在Redis中,键值对(Key-Value Pair)存储方式是由字典(Dict)保存的,而字典底层是通过哈希表来实现的.通过哈希表中的节点保存字典中的键值对.我们知道当HashMap中由于Hash冲突(负载因子)超过某个阈值时,出于链表性能的考虑,会进行Resize的操作.Redis也一样 在redis的具体实现中,使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率,避免 rehash 对服务器性能造成影响,渐进式 rehash 的好处在于它采取分而治之的方式, 将 re…

转载(http://redisbook.com/preview/dict/incremental_rehashing.html) 上一节说过, 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对数…

前言 相信你一定使用过新华字典吧!小时候不会读的字都是通过字典去查找的.在Redis中也存在相同功能叫做字典又称为符号表!是一种保存键值对的抽象数据结构 本篇仍然定位在[redis前传]系列中,因为本篇仍然是在解析redis数据结构!当你尝试去了解redis时才能明白其中原理!才能明白为什么redis被大家吹捧速度快,而不是被告知redis很快! 应用场景 在Redis中有很多场景都是用了字典作为底层数据结构!我们使用最多的应该是redis的库的设置和五种基本数据类型的Hash结构数据! 在上一…

在扩容和收缩的时候,如果哈希字典中有很多元素,一次性将这些键全部rehash到ht[1]的话,可能会导致服务器在一段时间内停止服务.所以,采用渐进式rehash的方式,详细步骤如下: 为ht[1]分配空间,让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表 将rehashindex的值设置为0,表示rehash工作正式开始 在rehash期间,每次对字典执行增删改查操作是,程序除了执行指定的操作以外,还会顺带将ht[0]哈希表在rehashindex索引上的所有键值对rehash到ht[1],当re…

前言     字典在Redis中的应用非常广泛,数据库与哈希对象的底层实现就是字典. 系列文章 图解Redis之数据结构篇--简单动态字符串SDS 图解Redis之数据结构篇--链表 图解Redis之数据结构篇--字典 一.复习散列表 1.1 散列表     散列表(哈希表),其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性.可是说是数组的一种扩展.假设,我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息.要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号,如2…

1.Java基础 • 为什么JVM调优经常会将-Xms和-Xmx参数设置成一样:• Java线程池的核心属性以及处理流程:• Java内存模型,方法区存什么:• CMS垃圾回收过程:• Full GC次数太多了,如何优化:• 直接内存如何管理的:• Java线程池的几个参数的意义和实现机制:• Java线程池使用无界任务队列和有界任务队列的优劣对比:• CountDownLatch和CyclicBarrier的区别:• Java中有哪些同步方案(重量级锁.显式锁.并发容器.并发同步器.CAS.v…

概述 本文将对JDK8中 ConcurrentHashMap 源码进行一定程度的解读.解读主要分为六个部分:主要属性与相关内部类介绍.构造函数.put过程.扩容过程.size过程.get过程.与JDK7实现的简单对比.希望对读者学习ConcurrentHashMap有一定的帮助. 阅读本文前,可能需要读者对HashMap和红黑树等有基本的了解. 主要属性和主要的内部类 主要属性 常量 ConcurrentHashMap中常量一共分为以下几个部分: 容量相关:MAXIMUM_CAPACITY.DE…

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,查询效率就会变慢.假设数据量从几千万变成几万,不断减小的过程.DICT内存却会造成不必要的浪费.Redis的d…

背景 Squirrel(松鼠)是美团技术团队基于Redis Cluster打造的缓存系统.经过不断的迭代研发,目前已形成一整套自动化运维体系,涵盖一键运维集群.细粒度的监控.支持自动扩缩容以及热点Key监控等完整的解决方案.同时服务端通过Docker进行部署,最大程度的提高运维的灵活性.分布式缓存Squirrel产品自2015年上线至今,已在美团内部广泛使用,存储容量超过60T,日均调用量也超过万亿次,逐步成为美团目前最主要的缓存系统之一. 随着使用的量和场景不断深入,Squirrel团队也不断…

一.前言 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. 原文解析 二.实现分析 1.rehash过程分析 扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash (重新散列)操作来完成. Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤: 1.为字典的 ht[1] 哈希表分配空间, 这个哈希表的空间大小取决于要执行的…