Redis 中哈希分布不均匀该怎么办

Redis 7 第八讲 集群模式(cluster)架构篇 Redis 集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集;Redis集群可以支持多个master不在同一个slot槽位下的多键操作支持不好,通识占位符登场集群是否完整才能对外提供服务(默认yes,不对外服务)CLUSTER COUNTKEYSINSLOT 槽位数字查询该槽位是否被占用查看该key归属槽位查看集群中节点信息;集群扩容,缩容,槽位分配,主从切换 阅读详情

前言

Redis 是一个键值对数据库,其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希,之所以称为外层哈希,是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型,这个可以称之为内部哈希。当我们采用哈希对象进行数据存储时,对整个 Redis 而言,就经过了两层哈希存储。

 

哈希对象

哈希对象本身也是一个 key-value 存储结构,底层的存储结构也可以分为两种:ziplist(压缩列表) 和 hashtable(哈希表)。这两种存储结构也是通过编码来进行区分:

编码属性描述object encoding命令返回值OBJ_ENCODING_ZIPLIST使用压缩列表实现哈希对象ziplistOBJ_ENCODING_HT使用字典实现哈希对象hashtable

 

hashtable

Redis 中的 key-value 是通过 dictEntry 对象进行包装的,而哈希表就是将 dictEntry 对象又进行了再一次的包装得到的,这就是哈希表对象 dictht:

typedef struct dictht {    dictEntry **table;//哈希表数组    unsigned long size;//哈希表大小    unsigned long sizemask;//掩码大小,用于计算索引值,总是等于size-1    unsigned long used;//哈希表中的已有节点数} dictht;复制代码

注意:上面结构定义中的 table 是一个数组,其每个元素都是一个 dictEntry 对象。

 

字典

字典,又称为符号表(symbol table),关联数组(associative array)或者映射(map),字典的内部嵌套了哈希表 dictht 对象,下面就是一个字典 ht 的定义:

typedef struct dictType {    uint64_t (*hashFunction)(const void *key);//计算哈希值函数    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);//复制键函数    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);//复制值函数    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);//对比键
「 分布式技术 」一致性哈希算法(Hash)详解 在分布式系统中,数据的存储和访问是很重要的问题。为了提高系统的可用性和扩展性,常常需要将数据分布到不同的节点上,而且这些节点也可能会动态地加入或离开集群。一致性哈希算法就是一种常用的解决方案,它可以解决节点的动态变化和负载均衡的问题。本文将深入探讨一致性哈希算法的底层原理,包括其基本思想、关键步骤以及优缺点等,同时结合实际场景进行举例说明。一致性哈希算法是一种用于分布式系统中的数据分片和负载均衡的算法。它将整个哈希空间划分为一个环,并且每个节点在这个环上都有一个对应的位置。 阅读详情

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