Redis 作者 Antirez 与 Contributor Mattsta 之间关于 CRC 的 Battle

大家好，我是 yes。

昨天表弟说有个学妹问他 Redis 为什么要用 CRC16(key) mod 16384 来计算 key 所处槽的位置，我想这 CRC 一般都是用来校验的，通过多项式转换成二进制再通过模2除法得到余数，这里用来做个 Hash 函数好像用的也没啥毛病（对于CRC不太了解的同学可以先去查查）。

于是我就去查，看看 Redis 的作者 antirez 有没有相关的介绍，这一查就查到了一位叫 mattsta 的老哥的 14 年写的文章，这老哥的文章可太有意思了，他认为 Redis 现在实现的 CRC 算法太简陋了，他有能提升 4 倍性能的增强版 CRC 算法 - CRCSpeed，因此他写了这篇文章进行了一波分析。

看完之后我马上去看了我本地 5.0 版本的源码，发现 CRC 算法并没有采纳他的增强版，还是老的实现。我又去看了最新 6.0 的版本，发现 CRC-64 改成了 CRCSpeed 的实现，在2020年4月28号提交的，提交者是 antirez，这就让我越发的好奇了，这2014到2020跨度有点大啊，到底发生了啥？

然后我又去看 mattsta 的 Github ，他还是 Redis 的 Contributor，于是我追踪了整个事情发展的历史脉络，事情越来越有意思了。我已经迫不及待地想和大家一起再来看一遍这哥们的文章，过一遍这件事。

不过我先到感谢一下我的表弟，不然我都没机会看到这篇文章，来表弟给大家打个招呼！

“大家好！我是表弟”。 好了表弟你可以走了。

表弟骂骂咧咧的退出群聊：“工具人就是工具人”。

接下来我就要用我蹩脚的英语来翻译了，如有纰漏敬请指正。

Fancy CRCing You Here

这老哥文章标题就有那味儿！ Fancy CRCing You Here，我还特意去找了我专八同学来翻译一下。

然后这老哥文章的第一句话就很为人着想。

简单的翻译就是 short 的人直接点链接看结果，那我肯定不 short 的啊，紧接着这老哥就抛出了以下的话：

Redis 的 CRC-64 的实现有很多人拷贝到他们的项目中使用，CRC-16 也有少量拷贝。这算法是能用啊，但是可以有更好的实现。

我看了下 Github 上有 2353 个项目用到了 Redis 的 CRC-64 实现，325 个项目用到了 Redis 的 CRC-16 实现。

这位老哥为他们感到惋惜，唉他们值得更好的CRC算法呀。紧接着老哥开启了第一波输出。

简单翻一下就是：

• Redis 决定忽略吞吐量和延迟方面的提高，因为他们更喜欢像1999年那样编码。

• 代价就是他们过时的传统设计慢了40倍。大家干得漂亮啊。（不知道这老哥是笔误还是故意把4倍在开头写成40倍的，我就揣测下:），那个超链接跳过去就是标注着 antirez 写的 CRC-64 的实现，粗暴直接，我很喜欢)。

• 哎，如果现在有人写了一个代替 redis 和 memcached 的实现就好了啊。

然后老哥就开始放招。

What’s Wrong

他先说了下 CRC 本质上是无法并行的，因为下一次迭代的值取决于前一次迭代。然后又指出了 Redis 中的哪几个地方使用到 CRC。

CRC-64 用在了三个地方：

• 在跨实例迁移键时添加校验和，（并验证上述校验和）

• 为 RDB 输出添加一个校验和，用于复制和持久化（是可选项，可通过配置禁用，因为性能低）

• 用于内存测试

CRC-16 用在了一个地方：

• 作为集群中分配集群槽的键的散列函数

mattsta 接着放招：

简单翻译下：这 Redis 的实现极其简单（这个 extremely 单词我很是喜欢）。就是一个简单的查表法，然后循环一个字节一个字节比过去，时间复杂度是O(N)。

马上这位老哥就抛出如何做才好。

What’s Better

简单翻译下：我在网上乱翻了一番，想看看其他人是如何实现 CRC-64 的。但是大部分是拷贝 Redis 的（哎，恨其不争）。

然后 mattsta 发现了 stackoverflow 有个叫 Mark 的哥们自己写了个高速版 CRC-64 实现，他将 Mark 的实现和 Redis 的实现进行了对比，发现 Mark 的版本比 Redis 版本快了400% ，分别是1.6 GB/s 和400 MB/s。

但是！ Mark 和 Redis 实现的 CRC-64 属于不同的版本，没错 CRC-64 算法有很多变体，于是 mattsta 把枪口暂时对准了 CRC。

原谅我的孤陋寡闻，我一直以为 pretty 和 girl 比较配，原来还能用来和 awful搭，我学到了，嗯。pretty f...。

然后 mattsta 说我们不能直接用 Mark 的实现，但是我们可以看看是Mark 的实现。

What’s Improved

mattsta 先展示了下 Redis 的实现，就是每个字节循环操作，然后查表。

然后他又贴出了快版本的实现。

可以看到也是查表法，不过一次不是处理 1 个字节而是 8 个字节。

mattsta 用了一个我觉得很搞笑的形容 tiger prepping to devour your entrails 。这新版本的代码看起来像一只老虎准备吃掉你的内脏！再坚持一会儿！这还是个超链接，我点过去真的是一只老虎图！

哈哈哈，容我先笑一会儿。这老哥很有意思！

然后他说强调了下算法的快的原因，就是利用多维数组查表，每次循环可以处理8个字节。

因此对于 500 MB 的输入来说 Redis 的版本需要 5 亿次循环，而新版本只要 6250 万次。

这个slicing-by-8是英特尔公司的研究人员于 2006 年发布，也就是说利用 8 个查找表，每个查找表包含另一个 256 字节的查找表来实现一次能处理 8 个字节的 CRC-64 算法。简单的说还是空间换时间的操作。

于是这位老哥找到了灵感，他要自己实现一个和 Redis 匹配的 CRC 算法。

Result

简单翻译下：就是经过一年的努力，mattsta 终于做出符合 Redis 匹配的 CRC-64 算法快速版本，而且作为额外奖励，也能用在CRC-16上噢，并且可以摒弃老版本源代码中一堆静态查找表。可以在需要的时候再动态生成，而不是总是拖着它们使代码膨胀。

我们来看看老版本的代码确实有一堆，我截了一小段。

也就是 mattsta 写的快速 CRC 实现版本-crcspeed，不仅速度更快，而且清减了代码。

然后 mattsta 来了一波不要相信我说的话，咱们来让数据说话（傲娇.jpg）。

通过 mattsta 自己的笔记本测出的 crcspeed 从耗时、吞吐量和每字节所需CPU周期三方面来看都优于 Redis 的实现。

Real-World Impact

mattsta 又指出 crcspeed 能给Redis 带来啥呢？

简单的翻译下就是：Redis 在生成 RDB 的时候会 fork 出子进程，因此采用的是写时复制，所以内存的增长取决于写入的负载，那么快速的结束 RDB 退出 fork 的子进程，用在 COW 的内存就会更少，而生成 RDB 的时候又用到了CRC-64 作为校验，那么 CRC-64 校验越快，RDB 生成的就越快，用于 COW 复制而使用的内存就越少。

并且

CRC-16来映射槽的时候，如果用户正在做一些古怪的事情，比如使用300 MB 的按键，那么快速的 CRC-16可以减少400% 的集群槽分配开销！

这个 If users are doing wacky things，我很是赞同，不管公司内部还是公司外部，你所实现的接口都要怀揣着使用者会以最大的恶意来调用去看待。

mattsta 说这是一个有效和高效的多方面的双赢！

我本以为文章都这里就差不多了，然而并没有。

Minor Notes

可以看出 mattsta 是不想造轮子的，但是实在是没有轮子啊！于是他只能自己实现一个，这是个新轮子！

Resources Consulted

然后他列出了他所参考的一些资源，他首先感谢了「A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS」这篇文章。

让我们学一下感谢参考资料的正确姿势。

看到没，这才是感谢的正确姿势！我们来看下它所感谢的文章的样子。

有一说一，确实，纯路人。身为一个txt，编写良好、格式良好，有趣。在风格、布局和语气的所有方面都经过了专家的深思熟虑。

夸一番 mattsta 觉得还不够，还得加一点自己的想法。

简单的翻一下：在某种程度上，互联网已经失去了保存写的好的、格式良好的、信息丰富的指南以及常见问题的解答和平易近人的研究论文的能力。我们应该努力把那部分世界夺回来。这种损失该归咎于什么呢？对风格的过分依赖？CSS？还是 JavaScript？PHP？。

世界上最好的语言警告！

看到没，这才叫感谢。mattsta 追求纯干货，别给我整一些花里胡哨的！

而且这篇文章还让 mattsta 确信他没有能力实现一个 CRC-64 算法，因此实际上他是依靠 pycrc 来实现的。

然后这位老哥又说 yahyahyah，linux kernel 也是这样用的。

老哥还找到一篇介绍 slicing by 8 的放在英特尔网上的论文，不过现在已经没了。所以先嘲讽了一波英特尔，还顺带还吐槽了傻*谷歌代码，每次打开这个 pdf 都自动下载，而不是在线浏览。

这老哥真的对我胃口哈哈哈。mattsta 的文章还没结束，下面写的是一些关于实现的细节。有兴趣的朋友到时候可以看看，文末会放链接。我就不再跟下去了。

我们再来看身为 Redis Contributor 为何 mattsta 会写这一篇文章？不应该提 pr 直接解决吗？难道这算法有什么致命之处使得 Antirez 不接受？我们来追踪一下！

追踪事情的来龙去脉

首先这篇文章写于2014-12-22

mattsta 在 2013-12 开始了对 redis.io 的第一次提交。

随后 mattsta 就开始了对 Redis 的输出，在2014-04-01，提出了相关的 issue，并且附上了自己的对比。

提出的 issue 没有受到团队成员的响应，寂寞如雪，只有一位金毛小哥，为其打 call。这个issue 此时还是 open 的。

然后在当年，2014-11-23，mattsta创建了 crcspeed 库，并且提交了实现。

并在2014-12-22提交了pr，竟然和写文章是同一天！而且是先写了文章再提的 pr。一开始我以为是提了pr迟迟得不到采纳，然后才一怒之下写的文章。

可以看到隔了一天有团队人员回应了，他说我不知道这是否会被合并(我认为它应该) ，但是，该死的！这是一个伟大的提升！牛皮克拉斯！

2014-12-23，mattsta 又对 pr 做了一些补充说明。然而没有回应。

直到2015-01-10，mattsta 对 pr 又做了一波更新。

终于在2015-02-25号，等到了 antirez 的回复。

antirez 说，很有意思但是我想看到固定的大于 5% 收益的可重现的测试用例，即使是综合性的测试也没事，只要明显的能在 Redis 中反映出来即可，我相信从集群的 crc16 入手测试能很简单的证明效果，现在对于合并更快的实现不是很急，不过如果有一天你完成了这样的测试，我将会很感激。

然后给这个pr加了个标 review - and - merge。

还加了个ps: 通常来说证明一个东西的性能提升是很重要啊，我在这里做了个例外，因为我看它单独的测试确实快了很多，我相信即使 Redis 没有使用上这个经验，但是迟早我们也会受益于它

简单的说就是 mattsta 你得搞个 Redis 相关的测试来证明它真的使得 Redis 性能提升了啊，这样我才能合并啊，不过我做个例外，是认可你这个的，给你打个标！(但是没有真正的合并)。

也就是说 antirez 其实是认可 mattsta 的实现的，但是 mattsta 没有给出和 Redis 相关的测试，所以还不能合并这个 pr。

这个 pr 就到这里过了，再也没有更新，也还是 Open 的。

mattsta 也没有继续说啥，对 Redis 输出到2015年初之后就不再输出了。而 CRC-16 到现在还使用的是老版本，CRC-64 是 antirez 在时隔六年的2020-04-28做的修改，使用的就是 mattsta 的crcspeed。

再回头看

可以到 mattsta 在 2014-04-01就提了 issue，然后没有任何回应的情况下自己研究，找了许多资料，最后实现了 crcspeed，也肝出了一篇文章，之后在同一天提了PR，然后过了近两个月的时间得到 antirez 的回复，由其没有关于 Redis 的实质上的测试，因此不给合并，但被给予肯定。

但我个人猜测 mattsta 可能还是有点生气的，这么一个通用的东西，我都给了横向对比测试了！这原理我也分析的这么清楚了！这明摆着肯定是 ok 的，你还要我测试啥！不合并拉倒！(再次傲娇.jpg)。

而 antirez 所在的角度不一样，他是 Redis 的亲爸爸。你说的没错，我认可你，但是你得拿出实质性的证明给我看看你帮我的 Redis 提升了多少。

其实双方我都能理解，所处角色不同。最终我们终于得知整个事情的来龙去脉，再附上一直 mattsta 的靓照，看来发量不错。

这篇文章讲述的就是这么个事儿。其实我就是带着八卦之心来看为何身为 Contributor 的 mattsta 提的明显正确的 pr 没有被 merge，至于什么 CRC 的我不关心哈哈哈哈。

当然 mattsta 的钻研之心值得我们学习，当然还有他那搞笑的形容和五彩斑斓的感谢。而 antirez 对 pr 的严谨也值得我们效仿。

链接

https://matt.sh/redis-crcspeed

https://github.com/mattsta?tab=repositories

---

我是 yes，从一点点到亿点点，我们下篇见。

往期推荐：

面试官：知道时间轮算法吗？在Netty和Kafka中如何应用的？

消息队列面试热点一锅端

Kafka和RocketMQ底层存储之那些你不知道的事

图解+代码|常见限流算法以及限流在单机分布式场景下的思考

表弟面试被虐我教他缓存连招

面试官：说说Kafka处理请求的全流程