希表ht[0],ht[1],刚开始ht[0]没有成员，ht[1]没有成员。 1)ht[0]为空，申请缓冲区，size=4.同时加入第一个命令。 2)ht[0
字典是一种用于保存键值对的抽象数据结构，也被称为查找表、映射或关联表。在字典中，一个键（key）可以和一个值（value）进行关联，这些关联的键和值就称之为键值对。抽象数据结构，啥意思？就是可以需要实际的数据结构是实现这个功能。抽象，意味着它这是实现功能的标准，凡是能够完成这些功能的都可以是其实现。redis的字典字典作为一种数据结构内置在很多高级编程语言里面，但是redis是基于C语言进行开发的
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2023-09-05 23:03:34
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一、字典 了解redis的扩容之前，需要先了解redis哈希表的底层实现：字典。Redis 字典所使用的哈希表由 dict.h/dictht 结构定义：typedef struct dictht {
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表大小
unsigned long size;
// 哈希表大小掩
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2023-06-30 21:00:01
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1. rehash的分类Redis为了兼顾性能的考虑，分为lazy和active的两种rehash操作，同时进行，直到rehash完成。
lazy rehashing：在每次对dict进行操作的时候执行一个slot的rehashactive rehashing：每100ms里面使用1ms时间进行rehash。（serverCron函数）以下源码分析基于Redis 3.02. lazy reh
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2023-09-28 16:34:44
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渐进式rehash 前面文章讲到，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、集中式完成的，而是分多次渐进式完成的。为什么要分多次渐进式完成？ 这就和哈希表里面保存的键值对的数量有关了，如果ht[0]里面只保存了4个键值对，那么，服务器可以瞬间将这些键值对rehash到ht[1]中；但是如果ht[0]中保存了四百万、四千万甚
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2023-09-28 19:33:35
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Redis学习记录(一)
Redis整体解读Redis是一个高性能(每秒处理超过10万次读写操作)的key-value型非关系型数据库，C语言编写开源、支持网络、基于内存、可选持久化键值对数据库的实现：实质就是基于哈希表，在Reids中key就是字符串对象，value就是可以是Redis支持的任意数据类型(String.list.hash.set.zset)，结构图如下：rehas
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2023-07-10 10:14:41
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一、Redis 哈希表 进行 rehash 的触发时机是什么？这道题目考察你对 rehash 操作原理的掌握。回答完触发时机后， 建议进⼀步扩展介绍 rehash 的执⾏时机，可以更好地展现你对 rehash 的深⼊理解。回答要点：1）Redis rehash 触发有两个条件：哈希表的 load factor ⼤于等于 1，同时，Redis ⽬前没有执⾏ RDB 创建或 AOF 重写操作；哈希表的
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2023-10-11 15:15:51
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rehash 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
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2019-07-04 15:07:00
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2评论
# Rehash Redis: 扩容和重新分布
## 引言
Redis 是一个开源的内存数据库，被广泛应用于缓存、排行榜、计数器等场景中。由于其高性能和可靠性，Redis 在大规模应用中常常需要进行扩容操作来满足不断增长的数据需求。Rehash 是 Redis 中一种重要的扩容和重新分布机制，本文将深入探讨 Rehash 的原理、实现方式以及对应的代码示例。
## Rehash 原理
当
原创
2023-10-16 09:04:43
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前言 上一章把Redis基础类型介绍完了，更深的问题便会问：哈希表会有什么缺点？或者你了解hash吗？它是怎么解决冲突的？Redis渐进式rehash的原理是什么？ 下面就来深入的解析这些问题。一、字典 字典是Redis中存在最广泛的一种数据结构不仅在哈希对象，集合对象和有序结合对象中都有使用，而且Redis所有的Key,Value都是存在db->dict这张字典中的。Redis 的字典使用
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2023-06-08 14:56:28
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# Redis中的Rehash机制
Redis是一种高性能的开源内存数据库，常用于缓存和数据存储。Redis中的数据结构非常丰富，其中最常用的结构之一是哈希（Hash）。当哈希表的元素增多时，Redis会使用一种名为“rehash”的机制来减少哈希表的负载并优化性能。本文将深入探讨Redis中rehash的工作原理，并提供示例代码以帮助读者更好地理解这一过程。
## Rehash机制概述
在
原创
2024-09-18 06:53:29
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# Redis Rehash的时机
## 什么是Redis Rehash？
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，常被用作数据库、缓存和消息代理。Redis 的内部数据结构采用哈希表（hash table）来存储数据。Rehash 是指当哈希表的大小不能再满足数据增长需求时，Redis 需要扩展哈希表的大小，以维持操作的高效性。
当你执行Redis的 `HSET`、`HGET` 等哈
# Redis中的Rehash数据提取方案
## 引言
在使用Redis作为高性能数据库时，用户常常需要理解其内部数据结构的工作原理，特别是在处理哈希表时。Redis中的哈希表在存储和读取数据时可能涉及到rehash，而rehash的过程可能会对数据的快速访问带来影响。本方案将重点介绍如何在Redis中实现rehash，并且如何有效地提取存储在哈希表中的数据。
## Redis的哈希表
R
在redis中，键值以哈西表的方式进行存储，在键值对的数目比较多时，哈西值冲突的次数就会变多，这会降低检索效率。为了减少哈西表中的地址冲突次数，redis会增加键值空间，重新定义键值对的映射地址，也就是进行所谓的rehash。本文主要通过redis源码分析rehash原理。主要解决如下几个问题。1，redis中hash表的数据结构是怎样的？2，什么时候开始进行rehash？3，怎样为扩充的键值对分
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2023-08-15 10:27:17
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## Redis Rehash时机
### 简介
Redis是一款高性能的键值存储系统，它通过将数据存储在内存中来提供快速的读写操作。为了保证内存的使用效率，Redis在内部维护了一个哈希表来存储键值对。然而，随着数据的不断增加和删除，哈希表的空间可能不再足够，这时就需要进行Rehash操作，将数据重新分布到更大的哈希表中。
### Rehash操作的时机
Redis在何时进行Rehash
原创
2023-09-12 03:18:32
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# Redis Rehash 大小的实现指南
作为一名刚入行的开发者，理解 Redis rehash 的大小调整是提升你技术能力的重要一步。本文将带你逐步了解如何实现这一功能。
## 整体流程
为了方便理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------- |
| 1 | 理解
原创
2024-10-23 04:09:19
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# Redis Rehash过程详解
## 引言
在Redis中，Rehash是一种动态扩展哈希表的方法，用于解决哈希表中的键值对数量过多，导致哈希冲突增多而影响性能的问题。本文将介绍Redis Rehash的整个流程，并给出每一步需要做的事情以及相应的代码示例。通过阅读本文，你将对Redis Rehash有一个清晰的理解，并能够进行实际的操作。
## Redis Rehash流程
Redi
原创
2023-09-11 05:02:14
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# Redis 跳表 Rehash 实现指导
## 引言
在理解 Redis 的数据结构时，跳表是一种重要的数据结构。它可以实现高效的插入、删除和查找操作。本文将带领你逐步实现 Redis 中跳表的 rehash（再哈希）功能。理解 rehash 的概念、流程及实现对你将来的开发工作大有裨益。
## Rehash 流程概述
在 Redis 中，当跳表的数据结构发生变化时，可能需要调整其底层
原创
2024-09-22 05:45:48
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背景某个工作日，线上某集群跟往常一样导入约400万数据，集群内存却猛涨了约55G，BI导入的同学反馈没有变更。 其他现象：该集群一共有60个主节点，其中有四个节点内存增长不明显，其他节点均瞬间增长了1G，并在增长了之后又降低了约500M。同时发现增长1G内存的节点内存碎片率发生了抖动，内存增长不明显的4个节点未抖动。 在查看codis-dashboard之后，发现未增长的节点分
