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…

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…

步骤 1) 首先创建一个比现有哈希表更大的新哈希表(expand)2) 然后将旧哈希表的所有元素都迁移到新哈希表去(rehash)   dictAdd 对字典添加元素的时候, _dictExpandIfNeeded 会一直对 0 号哈希表的使用情况进行检查. 当 rehash 条件被满足的时候,它就会调用 dictExpand 函数,对字典进行扩展. static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)  {      // 当 0 号哈希表的已用节点数大于等于它的桶数…

一.简介 Redis的启动也就是main函数的执行,程序的入口在redis.c中,启动流程: 1. 初始化默认服务器配置,如果是sentinel模式还需进行额外的配置 2. 修改配置文件或配置选项,这其中包括处理诸如-h/--help,-v/--version,--test-memory的特殊选项,获取给定的配置文件,设定的配置选项,然后取得配置文件的绝对路径,重置保存条件,载入配置文件 3. 对服务器进行设置具体的包括:设置服务器为守护进程,创建并初始化服务器中的数据结构(如集群模式),为服务…

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…

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…

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…

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…

先推荐一篇:mnesia源码分析(yufeng)   - linear hash   ETS/DETS/mnesia 都使用了linear hash算法 http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_hashing     redis dict 的实现类似于linear hash,渐进式rehash,保证操作是O(1).不过除了每次操作时执行一个bucket的rehash,而且每100ms内使用1ms 执行加快rehash进程. 虽然虽然rehash过程渐进式的,但在k…

文章转自:http://blog.csdn.net/vking_wang/article/details/14166593 1. HashMap的数据结构 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端. 数组 数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大.但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1):数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难: 链表 链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N).链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易.…