C++ Concurrent Hash Map：定制化哈希冲突解决、分段锁与读写锁优化 大家好，今天我们来深入探讨C++中并发哈希映射（Concurrent Hash Map）的实现，重点关注定制化的哈希冲突解决、分段锁以及读写锁的优化策略。并发哈希映射是高并发环境中常用的数据结构，它允许多个线程同时访问和修改哈希表，而不会产生数据竞争和死锁。但要实现一个高性能的并发哈希映射并非易事，需要仔细权衡各种设计选择。 1. 并发哈希映射的基本概念 首先，我们回顾一下哈希映射的基本原理。哈希映射通过哈希函数将键（Key）映射到哈希表中的一个索引位置。理想情况下，每个键都应该映射到不同的位置，但实际情况并非总是如此，多个键可能映射到同一个位置，这就是哈希冲突。 并发哈希映射的目标是提供线程安全且高效的哈希表操作。这意味着： 线程安全： 多个线程可以同时访问和修改哈希表，而不会破坏数据的一致性。 高性能： 并发访问不应过度降低哈希表的性能。 为了实现这些目标，我们需要考虑以下几个关键方面： 哈希函数： 选择一个好的哈希函数可以减少哈希冲突的概率。 哈希冲突解决： 如何处理多个键映射到同一个位置的情 …
C++ Abseil库的Hash Table实现：优化哈希冲突、内存布局与缓存效率
C++ Abseil库的Hash Table实现：优化哈希冲突、内存布局与缓存效率 各位听众，大家好！今天我们来深入探讨C++ Abseil库中的哈希表实现。Abseil是一个由Google开源的C++代码库，它提供了许多基础的、被广泛使用的组件。其中，哈希表是一个核心的数据结构，在许多应用中扮演着重要角色。Abseil的哈希表实现，即 absl::flat_hash_map 和 absl::flat_hash_set，在性能方面进行了大量的优化，尤其是在处理哈希冲突、内存布局以及缓存效率方面。 1. 为什么选择哈希表？ 在讨论Abseil的实现之前，我们先简单回顾一下哈希表的基本概念和优势。哈希表是一种根据键（Key）直接访问内存位置的数据结构。它通过哈希函数将键映射到表中的一个索引，然后将对应的值（Value）存储在该索引位置。 操作 平均时间复杂度 最坏时间复杂度 插入 (Insert) O(1) O(n) 查找 (Lookup) O(1) O(n) 删除 (Delete) O(1) O(n) 理想情况下，哈希表可以提供O(1)的平均时间复杂度进行插入、查找和删除操作。 然而，实 …
Redis布隆过滤器误判率超标？Hash函数数量动态计算与容量预估公式
Redis 布隆过滤器误判率超标？Hash 函数数量动态计算与容量预估公式 大家好，今天我们来聊聊 Redis 布隆过滤器，特别是关于其误判率超标的问题，以及如何通过动态计算 Hash 函数数量和容量预估公式来优化它。 一、布隆过滤器简介 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它可能会误判，也就是说，它可能会告诉你一个元素存在，但实际上它可能不存在。但是，它不会漏判，也就是说，如果它告诉你一个元素不存在，那么它肯定不存在。 工作原理： 位数组： 布隆过滤器使用一个位数组（bit array）来存储信息，初始状态下所有位都为 0。 Hash 函数： 使用 k 个独立的 Hash 函数，将每个元素映射到位数组中的 k 个位置。 添加元素： 添加元素时，计算该元素的 k 个 Hash 值，并将位数组中对应的 k 个位置设置为 1。 查询元素： 查询元素时，计算该元素的 k 个 Hash 值，并检查位数组中对应的 k 个位置是否都为 1。如果都为 1，则认为该元素可能存在；否则，认为该元素肯定不存在。 优点： 空间效率高 …
JAVA Redis 集群插入抖动？hash slot 分布不均与批量 pipeline 优化
JAVA Redis 集群插入抖动？Hash Slot 分布不均与批量 Pipeline 优化 各位同学，大家好！今天我们来聊聊在使用 Java 操作 Redis 集群时，经常会遇到的一个问题：插入抖动，以及如何通过优化 Hash Slot 分布和批量 Pipeline 来解决这个问题。 问题描述：插入抖动 在生产环境中，我们经常会使用 Redis 集群来提升性能和可用性。然而，在数据量较大或者写入压力较高的时候，我们可能会发现 Redis 集群的插入性能并不稳定，会出现明显的抖动，即一段时间内写入速度很快，一段时间内又很慢，导致整体性能下降，甚至影响业务。 这种抖动通常表现为： 高延迟： 某些键值的写入延迟明显高于平均水平。 不均衡的 CPU 利用率： 集群中某些节点的 CPU 利用率持续很高，而其他节点则相对空闲。 超时： 写入操作偶尔会超时。 这些现象往往指向一个问题：数据分布不均，导致某些节点负载过高。 Hash Slot 分布不均 Redis 集群采用分片技术来存储数据，每个节点负责存储一部分数据。具体来说，Redis 集群将整个 key 空间划分为 16384 个 Hash …
JAVA Redis 集群插入抖动？hash slot 分布不均与批量 pipeline 优化
好的，我们开始。 JAVA Redis 集群插入抖动？Hash Slot 分布不均与批量 Pipeline 优化 大家好！今天我们要探讨一个在实际生产环境中经常遇到的问题：Java 应用在使用 Redis 集群时，插入性能出现抖动，以及可能的原因——Hash Slot 分布不均，以及如何通过批量 Pipeline 优化来缓解甚至解决这个问题。 一、问题描述：Redis 集群插入抖动 想象一下，你正在维护一个高并发的在线系统，数据需要快速写入 Redis 集群。你已经配置了 Redis 集群，并且使用了 Java 客户端（例如 Jedis 或 Lettuce）进行数据交互。然而，在性能测试或实际运行中，你发现写入性能并不稳定，出现了明显的抖动： 表现： 写入延迟时高时低，平均延迟升高，甚至出现超时。 影响： 用户体验下降，系统吞吐量降低，可能导致服务不稳定。 监控指标： Redis 服务器的 CPU 使用率、内存占用率、网络带宽利用率可能出现波动。 这种抖动可能发生在集群初始化阶段，也可能发生在集群运行一段时间后。 二、原因分析：Hash Slot 分布不均 Redis 集群通过 Has …
`Adaptive Hash Index`的`自适应`机制：`InnoDB`如何`动态`创建和`销毁`哈希索引以`提升`查询`性能`。
InnoDB Adaptive Hash Index：动态优化查询的秘密武器 各位朋友，大家好！今天我们要深入探讨InnoDB存储引擎中一个非常重要的性能优化特性——Adaptive Hash Index（AHI），即自适应哈希索引。AHI是InnoDB引擎自我优化的一个关键组件，它能够根据实际查询模式动态地创建和销毁哈希索引，从而在特定工作负载下显著提升查询性能。 1. 什么是哈希索引？ 在深入了解AHI之前，我们先回顾一下哈希索引的基本概念。哈希索引是一种使用哈希表实现的数据结构，它通过对索引键进行哈希运算，将键值映射到哈希表中的一个位置。通过哈希值，可以快速定位到对应的数据行。 哈希索引的优点： 查找速度快： 理论上，哈希索引的查找时间复杂度为O(1)，在理想情况下，可以实现常数时间的查找。 哈希索引的缺点： 不支持范围查询： 哈希索引只能进行精确匹配的查找，无法进行范围查询（例如：WHERE age > 20）。 不支持排序： 哈希索引本身是无序的，因此无法利用哈希索引进行排序操作。 哈希冲突： 不同的键值可能产生相同的哈希值，导致哈希冲突。虽然可以通过一些冲突解决策略（ …
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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的分区表：`Hash`、`Range`、`List`和`Key`分区的优缺点与选型。
各位靓仔靓女们，欢迎来到今天的MySQL高阶讲座！我是你们的老朋友，今天咱们一起聊聊MySQL分区表那些事儿。都说分区表能提高性能，但这玩意儿用不好，那就是给自己挖坑。今天咱们就来好好扒一扒各种分区类型的优缺点，以及如何选择最适合你的那一款。 开场白：分区表，是蜜糖还是砒霜？ 先问大家一个问题：你们有没有遇到过这样的场景？一张表动辄几千万甚至上亿的数据，查起来慢得像蜗牛爬，删数据删到怀疑人生，备份恢复更是噩梦一场。这时候，你可能就会听到有人跟你说：“上分区表啊，速度嗖嗖的！” 没错，分区表确实能解决一些性能问题，但它并不是银弹。它就像一把双刃剑，用好了能事半功倍，用不好那就是给自己埋雷。所以，在决定使用分区表之前，一定要搞清楚它的原理、适用场景以及各种分区类型的优缺点。 第一部分：分区表是个啥玩意儿？ 简单来说，分区表就是把一张大表在逻辑上分成多个更小的、更容易管理的部分，每个部分就叫做一个分区。这些分区在物理上可以是单独的文件，也可以是同一文件中的一部分。 这样做的好处显而易见： 提高查询性能： 查询时，MySQL可以只扫描相关的分区，而不是整个表，大大减少了需要读取的数据量。 简化 …
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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Hash Join`：其在内存、`CPU`和`IO`上的性能考量。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天要跟大家聊聊MySQL里的一个“神秘武器”—— Hash Join。这玩意儿，用得好，能让你的查询飞起来，用不好，emmm…可能就原地爆炸了。咱们今天就来扒一扒它的底裤，看看它在内存、CPU和IO上到底是怎么耍流氓的。 一、什么是Hash Join？它凭什么这么牛？ 简单来说，Hash Join就是一种连接表的方式。它不像Nested-Loop Join那样傻乎乎的一行一行比对，而是先对其中一个表（通常是小表）建一个哈希表，然后用另一个表（大表）的每一行去哈希表里找匹配的行。 这就好比，你有一本电话号码簿（小表），里面记录了所有客户的电话号码。现在，你有一份客户订单列表（大表），你想知道每个订单对应的客户的电话号码。 Nested-Loop Join: 你需要拿着订单列表里的每一个客户名字，在电话号码簿里从头到尾找一遍，找到对应的电话号码。这得找到猴年马月啊！ Hash Join: 你先把电话号码簿做成一个索引（哈希表），客户名字就是索引的键，电话号码就是索引的值。然后，你拿着订单列表里的客户名字，直接去索引里查，一下就找到了对应 …
MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Memory`引擎：其`Hash`索引的实现原理与适用场景。
各位观众老爷，今天咱们来聊聊MySQL里一个有点“特立独行”的小弟 – Memory引擎。 别看它平时不怎么抛头露面，但在特定的场合，那可是能发挥奇效的。 今天咱们就重点扒一扒它那“快如闪电”的Hash索引，看看它是怎么实现的，以及什么时候该让它出来溜溜。 Memory引擎：内存里的“快枪手” 首先，简单介绍一下Memory引擎。 顾名思义，它是把数据都放在内存里的，读写速度自然是杠杠的。 但也正因为如此，一旦MySQL重启，或者服务器宕机，里面的数据也就跟着“烟消云散”了。 所以，它并不适合存储重要的数据，而是更适合做一些临时性的、对速度要求高的操作。 Memory引擎默认使用Hash索引，当然也支持B-Tree索引，但是Hash索引才是它的灵魂。 Hash索引：快，但是有“脾气” Hash索引的原理很简单：它就像一个“字典”，通过Hash函数把键（key）转换成一个地址，然后直接去这个地址找对应的值（value）。 理论上来说，查找速度是O(1)，也就是常数时间，非常快。 但Hash索引也有它的“脾气”。 它只适用于等值查询（=, IN, <=>），对于范围查询（> …
MySQL高级讲座篇之：MySQL的`Hash Indexes`在`Memory`引擎中的实现与性能。
各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们不聊八卦，聊点硬核的——MySQL的Hash Indexes，特别是它在Memory引擎里那些不得不说的故事。 先别急着打瞌睡，虽然索引听起来枯燥，但它就像你家的门牌号，没它，快递小哥（MySQL）怎么找到你（数据）呢？而Hash Index，就是门牌号里最简单粗暴的那种。 一、开场白：Hash Index，你好骚啊！ Hash Index，简单来说，就是利用Hash函数，将键值（Key）映射到内存地址。就像给你家的每个房间贴个标签，标签上的号码就是房间号，房间里住的就是数据。查数据的时候，直接根据标签找房间，速度那是杠杠的。 但是，Hash Index也有个致命的缺点，就是它只支持等值查找（Equality Lookups）。你想找“比10号房间大的房间”，对不起，Hash Index表示无能为力。它只能告诉你“10号房间在这儿，要不要进去看看？” 二、Memory引擎：Hash Index的舞台 为什么我们要盯着Memory引擎说事儿呢？因为Hash Index在Memory引擎中才是主角。Memory引擎，也叫HEAP引擎，它把数据 …