redis用什么计算哈希值

在Redis中，计算哈希值的方法是通过使用一种称为MurmurHash的非加密哈希函数。

MurmurHash是一种快速、高效且分布均匀的哈希函数。它在计算哈希值时具有较好的性能，并且在分布式缓存、数据分片和键值存储等场景中广泛应用。

Redis默认使用MurmurHash函数来计算键的哈希值，以确定键值对在哪个槽位（slot）中存储。

MurmurHash函数是一种非加密哈希函数，它主要用于快速计算数据的哈希值，以实现数据的均匀分布和快速查找。它采用了一系列位操作和位移操作，结合了乘法和异或操作，通过对输入数据进行多次迭代和混淆，最终得到一个哈希值。

MurmurHash函数具有以下特点：

1. 快速且高效：MurmurHash函数的设计目标是快速计算，以保证高性能的哈希计算。
2. 均匀分布：MurmurHash函数通过一系列的操作和混淆，能够将输入数据的分布均匀地映射到哈希空间中，从而实现数据的均匀存储和查找。
3. 可扩展性：MurmurHash函数可以通过增加哈希迭代次数来提高哈希算法的复杂度，以适应不同规模和性能需求的场景。

总之，Redis使用MurmurHash函数来计算键的哈希值，以实现键值对的分布式存储和快速查找。它是一种快速、高效且分布均匀的哈希函数，在分布式系统中广泛应用。

在Redis中，计算哈希值的算法是CRC16。CRC16是一种循环冗余校验算法，它可以将任意长度的数据转换成一个16位的哈希值。

Redis使用CRC16算法来计算键的哈希值，然后根据这个哈希值将键存储在对应的槽位上。Redis使用一共有16384个槽位，编号从0到16383。通过将哈希值与16383取模，可以得到一个槽位的编号。

下面是CRC16算法的详细解释：

1. 初始化CRC寄存器为全1的二进制数（0xFFFF）。

2. 对数据的每一个字节进行处理，从最高位开始，循环进行以下操作：

   1. 将CRC寄存器的低8位与当前字节进行异或操作。

   2. 将CRC寄存器右移一位。

   3. 如果在第2步中右移后的CRC寄存器的最低位为1（表示有进位），则将CRC寄存器与一个预定义的多项式0xA001进行异或操作。

3. 处理完所有的字节后，得到的CRC寄存器的值就是计算得到的哈希值。

通过CRC16算法计算得到的哈希值具有良好的随机性和分布特性。这样可以保证数据在Redis槽位中以均匀分布的方式存储，避免数据倾斜。同时，由于CRC16算法的高效性，计算速度也非常快。这使得Redis能够在短时间内快速地查找和定位存储在某个特定槽位上的键值对。所以，Redis选择使用CRC16算法作为计算哈希值的方式。

Redis在计算哈希值时使用的是MurmurHash算法。MurmurHash是一种非加密的哈希函数，它被广泛应用于哈希表、布隆过滤器、数据完整性校验和哈希集合等领域。MurmurHash算法具有良好的性能和低碰撞率，适用于大规模数据集的哈希计算。

下面将介绍MurmurHash算法的背景和操作流程。

1. 背景信息
   MurmurHash算法是由Austin Appleby于2008年提出的。它是一种快速和高效的哈希算法，具有良好的随机性和低碰撞率。MurmurHash算法适用于大规模数据集的哈希计算，特别适合于处理键值对存储中的哈希计算，如Redis。

2. MurmurHash算法的操作流程
   MurmurHash算法的操作流程如下：

2.1 初始化
首先，需要初始化一些变量，包括哈希种子(seed)和哈希运算的状态(state)。种子可以是任意非零值，而状态则是一个整数变量，用于存储哈希计算的中间结果。

2.2 分割数据
对于要计算哈希值的数据，MurmurHash算法将其分割为若干个整数块，每个整数块的长度为4字节（32位）。

2.3 处理整数块
对每个整数块进行处理，MurmurHash算法通过一系列位运算和乘法操作对每个整数块进行混合运算，最终得到一个哈希值。

2.4 处理剩余数据
如果原数据的长度不是4字节的整数倍，那么需要对剩余的数据进行特殊处理。MurmurHash算法将剩余的数据按字节依次处理，直到处理完所有数据。

2.5 结果返回
最终，MurmurHash算法将状态(state)作为哈希值返回。

3. 举例说明
   下面通过一个简单的例子来说明MurmurHash算法的操作流程。

假设我们要计算字符串"Redis"的哈希值。

3.1 初始化
假设种子(seed)为0，状态(state)为0。

3.2 分割数据
字符串"Redis"被分割为两个整数块：R(82)和edis(1952805747)。

3.3 处理整数块
对于第一个整数块R(82)，MurmurHash算法进行一系列位运算和乘法操作，最终得到一个哈希值。

3.4 处理剩余数据
对于剩余的字符串"edis"，按字节依次处理，直到处理完所有数据。

3.5 结果返回
最终，MurmurHash算法将状态(state)作为哈希值返回。

4. 总结
   Redis在计算哈希值时使用的是MurmurHash算法，这是一种高效且低碰撞率的哈希算法。通过一系列位运算和乘法操作，MurmurHash算法可以将任意长度的数据映射为一个哈希值。这个哈希值可以用于Redis中的哈希表、布隆过滤器以及哈希集合等数据结构的哈希计算。