面试题：从底层原理分析Redis字典哈希算法优化对内存和CPU的平衡策略

Question

深入到Redis字典哈希算法的底层实现，探讨在优化哈希算法时，是如何平衡内存使用和CPU消耗的。结合实际应用场景，说明不同优化策略在内存和CPU资源分配上的特点。

Answer 1

Redis字典哈希算法底层实现

Redis的字典使用了哈希表来实现，哈希表是由数组和链表组成的。具体来说，哈希表由一个数组 ht[2] 构成，每个元素是一个哈希表节点的指针。哈希表节点通过链表的方式解决哈希冲突。

平衡内存使用和CPU消耗

1. 减少哈希冲突：优化哈希算法的目标之一是减少哈希冲突，因为过多的哈希冲突会导致链表过长，增加查找时间（CPU消耗）。Redis使用MurmurHash2算法，该算法能够将不同的数据均匀地映射到哈希表中，减少冲突。这种方式在一定程度上增加了计算哈希值的CPU消耗，但减少了链表过长带来的内存浪费（因为不需要额外的链表节点），从而平衡了内存使用和CPU消耗。
2. 渐进式rehash：当哈希表元素数量过多或过少时，Redis会进行rehash操作，重新分配哈希表的大小。渐进式rehash不是一次性完成，而是分多次进行。在每次字典的增删改查操作时，顺带将一部分旧哈希表的数据迁移到新哈希表。这样做虽然增加了每次操作的CPU消耗，但避免了一次性rehash带来的大量CPU开销，同时也保证了内存使用的合理性，避免了因为突然分配或释放大量内存而造成的内存碎片等问题。

不同优化策略在内存和CPU资源分配上的特点

1. 优化哈希算法以减少冲突：
   • CPU特点：计算哈希值时需要消耗更多的CPU资源，因为更复杂的哈希算法通常需要更多的计算步骤。但在后续的查找、插入和删除操作中，由于减少了哈希冲突，链表长度变短，这些操作的CPU消耗会降低。
   • 内存特点：减少了因哈希冲突导致的链表过长而产生的额外内存开销。因为链表节点的减少，内存使用更加紧凑，内存利用率提高。
2. 渐进式rehash：
   • CPU特点：在rehash过程中，每次操作会有额外的CPU消耗用于迁移数据，但分摊到每次操作上的CPU开销相对较小，避免了一次性rehash带来的CPU峰值。整体来看，在rehash期间，CPU资源的使用更加平稳。
   • 内存特点：在rehash期间，会同时存在新旧两个哈希表，因此会有额外的内存占用。但随着rehash的完成，旧哈希表的内存会被释放，最终内存使用会恢复正常。这种策略在保证系统正常运行的同时，合理地分配了内存资源。