算法初探Redis中随机哈希算法的不同变化（redis的几种随机哈希）

算法初探Redis中随机哈希算法的不同变化

Redis是一个高性能的Key-Value数据库，它使用了随机哈希算法在多个节点之间分配数据，以保证Redis的高性能和可扩展性。在Redis中，一共有两种哈希算法：CRC16和MurmurHash2。本文将介绍这两种哈希算法的不同变化，并给出相应的代码实现。

1. CRC16哈希算法

CRC16哈希算法是一种广泛使用的哈希算法，它可以将任意长度的二进制数据转换成一个16位的哈希值。Redis中使用的CRC16哈希算法是标准的CRC-ITU-T算法，具体实现如下：

“`c

uint16_t crc16(const char *buf, int len) {

static const uint16_t crc_table[256] = {…};

uint16_t crc = 0xFFFF;

for (int i = 0; i

crc = crc_table[(crc ^ buf[i]) & 0xFF] ^ (crc >> 8);

}

return ~crc;

}

这里的crc_table是一个预定义的256字节的静态表，它用于加速CRC16的计算。在Redis中，CRC16哈希算法主要用于对Redis节点进行哈希，以便对Redis数据进行分片。对于一个给定的key，使用CRC16哈希算法可以计算出该key所属的Redis节点。

2. MurmurHash2哈希算法

MurmurHash2哈希算法是另一种高效的哈希算法，它可以将任意长度的数据转换成一个32位的哈希值。相对于CRC16哈希算法，MurmurHash2哈希算法更适合用于Redis中的数据散列。具体实现如下：

```c
uint32_t murmurhash2(const char *buf, int len, uint32_t seed) {
    const uint32_t m = 0x5bd1e995;
    const uint32_t r = 24;
    uint32_t h = seed ^ len;
    const uint8_t *data = (const uint8_t *)buf;
    while (len >= 4) {
        uint32_t k = *(uint32_t *)data;
        k *= m;
        k ^= k >> r;
        k *= m;
        h *= m;
        h ^= k;
        data += 4;
        len -= 4;
    }
    switch (len) {
        case 3:
            h ^= data[2] 
            // fall through
        case 2:
            h ^= data[1] 
            // fall through
        case 1:
            h ^= data[0];
            h *= m;
            // fall through
    }
    h ^= h >> 13;
    h *= m;
    h ^= h >> 15;
    return h;
}

这里的seed参数可以用于扰动哈希算法，以提高哈希的随机性。在Redis中，MurmurHash2哈希算法主要用于对Redis中的数据进行散列。在Redis中，一个给定的key的值可以是一个字符串，一个列表，一个哈希表或者一个集合，使用MurmurHash2哈希算法可以计算出该key所属的Redis节点，以便对该key进行读写操作。

综上所述，本文介绍了Redis中两种不同的哈希算法：CRC16和MurmurHash2。这两种哈希算法都是高效的哈希算法，它们可以帮助Redis实现高性能和可扩展性。如果您对Redis的哈希算法感兴趣，可以尝试实现自己的哈希算法，并在Redis中进行测试。