一个带冲突率检查、超时机制的哈希表

本文介绍了一种采用开链法解决冲突的哈希表实现方案,支持动态内存管理和超时机制,提供了完整的源代码及示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

相关特性:
 - 开链法解决冲突问题
 - 哈希函数和比较函数通过接口方式提供
 - 支持哈希表查询、插入、删除等操作
 - 哈希表是最大容量的7倍,冲突率较低(4%以下)
 - 超时机制,删除失效元素
 - 统计冲突率,方便调试
 - 动态分配内存,释放的内存被添加空闲列表,降低malloc函数调用次数


用法:
首先创建哈希表,
htable_t* htable_create(uint32_t payload_size, uint32_t cnt_used_max,
                        uint32_t cnt_idle_init, uint32_t cnt_idle_max,
                        uint32_t cnt_timeout, uint32_t (*hash)(const void*),
                        int (*equal)(const void*, const void*));


payload_size为每个数据的大小,cnt_used_max是评估最大容量,cnt_idle_init是预分配的空闲容量,cnt_idle_max是空闲容量的最大值
cnt_timeout是超时时间,如果为0,则不进行超时检查,hash为哈希函数,equal为比较函数。


然后就可以进行插入、查询、删除等操作,
htable_item_t* htable_find(htable_t *table, void *key, void *payload);
htable_item_t* htable_insert(htable_t *table, void *key, void *payload);
int htable_remove(htable_t *table, htable_item_t *item);


另外还可以进行定期删除超时失效的数据项,定期更新当前时间,
void htable_remove_timeout(htable_t *table);
void htable_update_now(htable_t *table, time_t now);


定期打印统计信息

void htable_print_stat(htable_t *table);


源码如下:

htable.c

#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#include "htable.h"

inline int likely(int expr)
{
#ifdef __GNUC__
    return __builtin_expect(expr, 1);
#else
    return expr;
#endif
}

inline int unlikely(int expr)
{
#ifdef __GNUC__
    return __builtin_expect(expr, 0);
#else
    return expr;
#endif
}

static inline uint32_t __htable_factor(uint32_t max)
{
    uint32_t i = 0;
    uint32_t value = 0;

    do
    {
        value = (uint32_t)sqrt(max);
        for (i = 2; i <= value; i++) {
            if (max % i == 0) {
                break;
            }
        }
        if (i > value) {
            return max;
        }
    }while (--max);

    return 0;
}

void htable_destory(htable_t *table)
{
    htable_item_t *item;
    htable_item_t *_item;
    
    if (NULL == table) {
        return;
    }

    for (item = table->freed; item != NULL;) {
        _item = item;
        item = item->next;
        free(_item);
    }
    
    for (item = table->used_head; item != NULL;) {
        _item = item;
        item = item->next;
        free(_item);
    }

    free(table);
}

htable_t* htable_create(uint32_t payload_size, uint32_t cnt_used_max, 
                        uint32_t cnt_idle_init, uint32_t cnt_idle_max, 
                        uint32_t cnt_timeout, uint32_t (*hash)(const void*),
                        int (*equal)(const void*, const void*))
{
    uint32_t       cnt_hash = __htable_factor(cnt_used_max * HTABLE_FACTOR);
    htable_t      *table   = NULL;
    htable_item_t *item     = NULL;
    int            i        = 0;

    // alloc hash table struct 
    if (NULL == (table = (htable_t *)calloc(1, sizeof(htable_t) + cnt_hash * sizeof(htable_item_t *)))) {
        return NULL;
    }
    
    // init freed list
    for (i = 0; i < cnt_idle_init; i++) {
        if (NULL == (item = (htable_item_t *)calloc(1, sizeof(htable_item_t) + payload_size))) {
            goto err;
        }
        if (table->freed != NULL) {
            table->freed->prev = item;
        }
        item->next = table->freed;
        item->prev = NULL;
        table->freed = item;
    }

    table->payload_size = payload_size;
    table->cnt_used_max = cnt_used_max;
    table->cnt_idle_max = cnt_idle_max;
    table->cnt_hash     = cnt_hash;
    table->cnt_used     = 0;
    table->cnt_idle     = cnt_idle_init;
    table->cnt_conflict = 0;
    table->hash         = hash;
    table->equal        = equal;
    table->cnt_timeout  = cnt_timeout;

    return table;

  err:
    htable_destory(table);
    return NULL;
}

htable_item_t* htable_find(htable_t *table, void *key, void *payload)
{
    htable_item_t *item = NULL;
    uint32_t       idx  = 0;

    if (unlikely(table == NULL || key == NULL || payload == NULL)) {
        return NULL;
    }

    idx = table->hash(key) % table->cnt_hash;
    for (item = table->heads[idx]; item != NULL; item = item->next)
    {
        if (likely(table->equal(item->payload, payload))) 
        {
            // update used list 
            if (likely(item->prev1 != NULL)) {
                if (likely(item->next1 != NULL)) {
                    item->next1->prev1 = item->prev1;
                } else {
                    table->used_tail = item->prev1;
                }
                item->prev1->next1 = item->next1;
                item->next1 = table->used_head;
                item->prev1 = NULL;
                table->used_head->prev1 = item;
                table->used_head = item;
            }
            item->last_read = table->now;

            return item;
        }
    }

    return NULL;
}

htable_item_t* htable_insert(htable_t *table, void *key, void *payload)
{
    htable_item_t *item = NULL;
    uint32_t       idx  = 0;

    if (unlikely(table == NULL || key == NULL || payload == NULL)) {
        return NULL;
    }

    // used count limit check
    if (table->cnt_used >= table->cnt_used_max) {
        table->cnt_exceed_err++;
        return NULL;
    }

    // get one free item
    if (table->freed == NULL) {
        if (NULL == (item = (htable_item_t *)calloc(1, sizeof(htable_item_t) + table->payload_size))) {
            return NULL;
        }
        table->cnt_alloc++;
    } else {
        item = table->freed;
        table->freed = table->freed->next;
        table->cnt_idle--;
    }

    // set used list for timeout checking
    item->last_read = table->now;
    item->next1 = table->used_head;
    item->prev1 = NULL;
    if (table->used_head != NULL) {
        table->used_head->prev1 = item;
    } else {
        table->used_tail = item;
    }
    table->used_head = item;

    // set hash table list
    idx = table->hash(key) % table->cnt_hash;
    item->idx  = idx;
    item->next = table->heads[idx];
    item->prev = NULL;
    if (table->heads[idx] != NULL) {
        table->heads[idx]->prev = item;
        table->cnt_conflict++;
    }
    table->heads[idx] = item;

    table->cnt_used++;
    memcpy(item->payload, payload, table->payload_size);

    return item;
}

static inline void _htable_remove(htable_t *table, htable_item_t *item)
{
    // update hash table
    if (item->next != NULL || item->prev != NULL) {
        table->cnt_conflict--;
    }
    if (item->next != NULL) {
        item->next->prev = item->prev;
    }
    if (item->prev != NULL) {
        item->prev->next = item->next;
    } else {
        table->heads[item->idx] = item->next;
    }
        
    // update used list for timeout checking
    if (item->next1 != NULL) {
        item->next1->prev1 = item->prev1;
    } else {
        table->used_tail = item->prev1;
    }
    if (item->prev1 != NULL) {
        item->prev1->next1 = item->next1;
    } else {
        table->used_head = item->next1;
    }

    // release item or insert item to freed list 
    table->cnt_used--;
    if (table->cnt_idle >= table->cnt_idle_max) {
        free(item);
    } else {
        item->next = table->freed;
        table->freed = item;
        table->cnt_idle++;
    }
}


int htable_remove(htable_t *table, htable_item_t *item)
{
    if (unlikely(table == NULL || item == NULL)) {
        return -1;
    }
    
    _htable_remove(table, item);
    return 0;
}

void htable_remove_timeout(htable_t *table)
{
    htable_item_t *item;

    if (table == NULL || table->cnt_timeout == 0) {
        return;
    }

    while (NULL != (item = table->used_tail))
    {
        // remain items are not timeout
        if (table->now < item->last_read + table->cnt_timeout) {
            break;
        }

        _htable_remove(table, item);
    }
}

void htable_update_now(htable_t *table, time_t now)
{
    table->now = now;
}

void htable_print_stat(htable_t *table)
{
    printf("htable stat. used: %u, idle: %u, conflict: %u, exceed_err: %u, alloc: %u\n", 
           table->cnt_used, table->cnt_idle, table->cnt_conflict, table->cnt_exceed_err, table->cnt_alloc);
    table->cnt_alloc = 0;
    table->cnt_exceed_err = 0;
}


htable.h


#ifndef _HTABLE_H_
#define _HTABLE_H_

#include <stdint.h>
#include <time.h>

#ifdef __cplusplus
extern "C"
{
#endif

#define HTABLE_FACTOR 7

typedef struct _htable_item {
    struct _htable_item* next;
    struct _htable_item* prev;
    struct _htable_item* next1;       // for timeout check
    struct _htable_item* prev1;       // for timeout check
    time_t               last_read;   // last read time
    uint32_t             idx;         // hash table idx
    char                 payload[0];  // payload
} htable_item_t;

typedef struct {
    uint32_t       payload_size;     // payload size
    
    uint32_t       cnt_used_max;     // max of used item count
    uint32_t       cnt_idle_max;     // max idle item count
    uint32_t       cnt_hash;         // hash domain size
    uint32_t       cnt_used;         // used item count
    uint32_t       cnt_idle;         // idle item count
    uint32_t       cnt_conflict;     // conflict item count
    
    uint32_t       cnt_exceed_err;   // cnt_used exceed cnt_used_max 
    uint32_t       cnt_alloc;        // alloc count

    uint32_t       cnt_timeout;      // how many seconds timeout, 0 mean not check timeout
    time_t         now;              // current time
    
    uint32_t (*hash)(const void*);   // hash function
    int (*equal)(const void*, const void*);  // item equal function

    htable_item_t *used_head;        // for timeout check, insert from this
    htable_item_t *used_tail;        // for timeout check, remove from this
    
    htable_item_t *freed;            // freed list (singly linked list)
    htable_item_t *heads[0];         // hash table array
} htable_t;

htable_t* htable_create(uint32_t payload_size, uint32_t cnt_used_max, 
                        uint32_t cnt_idle_init, uint32_t cnt_idle_max, 
                        uint32_t cnt_timeout, uint32_t (*hash)(const void*),
                        int (*equal)(const void*, const void*));

void htable_destory(htable_t *table);

htable_item_t* htable_find(htable_t *table, void *key, void *payload);

htable_item_t* htable_insert(htable_t *table, void *key, void *payload);

int htable_remove(htable_t *table, htable_item_t *item);

void htable_remove_timeout(htable_t *table);

void htable_update_now(htable_t *table, time_t now);

void htable_print_stat(htable_t *table);

#ifdef __cplusplus
};
#endif

#endif

main.c

// gcc main.c htable.c -lm -g -Wall -O2
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>

#include "htable.h"

uint32_t ip_key(const void* key)
{
    return *(uint32_t *)key;
}

int ip_cmp(const void* value1, const void* value2)
{
    return *(uint32_t *)value1 == *(uint32_t *)value2;
}

int main()
{
    htable_t *table = NULL;
    int       i     = 0;
    int       j     = 0;
    uint32_t  ip    = 0;
    
    if (NULL == (table = htable_create(4, 3000 * 1000, 1000, 22000, 60, ip_key, ip_cmp))) {
        return -1;
    }

    srand(time(NULL));

    while (1)
    {
        htable_update_now(table, time(NULL));
        for (i = 0; i < 10000; i++) {
            ip = (uint32_t)rand();
            if (NULL == htable_find(table, &ip, &ip)) {
                htable_insert(table, &ip, &ip);
            }
        }
        htable_remove_timeout(table);
        if ((j++ % 20) == 0) {
            htable_print_stat(table);
        }
            
        sleep(1);
    }

    htable_destory(table);
    return 0;
}


<think>好的,我需要帮助用户设计一个高效的Token以支持大规模并发访问。用户提到要数据库优化、Token存储和并发处理。首先,我得回顾之前的引用,看看有没有相关的解决方案。 引用[1]提到防重令牌和幂等性,这可能对并发时的重复请求处理有帮助。引用[4]和[5]讨论了Token刷新时的并发处理,比如使用Redis的过渡数据和单例模式。这些可能对设计并发安全的Token有用。首先,数据库优化方面,用户需要处理高并发,所以传统的关系型数据库可能有瓶颈。引用[5]提到使用Redis作为缓存,这样可以提高读取速度。不过,是否需要持久化呢?引用里没直接说,但考虑数据持久性,可能需要结合内存数据库和持久化存储,比如Redis+MySQL的组合。然后,Token存储结构。应该包括用户ID、Token值、过期时间、刷新Token等字段。索引方面,主键用Token ID,用户ID加索引,但要注意索引过多会影响写入性能。分库分可能也是必要的,比如按用户ID哈希分片。并发处理方面,需要考虑原子操作和分布式锁。Redis的SETNX命令或者Redlock算法可以防止并发更新。引用[5]中的过渡Token设计,可以在刷新时避免多个请求同时刷新,设置一个短暂的过渡期,让后续请求使用旧Token直到新Token就绪。自动刷新机制也很重要,比如在Token接近过期时异步刷新,减少用户等待时间。使用消息队列来处理刷新请求,避免阻塞主流程。 安全性方面,除了加密存储,还要考虑HTTPS传输,定期更换密钥,防止泄露。同时,监控和日志记录可以帮助及时发现和处理问题。 最后,测试和性能调优是关键。压测工具模拟高并发场景,调整缓存策略和数据库连接池参数,确保系统稳定。可能还需要考虑数据一致性问题,比如Redis和MySQL之间的同步,使用事务或者最终一致性模型。另外,多设备登录限制可以通过在Token中记录设备信息来实现,但需要处理并发时的冲突。 总结下来,设计高效Token需要综合考虑存储结构、数据库优化、并发控制、自动刷新机制以及安全性措施,结合缓存和分布式系统的最佳实践来支撑大规模并发访问。</think>### 高效Token设计方案(支持大规模并发访问) #### 一、数据库优化与存储设计 1. **存储引擎选择** - 使用内存数据库(如Redis)作为主存储,响应时间可控制在$1ms$以内,支持$10^5$ QPS的并发访问[^5] - 持久化存储可结合关系型数据库(如MySQL)或时序数据库(如Cassandra),通过异步写入保证数据可靠性[^1] 2. **Token结构设计** ```sql CREATE TABLE token ( token_id VARCHAR(64) PRIMARY KEY, -- 主键使用哈希值 user_id BIGINT NOT NULL, -- 用户唯一标识 access_token VARCHAR(512) NOT NULL, -- 加密存储 refresh_token VARCHAR(512) NOT NULL, -- 加密存储 expire_time BIGINT NOT NULL, -- 精确到毫秒 device_id VARCHAR(64), -- 设备绑定 created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, INDEX idx_user_device (user_id, device_id) ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED; ``` 3. **索引优化** - 主键使用$token\_id$的哈希值(如SHA-256),避免B+树索引的分裂开销 - 对高频查询字段$user\_id$建立覆盖索引 - 使用压缩存储减少磁盘I/O压力[^1] #### 二、并发处理方案 1. **原子操作设计** ```java // Redis原子操作示例(Lua脚本) String script = "if redis.call('EXISTS', KEYS[1]) == 0 then " + " redis.call('HSET', KEYS[1], 'access_token', ARGV[1]) " + " redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2]) " + " return 1 " + "else " + " return 0 " + "end"; Object result = jedis.eval(script, 1, tokenKey, newToken, ttl); ``` 通过Redis的原子操作避免并发写入冲突[^5] 2. **分布式锁机制** - 使用Redlock算法实现分布式锁,防止Token刷新时的并发覆盖问题 - 锁超时时间设置为$100ms$,满足$99.9\%$的请求响应要求[^5] 3. **过渡Token设计** ```python # Token刷新时的过渡处理(示例) def refresh_token(old_token): transition_key = f"transition:{old_token}" if redis.exists(transition_key): return True # 允许过渡期内请求通过 new_token = generate_new_token() redis.setex(old_token, 30, "transition") # 设置30秒过渡期 redis.setex(new_token, 3600, user_id) return new_token ``` 通过过渡期设计解决并发刷新时的雪崩问题[^5] #### 三、性能优化策略 1. **缓存分层架构** - L1缓存:本地缓存(如Caffeine)存储热点Token,命中可达$85\%$ - L2缓存:Redis集群存储全量Token,提供$10^6$级TPS支持 - L3存储:MySQL分库分存储持久化数据,分片键使用$user\_id \% 1024$[^1] 2. **读写分离优化** | 操作类型 | 请求比例 | 处理方式 | |----------|----------|------------------------| | 读请求 | 95% | 直接访问Redis缓存 | | 写请求 | 5% | 通过消息队列异步落库 | 3. **自动刷新机制** - 提前刷新:在Token过期前$5$分钟自动刷新 - 批量刷新:合并$10$秒内的刷新请求,减少数据库压力[^4] #### 四、安全性增强 1. **加密存储方案** $$access\_token = AES\_GCM\_Encrypt(user\_id + timestamp, master\_key)$$ 使用AES-GCM算法加密,保证数据机密性和完整性[^4] 2. **请求限流设计** ```nginx # Nginx限流配置示例 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=token_zone:10m rate=1000r/s; location /api/token { limit_req zone=token_zone burst=2000; proxy_pass http://token_service; } ``` 通过漏桶算法限制每秒最大请求量[^1] #### 五、性能测试指标 | 指标 | 目标值 | 实现方式 | |--------------|------------------------|------------------------------| | 读写延迟 | <10ms (P99) | Redis Pipeline批量操作 | | 并发吞吐量 | >100,000 QPS | 水平扩展Redis集群节点 | | 数据持久化 | <1s RPO | 异步双写+WAL日志 | | 可用性 | 99.999% | 多可用区部署+故障自动转移 | ```java // 高并发Token验证示例(Java) public boolean validateToken(String tokenId) { // 1. 先查本地缓存 Token cached = localCache.get(tokenId); if (cached != null && cached.expireTime > System.currentTimeMillis()) { return true; } // 2. 查Redis集群 String redisData = redisCluster.get(tokenId); if (parseToken(redisData).isValid()) { localCache.put(tokenId, parseToken(redisData)); return true; } // 3. 异步检查数据库 executor.submit(() -> { Token dbToken = database.query(tokenId); if (dbToken.isValid()) { redisCluster.setex(tokenId, ttl, serialize(dbToken)); } }); return false; } ``` ### 注意事项 1. **冷热数据分离**:对超过30天未使用的Token进行归档处理 2. **监控告警**:对Token刷新失败、缓存命中设置阈值告警 3. **密钥轮换**:每90天轮换一次主加密密钥[^4]
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