纵观程序世界，数据结构是一座极为重要的桥梁，而Hash表又是这座桥梁中的一支不可或缺的组成部分。如何实现一个性能优异的Hash表一直是程序员们追求的目标。而Redis作为一个高性能的NoSQL数据库，它对于Hash表的实现更是别具匠心。
在Redis中，Hash表被称作Hash类型，也是Redis五种基本数据类型之一。它的底层实现采用了一种名为"ziplist"的压缩列表结构，能够极大地提升Hash表的存储效率和访问效率。
Redis如何实现？
**Redis的Hash表能够实现高效率的增删改查操作，其中最重要的就是Hash键的计算和散列。**在Redis中，每个Hash键都有一个对应的哈希值，而这个哈希值就是根据Redis所采用的哈希算法计算而来的。而Redis的哈希算法采用的是MurmurHash2算法，该算法的特点是具有高效率、低碰撞率、均匀性好等优点，能够极大地提高Redis Hash表的性能。
贴一下使用C语言实现MurmurHash2算法的代码示例：
#include <stdint.h>
#define MURMURHASH_SEED 0xdeadbeef
uint32_t MurmurHash2(const void * key, int len) {
const uint8_t * data = (const uint8_t *)key;
const int nblocks = len / 4;
uint32_t h = MURMURHASH_SEED;
const uint32_t c1 = 0xcc9e2d51;
const uint32_t c2 = 0x1b873593;
uint32_t * blocks = (uint32_t *)(data + nblocks * 4);
for (int i = -nblocks; i; i++) {
uint32_t k = blocks[i];
k *= c1;
k = (k << 15) | (k >> 17);
k *= c2;
h ^= k;
h = (h << 13) | (h >> 19);
h = h * 5 + 0xe6546b64;
}
const uint8_t * tail = (const uint8_t *)(data + nblocks * 4);
uint32_t k1 = 0;
switch (len & 3) {
case 3:
k1 ^= tail[2] << 16;
case 2:
k1 ^= tail[1] << 8;
case 1:
k1 ^= tail[0];
k1 *= c1;
k1 = (k1 << 15) | (k1 >> 17);
k1 *= c2;
h ^= k1;
}
h ^= len;
h ^= (h >> 16);
h *= 0x85ebca6b;
h ^= (h >> 13);
h *= 0xc2b2ae35;
h ^= (h >> 16);
return h;
}该代码实现了MurmurHash2算法的核心部分，主要包括初始化哈希值、对输入数据进行分块处理、对每个块进行哈希运算、处理剩余的不足4字节的部分、最后进行一系列的后处理操作。
使用该函数时，只需要将需要进行哈希运算的数据和数据长度作为参数传入函数即可。
除了哈希算法，Redis的Hash表在存储方式和内部实现上也做了许多优化。其中，Redis采用了压缩列表（ziplist）结构来存储小规模的Hash键值对，这种结构不仅能够节省空间，还能够提高访问速度。
当Hash键值对的数量较少，或者每个键值对的键或值的长度较短时，Redis就会采用ziplist来存储。
**因为ziplist是Redis中一个基于内存的数据结构，可以用来存储多个数据项。**每个数据项可以是字符串、整数或者浮点数。ziplist可以通过连续存储的方式，减少了数据项之间的空隙，并通过压缩相邻数据项的方式，进一步减小了数据的占用空间。
在Redis源代码中，ziplist的实现主要在adlist.c文件中，相关的函数包括：
- ziplistNew：创建一个新的ziplist
- ziplistPush：向ziplist中添加一个新的数据项
- ziplistDelete：从ziplist中删除一个指定的数据项
- ziplistIndex：获取ziplist中指定位置的数据项
- ziplistLen：获取ziplist中数据项的数量
/* ziplist结构体定义 */
typedef struct ziplist {
unsigned char *zl;
unsigned int len;
unsigned int bytes;
unsigned int tail;
} ziplist;
/* 创建一个空的ziplist */
ziplist *ziplistNew(void) {
ziplist *zl = zmalloc(sizeof(*zl));
zl->len = 0;
zl->bytes = 0;
zl->tail = 0;
zl->zl = zmalloc(ZIPLIST_HEADER_SIZE);
ZIPLIST_BYTES(zl) = 0;
ZIPLIST_LENGTH(zl) = 0;
ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl) = ZIPLIST_HEADER_SIZE;
ZIPLIST_ENTRY_HEAD(zl) = ZIPLIST_ENTRY_TAIL;
return zl;
}
/* 在指定位置插入一个新元素 */
unsigned char *ziplistInsert(ziplist *zl, unsigned char *p, unsigned char *s, unsigned int slen) {
size_t curlen = ZIPLIST_BYTES(zl);
size_t reqlen;
unsigned int offset;
int nextdiff = 0;
unsigned char *tail;
unsigned char *ptr;
zlentry entry, tailentry;
/* 获取插入位置的偏移量 */
entry = zipEntry(p);
offset = p - zl->zl;
/* 计算插入新元素所需的空间 */
reqlen = zipIntSize(entry.encoding)+slen+zipPrevLenByteDiff(entry.prevrawlen)+zipNextLenByteDiff(entry.nextrawlen);
/* 扩展ziplist的空间 */
zl->zl = zrealloc(zl->zl,curlen+reqlen);
/* 获取新的插入位置 */
p = zl->zl+offset;
tail = zl->zl+ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl);
if (p[0] != ZIPLIST_END) {
nextdiff = zipPrevLenByteDiff(entry.prevrawlen);
memmove(p+reqlen,p-entry.prevrawlen,curlen-offset-entry.prevrawlen+1);
zipPrevEncodeLength(p,reqlen);
p += reqlen;
entry = zipEntry(p-nextdiff);
zipEntryRepr(p,&entry);
} else {
tail = p;
}
/* 插入新元素 */
/// ...
}**对于大规模的Hash键值对，则采用了哈希表（hash table）结构来存储。**而这种存储方式，可以在O(1)时间内完成增删改查操作，无论数据量有多大，都能够保持高效率。
此外，在Hash表的实现中，Redis还采用了优化的rehash算法。当Hash表中的元素数量超过一定阈值时，Redis会启动rehash操作，将原来的哈希表复制一份，并扩容到新的大小。而这个过程中，Redis采用了渐进式rehash算法，可以在不影响正常服务的前提下，逐步将原来的哈希表数据搬移到新的哈希表中。
具体实现上，**Redis在哈希表扩容或缩容时，会同时维护一个旧哈希表和一个新哈希表。**在每个字典操作执行前，Redis会检查是否正在进行渐进式rehash操作，如果是，则会顺带着将旧哈希表中的一部分键值对迁移到新哈希表中。
- Redis通过rehashidx变量来记录当前迁移的进度，它指向旧哈希表中的一个桶（bucket）。在每个字典操作执行前，Redis会检查rehashidx是否已经迭代到旧哈希表的末尾，如果是，则说明迁移完成，此时Redis会将新哈希表作为当前哈希表，并释放旧哈希表占用的内存。
- 在迁移键值对时，Redis会将旧哈希表中的键值对通过哈希函数映射到新哈希表中的对应桶中，然后通过链表或者红黑树等数据结构将键值对存储在新桶中。如果新桶中已经存在相同的键值对，则会将旧哈希表中的键值对替换为新值，否则直接插入键值对到新桶中。
- 需要注意的是，在rehash过程中，如果有多个键映射到同一个新桶中，则新桶中的键值对可能会被破坏，这种情况下，Redis会将新桶中的键值对通过哈希函数映射到新哈希表中的其他桶中，以保证哈希表的正确性。
这种方法不仅能够减少rehash操作对系统性能的影响，还能够保证数据的一致性和可靠性。
实际应用建议
以下是一些实际应用建议：
- 合理设计Hash键的命名规则：Hash键的命名规则直接影响到Redis的Hash表的性能。如果Hash键的命名规则太过简单或者太过复杂，都会导致Hash表的性能下降。建议设计合理的命名规则，尽量避免命名冲突和Hash键碰撞，提高Hash表的存取效率。
- 选择合适的Hash函数：选择合适的Hash函数对于Hash表的性能至关重要。在实际应用中，可以根据数据特点选择不同的Hash函数，提高Hash表的访问效率。
- 合理设置Hash表的容量：合理设置Hash表的容量可以减少Hash键碰撞的可能性，提高Hash表的性能。同时，还可以减少Hash表的空间浪费，提高程序的空间利用率。
- 选择合适的rehash算法：Redis采用了渐进式rehash算法来扩容Hash表，选择合适的rehash算法可以提高程序的性能和稳定性。
- 充分利用Redis提供的Hash表API：Redis提供了丰富的Hash表API，可以极大地方便开发人员的开发工作。在实际应用中，充分利用Redis提供的Hash表API，可以减少开发工作量，提高开发效率。
比如第一点, 举个栗子, 假设我们在Redis中存储了一个购物网站的商品信息，其中一个键名为"product:12345"，表示商品的ID为12345。这个键名可以按照以下规则设计：
- 使用明确的前缀：在键名的开头使用一个明确的前缀，以便于区分不同类型的键。在上述例子中，使用了"product:"前缀表示这是一个商品信息的键。
- 使用简洁的命名：尽量使用简洁的键名来描述键所代表的数据，这样可以减少内存占用并提高Redis的性能。在上述例子中，使用了商品ID作为键名的一部分，简洁而直观。
- 避免冲突：键名应该足够唯一，避免与其他键发生冲突。在上述例子中，使用了明确的前缀和商品ID作为键名的一部分，这样可以避免与其他类型的键发生冲突。
- 使用合适的命名规范：遵循一定的命名规范可以提高代码的可读性和可维护性。例如，可以使用下划线分隔单词，或者采用驼峰命名法等。
比如第2点, 可以根据实际数据量来设置Hash表的初始容量和负载因子，例如：
#define DICT_HT_INITIAL_SIZE 4 // 初始容量
#define DICT_HT_LOAD_FACTOR 1 // 负载因子
typedef struct dict {
// ...
unsigned int ht_size; // Hash表大小
unsigned int ht_used; // 已使用的Hash表大小
// ...
} dict;
dict *dictCreate(void) {
dict *d = malloc(sizeof(*d));
// ...
d->ht_size = DICT_HT_INITIAL_SIZE;
d->ht_used = 0;
// ...
return d;
}
unsigned int dictHashKey(const void *key) {
// ...
return MurmurHash2(key, keylen, 0);
}
// 当Hash表已使用空间占比大于负载因子时，进行扩容操作
void _dictRehashStep(dict *d) {
// ...
if (d->ht_used/d->ht_size > DICT_HT_LOAD_FACTOR) {
// ...
}
// ...
}至于第4点, 毕竟在一般情况下，我们并不需要在写代码时选择合适的 rehash 算法，因为 Redis 在实现时已经选择了一种适合大多数情况的渐进式 rehash 算法，能够兼顾性能和稳定性。
但是在某些特殊场景下，如果我们需要对 Redis 的源码进行修改或优化，我们可能需要根据实际情况选择不同的 rehash 算法来提高程序的性能和稳定性。例如，如果我们的数据集非常大，需要扩容的时候会涉及到大量的数据迁移，这时候可以选择更加快速的 rehash 算法来减少数据迁移的时间。
但是需要注意的是，在选择 rehash 算法时需要综合考虑性能、稳定性和可维护性等因素，不要盲目追求速度而牺牲程序的稳定性和可维护性。
结论
总之，Redis的Hash表是一个非常优秀的数据结构，它的实现充分体现了Redis团队的技术实力和创新精神。在实际应用中，如果能够充分发挥Redis Hash表的优势，合理使用Hash键的计算和存储，将能够大大提高程序的性能和稳定性。
