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哈希算法


当要将一个新的键值对添加到字典里面时, 程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值, 然后再根据索引值, 将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。

Redis 计算哈希值和索引值的方法如下:

# 使用字典设置的哈希函数,计算键 key 的哈希值
hash = dict->type->hashFunction(key);

# 使用哈希表的 sizemask 属性和哈希值,计算出索引值
# 根据情况不同, ht[x] 可以是 ht[0] 或者 ht[1]
index = hash & dict->ht[x].sizemask;

举个例子, 对于图 4-4 所示的字典来说, 如果我们要将一个键值对 k0 和 v0 添加到字典里面, 那么程序会先使用语句:

hash = dict->type->hashFunction(k0);

计算键 k0 的哈希值。

假设计算得出的哈希值为 8 , 那么程序会继续使用语句:

index = hash & dict->ht[0].sizemask = 8 & 3 = 0;

计算出键 k0 的索引值 0 , 这表示包含键值对 k0 和 v0 的节点应该被放置到哈希表数组的索引 0 位置上, 如图 4-5 所示。

当字典被用作数据库的底层实现, 或者哈希键的底层实现时, Redis 使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值。

MurmurHash 算法最初由 Austin Appleby 于 2008 年发明, 这种算法的优点在于, 即使输入的键是有规律的, 算法仍能给出一个很好的随机分布性, 并且算法的计算速度也非常快。

MurmurHash 算法目前的最新版本为 MurmurHash3 , 而 Redis 使用的是 MurmurHash2 , 关于 MurmurHash 算法的更多信息可以参考该算法的主页: http://code.google.com/p/smhasher/ 。


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