Redis利用哈希算法加速数据存取（redis用的哈希算法）
Redis利用哈希算法加速数据存取
Redis是一个高性能的键值对数据库，其对于数据存取的速度十分快速，这得益于其内部采取了哈希算法。哈希算法是一种快速查找的算法，可以将一个键值对映射到一个唯一的索引位置，从而快速的获取或存储数据。本文将介绍Redis如何利用哈希算法加速数据存取，并提供一些示例代码。
1. Redis哈希算法原理
Redis使用一种叫做“MurmurHash”的哈希函数，这是一种高速的非加密哈希函数，可以快速生成一个哈希值。Redis通过使用哈希函数将键转换为哈希值，再将哈希值映射为一个索引位置，这个位置就是存储该键值对数据的位置。
在Redis中，哈希算法主要是用于实现哈希表，而哈希表是一种数据结构，可以实现快速的查找、插入和删除等操作。哈希表中存储的数据是一个键值对，其中键用于唯一标识一个数据，值则是这个键对应的数据。
2. Redis的哈希表实现
Redis中的哈希表实现是基于C语言的“dict”结构体的，这个结构体包含了一些重要的成员变量，如哈希表的大小、哈希表的负载因子、键值对的数量等。Redis中的哈希表使用链表来解决哈希冲突，即当两个键映射到同一个索引位置时，采用链表来存储这些键值对数据。
每一个Redis中的键都会生成一个哈希值，这个哈希值会被映射到哈希表的某一个索引位置上。如果两个键的哈希值相同，那么就需要进行一个判断来避免冲突。Redis中有两种不同的方法来解决哈希冲突：开放定址法和链表法。在Redis中，采用的是链表法来解决哈希冲突。当两个键映射到同一个索引位置时，会将这些键值对数据存储到一个链表中，这个链表上的每个节点都包含一个指向下一个节点的指针，并可以通过这个指针来遍历整个链表。
3. Redis的哈希表优化
哈希冲突是哈希表面临的一个主要问题，一旦哈希冲突非常严重，就会影响Redis的性能。在Redis中，采用的是链表法来解决哈希冲突，然而由此引发的问题是链表非常长，导致访问链表元素的时间复杂度非常高。因此，Redis针对哈希表进行了优化，主要是通过两种方式来提高哈希表的访问速度：
(1) 采用了“渐近式rehash”的算法
在Redis中，哈希表的大小是固定的，因此会存在哈希冲突的情况。为了减少哈希冲突的数量，Redis通过采用“渐进式rehash”算法来动态地扩大哈希表的大小。在进行哈希表扩容时，Redis会同时维护两个哈希表，一个是原来的哈希表，另外一个则是新的哈希表。Redis会将原来的哈希表中的键值对数据移动到新的哈希表中，一旦所有的数据都移动完成，Redis会将新的哈希表替换掉原来的哈希表。
(2) 采用了桶数组的方法
桶数组是一种将链表分成多个长度较短的链表的方法。在Redis中，桶数组的大小是固定的，采用的是2的幂次方作为桶数组的大小。当一个键值对数据需要存储到哈希表时，Redis会先将这个哈希值与桶数组的大小进行求余运算，得到对应的桶，将键值对数据存储到这个桶对应的链表中。在哈希表中查找一个键值对时，Redis会先求出这个键的哈希值，然后根据哈希值作为下标在桶数组中找到对应的桶，然后再在这个桶对应的链表中查找这个键值对数据。
4. Redis的哈希表示例代码
为了更好的展示Redis中哈希表的使用方法，下面提供一些示例代码，供大家参考。
(1) 哈希表的插入操作
向Redis哈希表中插入一个键值对数据时，可以使用Redis提供的“hset”命令，格式为：hset key field value
其中，“key”表示哈希表的名称，“field”表示键，“value”表示值。
下面是一个示例代码：
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r.hset(“user_info”, “name”, “tom”)
r.hset(“user_info”, “age”, 18)
(2) 哈希表的查询操作
从Redis哈希表中查询一个键值对数据时，可以使用Redis提供的“hget”命令，格式为：hget key field
其中，“key”表示哈希表的名称，“field”表示键。
下面是一个示例代码：
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
name = r.hget(“user_info”, “name”)
age = r.hget(“user_info”, “age”)
print(name)
print(age)
(3) 哈希表的删除操作
从Redis哈希表中删除一个键值对数据时，可以使用Redis提供的“hdel”命令，格式为：hdel key field
其中，“key”表示哈希表的名称，“field”表示键。
下面是一个示例代码：
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r.hdel(“user_info”, “name”)
本文介绍了Redis如何利用哈希算法加速数据存取，并提供了一些示例代码。通过使用Redis，可以快速地存储和访问大量的数据，从而提高应用程序的性能。
