- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈程序员必看
rehash过程_contenthash
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。 和平摊操作 集中式的 rehash 会引起大量的计算工作。 渐增式 rehash将 rehash 操作平摊到dictAddRaw 、dictGetRandomKey 、dictFind 、dictGenericDelete这些函数里面，每当上面这些函数被执行的时候 , _dictRehashStep 函数就会执行，将 1 个元素从 0 号哈希表 rehash 到 1 号哈希表，这样就避免了集中式的 rehash 。 // 被忽略的代码… // 检查字典(的哈希表)能否执行 rehash 操作 // 如果可以的话，执行平摊 rehash 操作 if (dictIsRehashing
31720编辑于 2022-09-20 - 来自专栏码农编程进阶笔记
redis之rehash原理
rehash 就是将元素的hash 值对数组长度进行取模运算，因为长度变了，所以每个元素挂接的槽位可能也发生了变 化。 渐进式 rehash Java 的 HashMap 在扩容时会一次性将旧数组下挂接的元素全部转移到新数组下面。 如果 HashMap 中元素特别多，线程就会出现卡顿现象 Redis 为了解决这个问题，它采用渐进式 rehash 。 这意味着要操作处于 rehash 中的字典，需要同时访问新旧两个数组结构。如果在旧数组下面找不到元素，还需要去新数组下面去寻找。 scan也需要考虑这个问题，对与 rehash 中的字典，它需要同时扫描新旧槽位，然后将结果融合后返回给客户端。
71820编辑于 2023-03-23 - 来自专栏码农编程进阶笔记
Redis中Rehash浅析
Rehash 哈希冲突 哈希表中桶的数量是有限的，当Key的数量较大时自然避免不了哈希冲突(多个Key落在了同一个哈希桶中)。 Rehash 为了能够减少哈希冲突，其实最直接的做法是增加哈希桶数量从而让元素能够更加均匀的分布在哈希表中。而Redis中的Rehash操作的原理其实也是如此，只不过他的设计更加巧妙。 随着Hash Table1中的元素越来越多时，Redis会进行Rehash操作。 其实Redis也考虑到了这个问题，那么接下来我们看看Redis是如何解决这种问题的 渐进式Rehash 如上图所示，渐进式Rehash采用的做法是： 在将数据拷贝至Hash Table2时，Hash 所以Redis采用了增加Hash Table的容量来解决这个问题，也就是所谓的Rehash机制，而Redis为了减轻Rehash时数据大量拷贝锁带来的压力，从而采用了渐进式Rehash来分批次的进行数据拷贝
81721编辑于 2023-03-23 - 来自专栏陶士涵的菜地
哈希表的Rehash机制
触发rehash的时机 字典类型容量变化过程叫做rehash,需要满足一定的条件才能触发扩容机制 服务器当前没有进行BGWRITEAOF或者BGSAVE命令，且当前键值对个数超过一维数组的大小，才会触发扩容 工作正式开始（为-1时表示没有进行rehash）。 3.rehash进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作以外，还会顺带将ht[0]哈希表在rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht[1]，当一次rehash 同时在serverCron中调用rehash相关函数，在1ms的时间内，进行rehash处理，每次仅处理少量的转移任务(100个元素)。 随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上，ht[0]的所有键值对都会被rehash至ht[1]，这时程序将rehashidx属性的值设为-1，表示rehash操作已完成。
2.6K10发布于 2020-12-21 - 来自专栏技术成长
Redis字典的rehash过程及避免瞬时阻塞
图片什么是rehash？在Redis中，rehash是指当哈希表的负载因子（load factor）超过设定阈值时，为了保证哈希表的性能，系统会自动触发rehash操作。 Rehash操作指的是将原来的哈希表重新建立一个更大的哈希表，并将原有的键值对重新映射到新的哈希表上。为什么会发生rehash操作？ rehash的过程及逐步迁移键值对以下是rehash的过程：Redis首先为新哈希表申请更大的内存空间，并初始化新哈希表的槽位数为当前槽位数的两倍。 为了避免在rehash期间对数据库的瞬时阻塞，Redis采用了渐进式rehash的方式。具体的过程如下：Redis会为新哈希表分配更大的空间，并将新哈希表的指针保存在字典的rehash属性中。 在rehash过程中，Redis会每次从旧哈希表中迁移一些键值对到新哈希表中，并更新rehash属性中的进度指示器，指示已经完成了多少百分比的迁移操作。
1.2K71编辑于 2023-09-16 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
MySQL的auto-rehash自动补全功能
我们配置MySQL时，可能会注意到有一个参数叫"auto-rehash"或者"no-auto-rehash"，示例可参考《GreatSQL(/MySQL)的配置文件模板样例》，他是什么意思？ "auto-rehash"其实就是自动补全的含义，他可以读取表信息和列信息，就像我们在Linux命令行里输入命令的时候，使用tab键进行自动补全的操作一样，默认配置是"no-auto-rehash"，不进行自动补全 同时，可以通过命令行启用或者关闭auto-rehash功能，例如不启用就可以通过mysql -h连接时指定-A选项，还可以通过mysql连接数据库时使用--auto-rehash来设定使用此选项，开启tab 但如果是Windows的环境中，不支持自动补全的功能，示例可参考《GreatSQL(/MySQL)的配置文件模板样例》， [mysql] auto-rehash edit: My apologies.
1.4K30编辑于 2022-09-29 - 来自专栏原创干货
面试官:JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的？
本文跟大家聊一聊一个常见的面试题，那就是JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的？ 但是从JDK1.8之后，对rehash进行了优化，减少了对key重新进行hash寻址算法的过程，具体怎么实现的，这就上源码。 1）单个节点 其实重新进行hash寻址算法，找到对应数组的下标，放上就行了 2）链表 仔细阅读源码会发现，就是将之前的链表rehash之后重新拆分为了两个链表，一个链表rehash之后还是在当前的位置 index，另一个链表rehash之后的位置变成了index + oldCap，画个图理解一下 至于为什么可以分为两个链表，这里说明一下。 这样就避免了对每个节点重新进行hash寻址算法，重新放到hash表中的过程，大大提高了效率，这也就是JDK1.8的HashMap扩容rehash算法优化。
84830编辑于 2022-07-27 - 来自专栏大道七哥
《闲扯Redis八》Redis字典的哈希表执行Rehash过程分析
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。 3.渐进式 rehash 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 因此， 为了避免 rehash 对服务器性能造成影响， 服务器不是一次性将 ht[0] 里面的所有键值对全部 rehash 到 ht[1] ， 而是分多次、渐进式地将 ht[0] 里面的键值对慢慢地 rehash 渐进式 rehash 的好处在于它采取分而治之的方式， 将 rehash 键值对所需的计算工作均滩到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上， 从而避免了集中式 rehash 而带来的庞大计算量。 （rehash） 3.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 4.渐进式 rehash 的过程中， 字典会同时使用 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表
1.1K32发布于 2020-07-29 - 来自专栏福大大架构师每日一题
2023-06-17：说一说redis中渐进式rehash？
2023-06-17：说一说redis中渐进式rehash？ 答案2023-06-17： 在Redis中，如果哈希表的数组一直保持不变，就会增加哈希冲突的可能性，从而降低检索效率。 由于元素移动会涉及IO操作，所以这个重新哈希（ReHash）过程可能会导致许多请求被阻塞。 渐进式rehash 为了避免这个问题，Redis 采用了渐进式 rehash。 随着数据逐渐增多，Redis开始执行渐进式rehash的过程。 1、为哈希表2分配更大的空间，例如是当前哈希表1大小的两倍。 image.png 在Redis开始执行rehash时，Redis仍然可以正常处理客户端请求。 通过渐进式rehash和分步式数据迁移，Redis能够在维持性能的同时，实现平滑的哈希表扩容和数据迁移。
44210编辑于 2023-06-21 - 来自专栏小义思
一文搞懂Redis的渐进式rehash扩容机制
今天来聊一下redis的rehash，也就是哈希表的扩容操作。 对使用一张全局哈希表来保存所有键值对的redis来说，rehash同样如此。 装载因子 ≥ 1，同时，哈希表被允许进行 rehash。在进行 RDB 生成和 AOF 重写时，哈希表的 rehash 是被禁止的，这是为了避免对 RDB 和 AOF 重写造成影响。 渐进式 rehash 步骤如下： 为 ht[1] 分配内存空间，此时字典同时存在两个哈希表。 将 dict::rehashidx 置为 0，rehash 工作正式开始。 在 rehash 被触发后，即使没有收到新请求，Redis 也会定时执行一次 rehash 操作，而且，每次执行时长不会超过 1ms，以免对其他任务造成影响。
4.3K10编辑于 2024-05-11 - 来自专栏AntDB数据库
AntDB-M高性能设计之hash索引动态rehash
此时，我们需要对数据进行rehash，动态调整hash结构，减少hash冲突，同时又不阻塞hash table的增删改查。 AntDB-M 动态rehash原理如图2所示，每个hash桶下面都有一把桶锁lock，当读取、插入、删除桶下元素时，需要对桶加锁。 所有桶的元素迁移完成之后，释放老的hash_table结构，数据的增删改查完全切换到新的hash_table;图2：AntDB-M动态rehash示意图为何动态rehash的过程不阻塞hash table 图3：动态rehash过程中的find图4：动态rehash过程中的insert性能优势表扩容时动态扩展hash结构，不阻塞AntDB-M服务及应用，对用户透明。 综上所述，hash索引巧妙设计的数据结构，以及动态rehash的并行算法使得AntDB-M的hash索引具备持续高性能的特性，以满足复杂业务应用的性能需求。
37030编辑于 2023-11-13 - 来自专栏后端开发技术
Redis 源码解析：深入了解 Redis 的渐进式 rehash 算法
渐进式 rehash 不是一种简单的 rehash 算法，它结合了数据结构、哈希表和数据持久化等技术，通过在数据结构中插入新键和删除旧键的方式，实现了对 Redis 数据结构的优化。 = -1)dict *d其实是需要rehash的所属字典，因为redis支持有16个Db；int n是rehash的次数。可以看到，如果已经正在rehash了，直接返回，不允许多次rehash。 链表遍历rehash完之后，将对应槽位置空，并进入下一个槽位进行rehash的过程。三、redis中rehash的场景或方式需要明确的是，redis是单线程的，不能存在耗时操作。 rehash决定了redis应该怎么优化。 将rehash平摊到每次操作当中。
43101编辑于 2024-11-11 Redis字典与哈希表深度解析：渐进式Rehash机制与源码揭秘
字典结构（dict）包含指向当前使用哈希表（ht[0]）和Rehash时使用的哈希表（ht[1]）的指针，以及Rehash进度索引（rehashidx）等关键字段。 Rehash触发条件：何时启动哈希表扩容 在Redis的哈希表实现中，Rehash过程的启动并非随意触发，而是基于一系列严格的负载条件判断。 从性能角度分析，不恰当的Rehash触发可能导致两方面问题：一是频繁Rehash会引起额外的计算开销，尤其是在数据量波动较大的场景中；二是延迟Rehash则会使操作效率下降，因为高负载因子下哈希冲突的概率显著增加 渐进式Rehash过程：dictRehash函数深度剖析 Redis字典与哈希表深度解析：渐进式Rehash机制与源码揭秘 在Redis的字典实现中，dictRehash函数是渐进式Rehash过程的核心 在Rehash期间，所有字典操作（如查找、插入、删除）会同时访问旧表和新表。具体来说： 查找操作：先检查旧表，如果未找到且Rehash进行中，再检查新表。
26210编辑于 2025-11-28- 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
「腾讯云NoSQL」技术之Redis篇：精准围剿rehash时延毛刺实践方案揭秘
Redis的渐进式rehash分为被动rehash和主动rehash两种方式。 被动rehash巧妙地化整为零，将一个大的整体rehash分摊到多个增删查改操作上，从而避免了一次性rehash的庞大工作量。 2.3.2主动rehash 了解了被动rehash之后，我们会想，如果Redis太空闲了，长时间都没有收到增删查改的请求，那么rehash岂不是就停滞了吗？这时候就要靠主动rehash了。 究竟是rehash过程中的哪些环节导致了如此严重的时延毛刺？让我们深入剖析rehash过程中的三个时延"杀手"。 2.4.1 被动rehash的影响 还记得被动rehash的工作原理吗？ 被动rehash、主动rehash、释放旧表这三种操作带来的影响相互交织，共同增加了rehash期间Redis的响应时间。
25410编辑于 2025-10-31 - 来自专栏JavaEdge
Java8集合源码解析-Hashtable源码剖析1 概述2 源码解析rehash方法3 总结
rehash(); tab = table; hash = hash(key); index = (hash & 0x7FFFFFFF 这是为了保证hash值始终为正数 特别需要注意的是这个方法包括下面要讲的若干方法都加了synchronized关键字，也就意味着这个Hashtable是个线程安全的类，这也是它和HashMap最大的不同点 rehash 方法 protected void rehash() { //记录旧容量 int oldCapacity = table.length; //记录旧的桶数组 sun.misc.VM.isBooted() && (newCapacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); boolean rehash ; ) { Entry<K,V> e = old; old = old.next; if (rehash
74360发布于 2018-05-16 - 来自专栏python3
Redisbook学习笔记（1）字典（3
渐进式rehash 在上一节，我们了解了字典的rehash 过程，需要特别指出的是，rehash 程序并不是在激活之 后就马上执行直到完成的，而是分多次、渐进式地完成的。 其他措施 在哈希表进行rehash 时，字典还会采取一些特别的措施，确保rehash 顺利、正确地进行： 因为在rehash 时，字典会同时使用两个哈希表，所以在这期间的所有查找、删除等操作， 除了在 字典的收缩 上面关于rehash 的章节描述了通过rehash 对字典进行扩展（expand）的情况，如果哈希表的 可用节点数比已用节点数大很多的话，那么也可以通过对哈希表进行rehash 来收缩（shrink 将原有ht[0] 的数据清空，并将ht[1] 替换为新的ht[0] ； 扩展rehash 和收缩rehash 执行完全相同的过程，一个rehash 是扩展还是收缩字典，关键在于 新分配的ht[1]->table Rehash 可以用于扩展或收缩哈希表。 对哈希表的rehash 是分多次、渐进式地进行的。
85720发布于 2020-01-09 - 来自专栏chenchenchen
redis中hash扩容过程
[1]新创建一个空白哈希表，为下一次rehash做准备 渐进式rehash原理 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 的值+1 随着字典操作的不断执行，最终会在某一时间段上ht[0]的所有键值对都会被rehash到ht[1]，这时将rehashindex的值设置为-1，表示rehash操作结束 渐进式rehash采用的是一种分而治之的方式 ，将rehash的操作分摊在每一个的访问中，避免集中式rehash而带来的庞大计算量。 rehash到ht[1]，这时将rehashindex的值设置为-1，表示rehash操作结束 渐进式rehash采用的是一种分而治之的方式，将rehash的操作分摊在每一个的访问中，避免集中式rehash
3.4K21发布于 2021-09-06 - 来自专栏Java面试精选
Redis数据结构-字典
接下来重点介绍，添加新键值对时触发了 rehash 操作 Rehash 触发条件 为了在字典的键值对不断增多的情况下保持良好的性能， 字典需要对所使用的哈希表（ht[0]）进行 rehash 操作： 在不修改任何键值对的情况下 Rehash 进行中 ht[0]->table 的节点会被逐渐迁移到 ht[1]->table ， 因为 rehash 是分多次进行的（细节在下一节解释）， 字典的 rehashidx 变量会记录 rehash 渐进式rehash措施 在哈希表进行 rehash 时， 字典还会采取一些特别的措施， 确保 rehash 顺利、正确地进行： 添加时，新的节点会直接添加到 ht[1] 而不是 ht[0] ，这样保证 rehash ； dictRehashMilliseconds 则由 Redis 服务器常规任务程序（server cron job）执行，用于对数据库字典进行主动 rehash ； 在 rehash rehash 进程（progress）。
2K21发布于 2020-10-19 - 来自专栏kafka专栏
【Redis】二、Redis中字典结构
当哈希表的负载因子小于0.1 会自动开始对哈希表的收缩操作 渐进式rehash ---- 为了避免rehash对服务器性能造成影响，服务器不是一次性将ht[0]里面所有键值对rehash到ht[1],而是分多次 在rehash期间,每次对字典执行 增删改查 时候,程序除了这些操作以外,还会顺带将ht[0]哈希表再rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht[1],当rehash工作完成之后，程序将rehashidx 属性曾加一 做一次增删改查操作,就从索引为rehash的数组去做一次迁移; 相当于吧rehash所需要的计算工作均摊到了对字典的每一次增删改查上面，从而避免了集中式的rehash带来的庞大计算量 渐进式 rehash执行期间哈希表的操作 ---- 在rehash期间，字典会同时使用ht[0]和ht[1]两个哈希表,所以再rehash期间，字典的 删改查都会在两个哈希表上进行; 但是新增的话只会在ht[ 数据量那么大的情况下怎么保证rehash不会影响性能 redis是利用了渐进式的rehash方式来均摊了rehash这个过程,每一次增删改查都是一个rehash;
43630发布于 2021-07-14 - 来自专栏Redis源码学习系列
Redis源码学习之字典
Rehash？ Rehash顾名思义，就是重新计算原有key的哈希值，重新将其分配到对应的桶里。那么为什么要做Rehash？ 那么，Rehash就Rehash好了，为什么还要叫【渐进式】呢？ ，所以采用了所谓的【渐进式】Rehash，也就是在对某张需要Rehash的字典执行某些操作的时候，以桶为单位逐步进行Rehash，直到所有的桶都执行完成来结束这次Rehash行为。 说了这么多，上个Rehash的底层代码： //按步长进行rehash，以桶为单位，每一步都迁移某个桶里的所有哈希节点 //返回1表示rehash未完成 //返回0表示已经完成或者不在rehash进行中
1.9K11发布于 2018-10-11
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号