Hash数据结构的底层实现原理

在Redis中,Hash数据结构的底层实现采用了一种称为哈希表(hash table)的数据结构。

具体来说,Redis中的哈希表是一个数组,数组的每个元素都是一个链表的头指针,而链表的节点包含了哈希表中的键值对。

图片[1]-Hash数据结构的底层实现原理-不念博客
  1. 数组桶:哈希表由一个数组构成,每个数组元素称为桶(bucket)。每个桶存储一个链表,用于解决哈希冲突。
  2. 哈希函数:为了将键映射到数组索引,需要使用哈希函数。哈希函数将键转换为数组中的一个索引值,使得键均匀地分布在数组中。
  3. 哈希冲突:由于键的数量可能远远大于数组的大小,哈希冲突是不可避免的。当两个键被哈希到数组的同一位置时,就会发生冲突。为了解决冲突,可以使用链表将相同位置上的键值对连接起来。
  4. 拉链法解决冲突:Redis采用了一种称为拉链法(Separate Chaining)的方法来解决冲突。在拉链法中,每个数组元素(桶)都是一个链表的头指针。当发生冲突时,新的键值对会被插入到链表中。
  5. 负载因子和重新哈希:为了保持哈希表的效率,需要控制负载因子,即键值对数量与数组大小的比率。当负载因子过高时,可以通过重新哈希(Rehashing)来扩大数组的大小,减小冲突的概率。
  6. 渐进式重新哈希:Redis使用一种渐进式重新哈希的方式,避免在一次操作中重新哈希整个表。它在后台逐步地将旧表中的数据迁移到新表中,直到完成整个过程。
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