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 （重新散列）操作来完成，Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下：

  • 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操作，以及 ht[0] 当前包含的键值对数量（也即是 ht[0].used 属性的值）：
    • 如果执行的是扩展操作，那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used * 2 的 2^n （2 的 n 次方幂）；
    • 如果执行的是收缩操作，那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used 的 2^n 。
  • 将保存在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上面：rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到 ht[1] 哈希表的指定位置上。

  • 当 ht[0] 包含的所有键值对都迁移到了 ht[1] 之后（ht[0] 变为空表），释放 ht[0] ，将 ht[1] 设置为 ht[0] ，并在 ht[1] 新创建一个空白哈希表，为下一次 rehash 做准备。 举个例子，假设程序要对图 4-8 所示字典的 ht[0] 进行扩展操作，那么程序将执行以下步骤：

  • ht[0].used 当前的值为 4 ，4 * 2 = 8 ，而 8 （2^3）恰好是第一个大于等于 4 的 2 的 n 次方，所以程序会将 ht[1] 哈希表的大小设置为 8 。图 4-9 展示了 ht[1] 在分配空间之后，字典的样子。

  • 将 ht[0] 包含的四个键值对都 rehash 到 ht[1] ，如图 4-10 所示。
  • 释放 ht[0] ，并将 ht[1] 设置为 ht[0] ，然后为 ht[1] 分配一个空白哈希表，如图 4-11 所示。 至此，对哈希表的扩展操作执行完毕，程序成功将哈希表的大小从原来的 4 改为了现在的 8 。

rehash - 图1

rehash - 图2

rehash - 图3

rehash - 图4

哈希表的扩展与收缩

当以下条件中的任意一个被满足时，程序会自动开始对哈希表执行扩展操作：

  • 服务器目前没有在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且哈希表的负载因子大于等于 1 ；
  • 服务器目前正在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且哈希表的负载因子大于等于 5 ； 其中哈希表的负载因子可以通过公式：
  1. # 负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小
  2. load_factor = ht[0].used / ht[0].size

计算得出。

比如说，对于一个大小为 4 ，包含 4 个键值对的哈希表来说，这个哈希表的负载因子为：

  1. load_factor = 4 / 4 = 1

又比如说，对于一个大小为 512 ，包含 256 个键值对的哈希表来说，这个哈希表的负载因子为：

  1. load_factor = 256 / 512 = 0.5

根据 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令是否正在执行，服务器执行扩展操作所需的负载因子并不相同，这是因为在执行 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令的过程中，Redis 需要创建当前服务器进程的子进程，而大多数操作系统都采用写时复制（copy-on-write）技术来优化子进程的使用效率，所以在子进程存在期间，服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子，从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作，这可以避免不必要的内存写入操作，最大限度地节约内存。

另一方面，当哈希表的负载因子小于 0.1 时，程序自动开始对哈希表执行收缩操作。