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在当今数字化时代，数据结构与算法的优化和创新一直是计算机科学领域的一大热点。今天，就让我们一起来探讨一种极具创新性的哈希算法——渐进式哈希。
什么是哈希？
在介绍渐进式哈希之前，我们先来回顾一下什么是哈希。哈希是一种将输入（或者“键”）转换为固定大小的数值的函数。这个数值称为哈希值，它可以用来快速地定位数据在哈希表中的位置。
渐进式哈希的原理
传统的哈希算法在遇到哈希表需要扩容时，通常需要一次性完成所有数据的重新哈希和迁移，这个过程可能会非常耗时，特别是在数据量很大的情况下。而渐进式哈希则采用了一种截然不同的方式，它通过分批处理数据，逐步完成哈希表的扩容。
渐进式哈希的核心思想是，每次只对部分数据执行重新哈希和迁移操作，这样可以将扩容过程分散到多次哈希操作中，从而避免了单次操作的性能开销。
渐进式哈希的Java实现
下面我们来看一个简单的渐进式哈希的Java实现：
package com.iamuv.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
/**
* 渐进式哈希表实现，支持动态扩容和并发控制。
*/
public class ProgressiveHash {
// 初始容量
private static final int INITIAL_CAPACITY = 4;
// 扩容阈值，当哈希表的填充度超过这个值时进行扩容
private static final int RESIZE_THRESHOLD = 5;
// 当前哈希表的存储结构
private List<Integer>[] hashTable;
// 当前存储的键值对数量
private int size;
// 当前哈希表的容量
private int capacity;
// 标记是否正在扩容
private boolean isResizing;
// 用于并发控制的锁数组
private final Lock[] resizingLocks;
// 新哈希表，用于在扩容期间存储新添加的数据
private List<Integer> newHashTable;
// 用于跟踪扩容进度的原子计数器
private AtomicInteger resizeCounter;
/**
* 构造函数，初始化哈希表和锁数组。
*/
public ProgressiveHash() {
hashTable = new List[INITIAL_CAPACITY];
for (int i = 0; i < hashTable.length; i++) {
hashTable[i] = new ArrayList<>();
}
capacity = INITIAL_CAPACITY;
isResizing = false;
resizingLocks = new Lock[INITIAL_CAPACITY];
for (int i = 0; i < resizingLocks.length; i++) {
resizingLocks[i] = new ReentrantLock();
}
newHashTable = new ArrayList<>();
resizeCounter = new AtomicInteger(0);
}
/**
* 向哈希表中添加键值对。
*
* @param key 键
* @param value 值
*/
public void put(int key, int value) {
int index = hash(key);
Lock lock = getLock(index);
try {
lock.lock();
if (isResizing) {
// 如果正在扩容，将新键值对添加到新哈希表
addPairToNewTable(index, key, value);
} else {
// 否则，将键值对添加到当前哈希表
addPairToCurrentTable(index, key, value);
}
} finally {
lock.unlock();
}
// 检查是否需要扩容
checkResizeThreshold();
}
/**
* 从哈希表中获取与指定键关联的值。
*
* @param key 要查找的键
* @return 关联的值，如果未找到则返回-1
*/
public int get(int key) {
int index = hash(key);
Lock lock = getLock(index);
try {
lock.lock();
if (isResizing) {
// 如果正在扩容，从新哈希表中查找
return getFromNewTable(index, key);
} else {
// 否则，从当前哈希表中查找
return getFromCurrentTable(key);
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
/**
* 将键值对添加到当前哈希表的指定索引位置。
*
* @param index 索引
* @param key 键
* @param value 值
*/
private void addPairToCurrentTable(int index, int key, int value) {
List<Integer> bucket = hashTable[index];
bucket.add(key);
size++;
}
/**
* 从当前哈希表中获取与指定键关联的值。
*
* @param key 要查找的键
* @return 关联的值，如果未找到则返回-1
*/
private int getFromCurrentTable(int key) {
for (List<Integer> bucket : hashTable) {
for (Integer storedKey : bucket) {
if (storedKey.equals(key)) {
return bucket.indexOf(storedKey);
}
}
}
return -1; // 未找到
}
/**
* 将键值对添加到新哈希表。
*
* @param index 索引
* @param key 键
* @param value 值
*/
private void addPairToNewTable(int index, int key, int value) {
List<Integer> bucket = newHashTable;
bucket.add(key);
resizeCounter.incrementAndGet();
}
/**
* 从新哈希表中获取与指定键关联的值。
*
* @param index 索引
* @param key 键
* @return 关联的值，如果未找到则返回-1
*/
private int getFromNewTable(int index, int key) {
return newHashTable.contains(key) ? index : -1;
}
/**
* 检查哈希表是否需要扩容。
*/
private void checkResizeThreshold() {
if (size >= capacity * RESIZE_THRESHOLD) {
startResizing();
}
}
/**
* 开始扩容过程。
*/
private void startResizing() {
isResizing = true;
capacity *= 2;
newHashTable = new ArrayList<>();
resizeCounter.set(0);
migrateData();
}
/**
* 执行数据迁移，将旧哈希表中的数据迁移到新哈希表。
*/
private void migrateData() {
// 创建新的哈希表，每个槽位初始化为空列表
List<Integer>[] newHashTable = new List[capacity];
for (int i = 0; i < newHashTable.length; i++) {
newHashTable[i] = new ArrayList<>();
}
// 迁移旧哈希表中的数据到新哈希表
for (int i = 0; i < hashTable.length; i++) {
List<Integer> oldBucket = hashTable[i];
for (Integer key : oldBucket) {
if (key != null) {
int newIndex = newIndexForMigration(i, capacity);
List<Integer> newBucket = newHashTable[newIndex];
newBucket.add(key);
}
}
}
// 更新哈希表引用为新的哈希表
this.hashTable = newHashTable;
// 重置大小为新的容量
this.capacity = newHashTable.length;
// 重置是否正在扩容的标志
this.isResizing = false;
// 重置新哈希表的引用
this.newHashTable = new ArrayList<>();
// 重置迁移计数器
this.resizeCounter.set(0);
}
/**
* 计算迁移后的新索引。
*
* @param oldIndex 旧索引
* @param newCapacity 新容量
* @return 新索引
*/
private int newIndexForMigration(int oldIndex, int newCapacity) {
return oldIndex * 2 % newCapacity;
}
/**
* 根据索引获取对应的锁。
*
* @param index 索引
* @return 对应的锁
*/
private Lock getLock(int index) {
return resizingLocks[index % resizingLocks.length];
}
/**
* 简单的哈希函数，用于计算哈希值。
*
* @param key 键
* @return 哈希值
*/
private int hash(int key) {
return key % capacity;
}
}
这个代码实现了一个简单的渐进式哈希表，包括基本的put和get操作，以及在哈希表需要扩容时的数据迁移过程。
渐进式哈希在主流中间件中的应用
渐进式哈希在许多主流中间件中都有广泛的应用，其中最具代表性的就是Redis。
Redis是一个高性能的键值存储数据库，它使用渐进式哈希来管理存储在内存中的数据。由于Redis经常需要处理大量的数据，传统的哈希算法在扩容时可能会造成性能瓶颈。而渐进式哈希则能够避免这个问题，它通过分批处理数据，逐步完成哈希表的扩容，从而保证了Redis在处理大量数据时仍然能够保持高性能。
Redis 中的渐进式哈希是一种特殊实现的哈希表，它在 Redis 中用于存储键值对。这种哈希表的特点是在进行 rehash（重新计算哈希值并迁移数据）时，不是一次性完成所有键值对的迁移，而是分批进行，每次只迁移一小部分键值对。这样做的目的是为了避免在数据量很大时，rehash 操作对性能造成的影响。
Redis 渐进式哈希的工作原理
Redis 中的哈希表有两个重要的属性：ht[0] 和 ht[1]。ht[0] 是当前使用的哈希表，而 ht[1] 是在 rehash 过程中用来存储新哈希表的空哈希表。在 rehash 期间，Redis 会同时使用这两个哈希表。
-
初始化 rehash：当 Redis 检测到当前哈希表的负载因子超过了预设的阈值时，会触发 rehash 过程。此时，Redis 会创建一个新的哈希表
ht[1]，其大小是ht[0]的两倍。 -
分批迁移：在后续的每次哈希操作（如插入、删除、查找键值对）时，Redis 不仅仅在
ht[0]上进行操作，还会将ht[0]中的一个哈希桶（bucket）迁移到ht[1]。这样，每次哈希操作都会逐渐迁移一小部分数据到新的哈希表。 -
完成 rehash：随着哈希操作的不断进行，最终
ht[0]中的所有数据都会被迁移到ht[1]。此时，ht[1]成为新的ht[0]，而原来的ht[0]被释放，ht[1]被重新初始化为空哈希表，等待下一次 rehash。
Redis 渐进式哈希的核心源码
以下是 Redis 中处理渐进式哈希的部分核心源码片段：
// 哈希表结构定义
typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
} dictht;
// Redis 哈希表
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2];
long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
// rehash 的辅助函数
int dictRehash(dict *d, int n) {
// 如果当前没有进行 rehash，直接返回
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
// 每次最多迁移 n 个哈希桶
while(n--) {
dictEntry *de, *nextde;
// 如果 ht[0] 的当前哈希桶为空，表示这个桶的数据已经迁移完成
if (d->ht[0].size == 0) break;
// 找到非空哈希桶
assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
d->rehashidx++;
if (--d->ht[0].size == 0) {break;}
}
// 迁移哈希桶中的所有键值对到 ht[1]
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
while(de) {
unsigned int h;
nextde = de->next;
// 重新计算哈希值
h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
de->next = d->ht[1].table[h];
d->ht[1].table[h] = de;
d->ht[0].used--;
d->ht[1].used++;
de = nextde;
}
// 清空已迁移的哈希桶
d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
d->rehashidx++;
}
// 检查是否完成 rehash
if (d->ht[0].used == 0) {
zfree(d->ht[0].table);
d->ht[0] = d->ht[1];
_dictReset(&d->ht[1]);
d->rehashidx = -1;
return 0;
}
// 返回 1 表示 rehash 还在进行中
return 1;
}
渐进式哈希与其他常规哈希的区别
渐进式哈希与传统的哈希算法在处理哈希表扩容时有很大的不同。传统的哈希算法在扩容时需要一次性完成所有数据的重新哈希和迁移，这可能会导致性能瓶颈。而渐进式哈希则通过分批处理数据，逐步完成哈希表的扩容，从而避免了单次操作的性能开销。
渐进式哈希的优点在于，它能够避免在哈希表扩容时出现性能瓶颈，特别是在处理大量数据的情况下。而它的缺点在于，由于需要分批处理数据，所以可能会增加代码的复杂度，同时在迁移过程中，渐进式哈希需要同时维护旧哈希表和新哈希表，这会占用更多的内存空间。
总结
渐进式哈希是一种极具创新性的哈希算法，它通过分批处理数据，逐步完成哈希表的扩容，从而避免了在哈希表扩容时出现性能瓶颈。它在许多主流中间件中都有广泛的应用，特别是在处理大量数据的情况下，能够保证系统的高性能。