CN112148738A - 哈希冲突处理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明揭示了一种哈希冲突处理方法及系统，所述方法包括：S1、判断需添加数据对应的关键字是否出现哈希冲突；S2、若是，则分别在多个哈希桶中计算关键字对应的哈希值，获取多个哈希桶中冲突的多条数据；S3、选择一个哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。本发明使用深度优先搜索的数据搬移能够有效解决哈希冲突，以此来提高存储空间的利用率，减少了哈希冲突解决表的使用，大大降低了成本和功耗。

Description

哈希冲突处理方法及系统
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种哈希冲突处理方法及系统。
背景技术
在交换芯片中二层、三层转发表的查找等领域，通常会涉及哈希算法的使用。首先简单介绍哈希算法，哈希也称为散列，通过哈希函数F对关键字Key进行计算得到一个索引值，这个索引值称为哈希值。使用哈希值作为存储空间的索引，并将数据记录到存储空间中。进行哈希查找时，通过哈希函数对所查找的关键字Key进行哈希计算，并使用计算后的索引去存储空间中取数据。哈希算法查找非常快速，但是有一个致命的缺点即哈希冲突。
当两个不同的关键字key1和key2，通过哈希函数F计算后得到的索引值相同，此时就会出现同一个位置有两条相同的数据，这种现象就是哈希冲突。各个厂商以及科研院所都在寻求解决哈希冲突的方法，但是从理论上是不可能完全避免哈希冲突的，需要各种方法来尽量减少哈希冲突。
当前主流的解决哈希冲突的方法之一有增加哈希冲突解决表，有些厂商使用TCAM(三态内容寻址存储器)解决，有些厂商使用CAM(内容寻址寄存器)解决。TCAM查找速度快，但是价格昂贵，大量使用会增加成本以及功耗；CAM成本相对较低，但是查找速度慢，不能大量使用，否则会影响查找的速度。
另外一种哈希冲突的解决方案是将一块存储空间分割为多块空间(多个哈希桶)，使用不同的哈希函数进行计算。比如分为2块存储空间，分别使用哈希函数F1和F2。在存储时，对关键字Key分别进行哈希计算，F1(Key)＝INDEX1，F2(Key)＝INDEX2，使用INDEX1和INDEX2分别索引两块存储空间，如有有任何一块存储空间有空闲的位置则将数据存放到存储空间中。但该解决方案中哈希桶的数量不能为无限多个，因此还是会有哈希冲突的存在。
因此，针对上述技术问题，有必要提供一种哈希冲突处理方法及系统。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种哈希冲突处理方法及系统。
为了实现上述目的，本发明一实施例提供的技术方案如下：
一种哈希冲突处理方法，所述方法包括：
S1、判断需添加数据对应的关键字是否出现哈希冲突；
S2、若是，则分别在多个哈希桶中计算关键字对应的哈希值，获取多个哈希桶中冲突的多条数据；
S3、选择一个哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
一实施例中，所述步骤S3具体为：
S31、在待搬移的哈希桶中计算待搬移数据的哈希值，获取待搬移位置；
S32、判断待搬移位置是否存在数据，若否，则将冲突的一条数据搬移至待搬移的哈希桶中的待搬移位置。
一实施例中，所述步骤S32还包括：
若待搬移位置存在数据，则重复步骤S3。
一实施例中，所述方法具体为：
S1、判断需添加数据对应的关键字Key是否出现哈希冲突；
S2、若是，则分别在第一哈希桶和第二哈希桶中计算关键字Key对应的哈希值INDEX0和INDEX1，获取第一哈希桶和第二哈希桶中冲突的两条数据Key100和Key200；
S3、选择第一哈希桶，将第一哈希桶中冲突的数据Key100搬移至第二哈希桶中。
一实施例中，所述步骤S3具体为：
S31、在第二哈希桶中计算待搬移数据Key100的哈希值F2(Key100)＝INDEX100，获取待搬移位置INDEX100；
S32、判断待搬移位置INDEX100是否存在数据，若否，则将冲突数据Key100搬移至第二哈希桶中的待搬移位置INDEX100。
一实施例中，所述步骤S32还包括：
若第二哈希桶中的待搬移位置INDEX100存在数据，则在第一哈希桶中计算INDEX100中数据Key101的哈希值F1(Key101)＝INDEX101，并判断在第一哈希桶中INDEX101位置是否存在数据；
若否，则将数据Key101搬移到第一哈希桶中INDEX101位置，将数据Key100搬移到第二哈希桶中INDEX100位置；
若是，重复执行步骤S31～S32。
一实施例中，所述步骤S3还包括：
将待搬移位置对应的关键字下发到哈希桶中冲突的一条数据对应的冲突位置中。
一实施例中，所述方法还包括：
获取数据的搜索深度M；
判断搜索深度M是否达到搜索深度阈值M0，若否，则继续执行步骤S3，若是，则选择另外的哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
本发明一实施例提供的技术方案如下：
一种哈希冲突处理系统，所述系统包括：
哈希冲突判断模块，用于判断需添加数据对应的关键字是否出现哈希冲突；
哈希计算模块，用于在出现哈希冲突时分别在多个哈希桶中计算关键字对应的哈希值，获取多个哈希桶中冲突的多条数据；
数据搬移模块，用于选择一个哈希桶，并将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
一实施例中，所述系统还包括：
搜索深度获取模块，用于获取数据的搜索深度M；
搜索深度判断模块，用于判断搜索深度M是否达到搜索深度阈值M0；
所述数据搬移模块还用于：
当搜索深度M达到搜索深度阈值M0时，选择另外的哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
本发明具有以下有益效果：
本发明使用深度优先搜索的数据搬移能够有效解决哈希冲突，以此来提高存储空间的利用率，减少了哈希冲突解决表的使用，大大降低了成本和功耗。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中哈希冲突处理方法的流程示意图；
图2为本发明中哈希冲突处理系统的模块示意图；
图3a为本发明一具体实施例中哈希冲突的示意图；
图3b为本发明一具体实施例中搜索深度M＝1时解决哈希冲突示意图；
图3c为本发明一具体实施例中搜索深度M＝2时解决哈希冲突示意图；
图3d为本发明一具体实施例中使用Key200搜索解决哈希冲突的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
参图1所示，本发明公开了一种哈希冲突处理方法，该方法包括：
S1、判断需添加数据对应的关键字是否出现哈希冲突；
S2、若是，则分别在多个哈希桶中计算关键字对应的哈希值，获取多个哈希桶中冲突的多条数据；
S3、选择一个哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
其中，步骤S3具体为：
S31、在待搬移的哈希桶中计算待搬移数据的哈希值，获取待搬移位置；
S32、判断待搬移位置是否存在数据，若否，则将冲突的一条数据搬移至待搬移的哈希桶中的待搬移位置。
进一步地，步骤S32还包括：
若待搬移位置存在数据，则重复步骤S3。
另外，步骤S3还包括：
将待搬移位置对应的关键字下发到哈希桶中冲突的一条数据对应的冲突位置中。
优选地，本发明的方法还包括：
获取数据的搜索深度M；
判断搜索深度M是否达到搜索深度阈值M0，若否，则继续执行步骤S3，若是，则选择另外的哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
参图2所示，本发明还公开了一种哈希冲突处理系统，该系统包括：
哈希冲突判断模块，用于判断需添加数据对应的关键字是否出现哈希冲突；
哈希计算模块，用于在出现哈希冲突时分别在多个哈希桶中计算关键字对应的哈希值，获取多个哈希桶中冲突的多条数据；
数据搬移模块，用于选择一个哈希桶，并将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
进一步地，该系统还包括：
搜索深度获取模块，用于获取数据的搜索深度M；
搜索深度判断模块，用于判断搜索深度M是否达到搜索深度阈值M0；
数据搬移模块还用于：
当搜索深度M达到搜索深度阈值M0时，选择另外的哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
本发明的基本思路是：利用多个哈希桶中使用不同的哈希函数，相同的关键字Key计算出的哈希值不一样的特征，将出现哈希冲突的数据搬移到另外的哈希桶中，此时则可以将哈希冲突的位置空出来解决哈希冲突。
进一步的，若搬移之后的数据在另外的哈希桶中又出现了哈希冲突，则按照上述方法进一步解决冲突。
以下结合具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明的一具体实施例中以两个哈希桶(第一哈希桶Bucket1和第二哈希桶Bucket2)为例，两个哈希桶对应的哈希函数分别为F1和F2。
本实施例中哈希冲突处理方法包括以下步骤：
S1、判断需添加数据对应的关键字Key是否出现哈希冲突，若否，则按照原有方式在第一哈希桶Bucket1或第二哈希桶Bucket2添加数据。
S2、若是，则参图3a所示，分别在第一哈希桶Bucket1和第二哈希桶Bucket2中计算关键字Key对应的哈希值INDEX0＝F1(Key)和INDEX1＝F2(Key)，获取第一哈希桶Bucket1和第二哈希桶Bucket2中冲突的两条数据Key100和Key200。
S3、参图3b所示，选择第一哈希桶Bucket1，将第一哈希桶Bucket1中冲突的数据Key100搬移至第二哈希桶Bucket2中，具体为：
S31、在第二哈希桶Bucket2中计算待搬移数据Key100的哈希值F2(Key100)＝INDEX100，获取待搬移位置INDEX100；
S32、判断待搬移位置INDEX100是否存在数据，若否，则将冲突数据Key100搬移至第二哈希桶Bucket2中的待搬移位置INDEX100。
上述步骤为搜索深度M＝1时解决哈希冲突的步骤。
在步骤S32中，参图3c所示，若第二哈希桶Bucket2中的待搬移位置INDEX100存在数据，则在第一哈希桶Bucket1中计算INDEX100中数据Key101的哈希值F1(Key101)＝INDEX101，并判断在第一哈希桶Bucket1中INDEX101位置是否存在数据；
若否，则将数据Key101搬移到第一哈希桶Bucket1中INDEX101位置，将数据Key100搬移到第二哈希桶Bucket2中INDEX100位置，并将Key下发到第一哈希桶Bucket1中Key100的位置。
上述步骤为搜索深度M＝2时解决哈希冲突的步骤。
若在第一哈希桶Bucket1中INDEX101位置存在数据，则按照S31～S32中类似方法进一步搜索两个哈希桶中空闲的位置，直到找到一个合适的位置为止。
本实施例中每次进行一次数据的搜索即搜索深度+1，在具体的方案实现中深度也不可能无限增加，本实施例设定一个阈值(比如搜索深度阈值M0)则最多搜索M0次即停止搜索。
参图3d所示，当搜索到M0次仍然无法解决哈希冲突时，则回到步骤S3中，选择第二哈希桶Bucket2中冲突的数据Key200再进行M0次搜索。搜索深度阈值M0配置的越大，解决哈希冲突的能力越强、资源利用率越高。
应当理解的是，上述实施例中以两个哈希桶为例详细阐述了哈希冲突的处理方法，在其他实施例中也可以采用3个或3个以上的哈希桶，具体实现方案与2个哈希桶类似，此处不再进行赘述。
由以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明使用深度优先搜索的数据搬移能够有效解决哈希冲突，以此来提高存储空间的利用率，减少了哈希冲突解决表(CAM或者TCAM)的使用，大大降低了成本和功耗。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种哈希冲突处理方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、判断需添加数据对应的关键字是否出现哈希冲突；
S2、若是，则分别在多个哈希桶中计算关键字对应的哈希值，获取多个哈希桶中冲突的多条数据；
S3、选择一个哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
2.根据权利要求1所述的哈希冲突处理方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
S31、在待搬移的哈希桶中计算待搬移数据的哈希值，获取待搬移位置；
S32、判断待搬移位置是否存在数据，若否，则将冲突的一条数据搬移至待搬移的哈希桶中的待搬移位置。
3.根据权利要求2所述的哈希冲突处理方法，其特征在于，所述步骤S32还包括：
若待搬移位置存在数据，则重复步骤S3。
4.根据权利要求1所述的哈希冲突处理方法，其特征在于，所述方法具体为：
S1、判断需添加数据对应的关键字Key是否出现哈希冲突；
S2、若是，则分别在第一哈希桶和第二哈希桶中计算关键字Key对应的哈希值INDEX0和INDEX1，获取第一哈希桶和第二哈希桶中冲突的两条数据Key100和Key200；
S3、选择第一哈希桶，将第一哈希桶中冲突的数据Key100搬移至第二哈希桶中。
5.根据权利要求4所述的哈希冲突处理方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
S31、在第二哈希桶中计算待搬移数据Key100的哈希值F2(Key100)＝INDEX100，获取待搬移位置INDEX100；
S32、判断待搬移位置INDEX100是否存在数据，若否，则将冲突数据Key100搬移至第二哈希桶中的待搬移位置INDEX100。
6.根据权利要求5所述的哈希冲突处理方法，其特征在于，所述步骤S32还包括：
若第二哈希桶中的待搬移位置INDEX100存在数据，则在第一哈希桶中计算INDEX100中数据Key101的哈希值F1(Key101)＝INDEX101，并判断在第一哈希桶中INDEX101位置是否存在数据；
若否，则将数据Key101搬移到第一哈希桶中INDEX101位置，将数据Key100搬移到第二哈希桶中INDEX100位置；
若是，重复执行步骤S31～S32。
7.根据权利要求2所述的哈希冲突处理方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：
将待搬移位置对应的关键字下发到哈希桶中冲突的一条数据对应的冲突位置中。
8.根据权利要求3或6所述的哈希冲突处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取数据的搜索深度M；
判断搜索深度M是否达到搜索深度阈值M0，若否，则继续执行步骤S3，若是，则选择另外的哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
9.一种哈希冲突处理系统，其特征在于，所述系统包括：
哈希冲突判断模块，用于判断需添加数据对应的关键字是否出现哈希冲突；
哈希计算模块，用于在出现哈希冲突时分别在多个哈希桶中计算关键字对应的哈希值，获取多个哈希桶中冲突的多条数据；
数据搬移模块，用于选择一个哈希桶，并将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
10.根据权利要求9所述的哈希冲突处理系统，其特征在于，所述系统还包括：
搜索深度获取模块，用于获取数据的搜索深度M；
搜索深度判断模块，用于判断搜索深度M是否达到搜索深度阈值M0；
所述数据搬移模块还用于：
当搜索深度M达到搜索深度阈值M0时，选择另外的哈希桶，将该哈希桶中冲突的一条数据搬移至另外的哈希桶中。
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