1.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、源码缩容以及rehash
2.vector 在c++中resize 和reserve的区别
3.Redis 分析源码分析字典（dict）
4.为什么HashMap是线程不安全的
5.JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、源码缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时，分析Redis 源码使用链表法解决，将冲突的分析tf签名源码下载键值对通过链表连接，但随着数据量增加，源码冲突加剧，分析查找效率降低。源码负载因子衡量冲突程度，分析负载因子越大，源码冲突越严重。分析为优化性能，源码Redis 分析需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，源码减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算，如哈希表长度为4，实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，ss ssr 易语言源码移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。

       综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

vector 在c++中resize 和reserve的区别

       ã€€resize就是重新分配大小，reserve就是预留一定的空间。这两个接口即存在差别，也有共同点。下面就它们的细节进行分析。

        为实现resize的语义，resize接口做了两个保证：

        一是保证区间[0, new_size)范围内数据有效，如果下标index在此区间内，vector[indext]是合法的。

        二是保证区间[0, new_size)范围以外数据无效，如果下标index在区间外，vector[indext]是非法的。

        reserve只是保证vector的空间大小(capacity)最少达到它的参数所指定的大小n。在区间[0, n)范围内，如果下标是index，vector[index]这种访问有可能是合法的，也有可能是非法的，视具体情况而定。

        resize和reserve接口的共同点是它们都保证了vector的空间大小(capacity)最少达到它的参数所指定的大小。

       å› ä¸¤æŽ¥å£çš„源代码相当精简，以至于可以在这里贴上它们：

        void resize(size_type new_size) { resize(new_size, T()); }

        void resize(size_type new_size, const T& x) {

        if (new_size < size())

        erase(begin() + new_size, end()); // erase区间范围以外的数据，确保区间以外的数据无效

        else

        insert(end(), new_size - size(), x); // 填补区间范围内空缺的数据，确保区间内的数据有效

        }

        void reserve(size_type n) {

        if (capacity() < n) {

        const size_type old_size = size();

        iterator tmp = allocate_and_copy(n, start, finish);

        destroy(start, finish);

        deallocate();

        start = tmp;

        finish = tmp + old_size;

        end_of_storage = start + n;

        }

        }

       äºŒã€

       vector在push_back的时候，如果空间不足，会自动增补一些空间，如果没有预留的空间可用

       å°±ç›´æŽ¥ç”³è¯·å¦ä¸€å—可用的连续的空间，把数据拷贝过去，然后删除旧空间，使用新空间

       ç»“果造成效率低下

       å¦‚果在事先预见到有较大空间需求，就可以先用reserve预留一定的空间，避免内存重复分配和

       å¤§é‡çš„数据搬移。提高了效率

       size指的是除去预留的额外空间的所有用来存放数据的空间，resize也好理解，如果说你对某部分

       æ²¡æœ‰è¿›è¡Œåˆå§‹åŒ–（比如原本的size是，现在resize为个)，那就给其余个调用默认构造函数，

       å¦‚果是内置类型，初始化为0——我对初始化内置类型这点不是特别肯定，你可以查资料）.

       capacity返回的是包括预留的空间在内的所有空间大小，通常跟reserve的那个大小相当，否则根据分配策略获得。capacity的正式定义为：在不需要重新分配空间的情况下，vector能容纳的元素的最大数量

       ä¸¾ä¾‹è¯´ï¼š

       vector <int> v;

       v.reserve();

       assert(v.capacity()==);

       vector <int> v;

       cout < < v.capacity(); //这里就依赖于库的实现，

Redis 源码分析字典（dict）

       Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析

       Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。

       首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、博弈k线长度源码键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。

       在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。

       rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。

       在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。

       Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的521代挂破解源码需求。

       在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。

       总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。

为什么HashMap是线程不安全的

       这是《Java程序员进阶之路》专栏的第篇，我们来聊聊为什么HashMap是线程不安全的。

、多线程下扩容会死循环

       众所周知，HashMap是通过拉链法来解决哈希冲突的，也就是当哈希冲突时，会将相同哈希值的键值对通过链表的形式存放起来。

       JDK7时，采用的是头部插入的方式来存放链表的，也就是下一个冲突的键值对会放在上一个键值对的前面（同一位置上的新元素被放在链表的头部）。扩容的时候就有可能导致出现环形链表，造成死循环。

       resize方法的源码：

//newCapacity为新的容量voidresize(intnewCapacity){ //小数组，临时过度下Entry[]oldTable=table;//扩容前的容量intoldCapacity=oldTable.length;//MAXIMUM_CAPACITY为最大容量，2的次方=1<<if(oldCapacity==MAXIMUM_CAPACITY){ //容量调整为Integer的最大值0x7fffffff（十六进制）=2的次方-1threshold=Integer.MAX_VALUE;return;}//初始化一个新的数组（大容量）Entry[]newTable=newEntry[newCapacity];//把小数组的元素转移到大数组中transfer(newTable,initHashSeedAsNeeded(newCapacity));//引用新的大数组table=newTable;//重新计算阈值threshold=(int)Math.min(newCapacity*loadFactor,MAXIMUM_CAPACITY+1);}

       transfer方法用来转移，将小数组的元素拷贝到新的数组中。

voidtransfer(Entry[]newTable,booleanrehash){ //新的容量intnewCapacity=newTable.length;//遍历小数组for(Entry<K,V>e:table){ while(null!=e){ //拉链法，相同key上的不同值Entry<K,V>next=e.next;//是否需要重新计算hashif(rehash){ e.hash=null==e.key?0:hash(e.key);}//根据大数组的容量，和键的hash计算元素在数组中的下标inti=indexFor(e.hash,newCapacity);//同一位置上的新元素被放在链表的头部e.next=newTable[i];//放在新的数组上newTable[i]=e;//链表上的下一个元素e=next;}}}

       注意e.next=newTable[i]和newTable[i]=e这两行代码，就会将同一位置上的新元素被放在链表的头部。

       扩容前的样子假如是下面这样子。

       那么正常扩容后就是下面这样子。

       假设现在有两个线程同时进行扩容，线程A在执行到newTable[i]=e;被挂起，此时线程A中：e=3、学生管理系统 .net源码next=7、e.next=null

       线程B开始执行，并且完成了数据转移。

       此时，7的next为3，3的next为null。

       随后线程A获得CPU时间片继续执行newTable[i]=e，将3放入新数组对应的位置，执行完此轮循环后线程A的情况如下：

       执行下一轮循环，此时e=7，原本线程A中7的next为5，但由于table是线程A和线程B共享的，而线程B顺利执行完后，7的next变成了3，那么此时线程A中，7的next也为3了。

       采用头部插入的方式，变成了下面这样子：

       好像也没什么问题，此时next=3，e=3。

       进行下一轮循环，但此时，由于线程B将3的next变为了null，所以此轮循环应该是最后一轮了。

       接下来当执行完e.next=newTable[i]即3.next=7后，3和7之间就相互链接了，执行完newTable[i]=e后，3被头插法重新插入到链表中，执行结果如下图所示：

       套娃开始，元素5也就成了弃婴，惨~~~

       不过，JDK8时已经修复了这个问题，扩容时会保持链表原来的顺序，参照HashMap扩容机制的这一篇。

、多线程下put会导致元素丢失

       正常情况下，当发生哈希冲突时，HashMap是这样的：

       但多线程同时执行put操作时，如果计算出来的索引位置是相同的，那会造成前一个key被后一个key覆盖，从而导致元素的丢失。

       put的源码：

finalVputVal(inthash,Kkey,Vvalue,booleanonlyIfAbsent,booleanevict){ Node<K,V>[]tab;Node<K,V>p;intn,i;//步骤①：tab为空则创建if((tab=table)==null||(n=tab.length)==0)n=(tab=resize()).length;//步骤②：计算index，并对null做处理if((p=tab[i=(n-1)&hash])==null)tab[i]=newNode(hash,key,value,null);else{ Node<K,V>e;Kk;//步骤③：节点key存在，直接覆盖valueif(p.hash==hash&&((k=p.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))e=p;//步骤④：判断该链为红黑树elseif(pinstanceofTreeNode)e=((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this,tab,hash,key,value);//步骤⑤：该链为链表else{ for(intbinCount=0;;++binCount){ if((e=p.next)==null){ p.next=newNode(hash,key,value,null);//链表长度大于8转换为红黑树进行处理if(binCount>=TREEIFY_THRESHOLD-1)//-1for1sttreeifyBin(tab,hash);break;}//key已经存在直接覆盖valueif(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))break;p=e;}}//步骤⑥、直接覆盖if(e!=null){ //existingmappingforkeyVoldValue=e.value;if(!onlyIfAbsent||oldValue==null)e.value=value;afterNodeAccess(e);returnoldValue;}}++modCount;//步骤⑦：超过最大容量就扩容if(++size>threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);returnnull;}

       问题发生在步骤②这里：

if((p=tab[i=(n-1)&hash])==null)tab[i]=newNode(hash,key,value,null);

       两个线程都执行了if语句，假设线程A先执行了tab[i]=newNode(hash,key,value,null)，那table是这样的：

       接着，线程B执行了tab[i]=newNode(hash,key,value,null)，那table是这样的：

       3被干掉了。

、put和get并发时会导致get到null

       线程A执行put时，因为元素个数超出阈值而出现扩容，线程B此时执行get，有可能导致这个问题。

       注意来看resize源码：

finalNode<K,V>[]resize(){ Node<K,V>[]oldTab=table;intoldCap=(oldTab==null)?0:oldTab.length;intoldThr=threshold;intnewCap,newThr=0;if(oldCap>0){ //超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧if(oldCap>=MAXIMUM_CAPACITY){ threshold=Integer.MAX_VALUE;returnoldTab;}//没超过最大值，就扩充为原来的2倍elseif((newCap=oldCap<<1)<MAXIMUM_CAPACITY&&oldCap>=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr=oldThr<<1;//doublethreshold}elseif(oldThr>0)//initialcapacitywasplacedinthresholdnewCap=oldThr;else{ //zeroinitialthresholdsignifiesusingdefaultsnewCap=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr=(int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR*DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}//计算新的resize上限if(newThr==0){ floatft=(float)newCap*loadFactor;newThr=(newCap<MAXIMUM_CAPACITY&&ft<(float)MAXIMUM_CAPACITY?(int)ft:Integer.MAX_VALUE);}threshold=newThr;@SuppressWarnings({ "rawtypes","unchecked"})Node<K,V>[]newTab=(Node<K,V>[])newNode[newCap];table=newTab;}

       线程A执行完table=newTab之后，线程B中的table此时也发生了变化，此时去get的时候当然会get到null了，因为元素还没有转移。

       为了便于大家更系统化地学习Java，二哥已经将《Java程序员进阶之路》专栏开源到GitHub上了，大家只需轻轻地star一下，就可以和所有的小伙伴一起打怪升级了。

       GitHub地址：/itwanger/toBeBetterJavaer

JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！

       一句话讲， HashMap底层数据结构，JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。

       在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后，相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些？

       首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图：

       如上图所示，put方法调用了putVal方法，之后主要脉络是：

       如何计算hash值？

       计算hash值的算法就在第一步，对key值进行hashCode()后，对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢？其实涉及了很多数学知识，简单的说就是尽可能让高和低位参与运算，可以减少hash值的冲突。

       默认容量和扩容阈值是多少？

       如上图所示，很明显第二步回调用resize方法，获取到默认容量为，这个在源码里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.，所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组，作为Key-Value对存放的数据结构。

       最后一问题是，如何进行hash寻址的？

       hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单，就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算，这个操作和对hash取模很类似，只不过这样效率更高而已。hash寻址后，就得到了一个位置，可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。

       当你了解了上面的三个原理后，你还需要掌握如下几个问题:

       还是老规矩，看如下图：

       当hash值计算一致，比如当hash值都是时，Key-Value对的Node节点还有一个next指针，会以单链表的形式，将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一：单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。

       但是当hash冲突严重的时候，单链法会造成原理链接过长，导致HashMap性能下降，因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候，会自动转换为红黑树，自平衡的一种二叉树，有很多特点，比如区分红和黑节点等，具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。

       总结一句话就是，hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。

       上面的图，核心脉络是四步，源码具体的就不粘出来了。当put一个之后，map的size达到扩容阈值，就会触发rehash。你可以看到如下具体思路：

       情况1:如果数组位置只有一个值：使用新的容量进行rehash，即e.hash & (newCap - 1)

       情况2:如果数组位置有链表，根据 e.hash & oldCap == 0进行判断，结果为0的使用原位置，否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表，这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。

       情况3：如果数组位置有红黑树，根据split方法，同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计，如果个数小于6，将树的结果恢复为普通Node，否则使用index + oldCap，调整红黑树位置，这里不会和新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。

       你有兴趣的话，可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图，假设都出发了以上三种情况结果如下所示：

       上面源码核心脉络，3个if主要是校验了一堆，没做什么事情，之后赋值了扩容因子，不传递使用默认值0.，扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。代码如下：

       竟然不是大小*扩容因子？

       n |= n >>> 1这句话，是在干什么？n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或，n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况，之前你应该学到了，如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子：假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=，那么计算过程应该如下：

       n是int类型，java中一般是4个字节，位。所以的二进制： 。

       最后n+1=，方法返回，赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。

       为什么这么做呢？一句话，为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。

       因为无论扩容计算还是寻址计算，都是二进制的位运算，效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。

       你可以再回顾下resize代码，看看指定了map容量，第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold，这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组，之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。

       除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一目标化。

       坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化，第二个秘诀就是目标化。顾名思义，就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，给自己定了一个目标，每天5组，每次个俯卧撑，你看到自己胖的身形或者海报，很有刺激，结果开始前两天非常厉害，干劲十足，特别奥利给。但是第三天，你想到要个俯卧撑，你就不想起床，就算起来，可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大，要从微习惯开始，比如我媳妇从来没有做过俯卧撑，就让她每天从1个开始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一开始其实从习惯开始，先变成习惯，再开始慢慢加量。量太大养不成习惯，量小才能养成习惯。很容易做到才能养成，你想想是不是这个道理？

       所以，坚持的第二个秘诀就是定一个目标，可以通过小量目标，养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记，不要多，我想超过你也会睡着了的.....

       最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。