哈希算法

当要将一个新的键值对添加到字典里面时,程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值,然后再根据索引值,将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。

Redis 计算哈希值和索引值的方法如下:

  1. # 使用字典设置的哈希函数,计算键 key 的哈希值
  2. hash = dict->type->hashFunction(key);
  3.  
  4. # 使用哈希表的 sizemask 属性和哈希值,计算出索引值
  5. # 根据情况不同, ht[x] 可以是 ht[0] 或者 ht[1]
  6. index = hash & dict->ht[x].sizemask;

哈希算法 - 图1

举个例子,对于图 4-4 所示的字典来说,如果我们要将一个键值对 k0v0 添加到字典里面,那么程序会先使用语句:

  1. hash = dict->type->hashFunction(k0);

计算键 k0 的哈希值。

假设计算得出的哈希值为 8 ,那么程序会继续使用语句:

  1. index = hash & dict->ht[0].sizemask = 8 & 3 = 0;

计算出键 k0 的索引值 0 ,这表示包含键值对 k0v0 的节点应该被放置到哈希表数组的索引 0 位置上,如图 4-5 所示。

哈希算法 - 图2

当字典被用作数据库的底层实现,或者哈希键的底层实现时,Redis 使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值。

MurmurHash 算法最初由 Austin Appleby 于 2008 年发明,这种算法的优点在于,即使输入的键是有规律的,算法仍能给出一个很好的随机分布性,并且算法的计算速度也非常快。

MurmurHash 算法目前的最新版本为 MurmurHash3 ,而 Redis 使用的是 MurmurHash2 ,关于 MurmurHash 算法的更多信息可以参考该算法的主页:http://code.google.com/p/smhasher/