Redis 源码分析-内部数据结构 dict

news2025/1/13 22:40:59

Redis 源码分析-内部数据结构 dict

在上一篇 Redis 数据库源码分析 提到了 Redis 其实用了全局的 hash 表来存储所有的键值对,即下方图示的 dict,dict 中有两个数组,其中 ht[1] 只在 rehash 时候才真正用到,平时都是指向 null,hash 的底层又是使用数组来实现的,那就引出了接下来的几个问题:

  • redis 启动初始化这个 dict 时数组容量是多少
  • 如果发生了 hash 冲突怎么办
  • 扩容机制(扩容的时机,扩容的实现)

image-20250106162507568

dict 的创建

/* Create a new hash table */
dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr)
{
    dict *d = zmalloc(sizeof(*d));
    _dictInit(d,type,privDataPtr);
    return d;
}

/* Initialize the hash table */
int _dictInit(dict *d, dictType *type, void *privDataPtr)
{
    _dictReset(&d->ht[0]);
    _dictReset(&d->ht[1]);
    d->type = type;			
    d->privdata = privDataPtr;
    d->rehashidx = -1;
    d->iterators = 0;
    return DICT_OK;
}

/* Reset a hash table already initialized with ht_init().
 * NOTE: This function should only be called by ht_destroy(). */
static void _dictReset(dictht *ht)
{
    ht->table = NULL;
    ht->size = 0;		// table 的长度, 一定是2的倍数
    ht->sizemask = 0;	// size - 1,具体原因参见上篇
    ht->used = 0;		// 已经存的元素总数
}

代码分析:

  • 2行,创建变量时的 dictType *type,包含很多函数指针,无论是添加或查找 key 时 hash 函数还是删除 dictEntry 时的析构函数
  • 25行,ht->table = NULL,也就是说 dict 在被创建时 table 并没有分配内存空间,意味着第一个数据插入时才会真正分配空间。

dict 的扩容

/* Expand the hash table if needed */
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
    /* Incremental rehashing already in progress. Return. */
    if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;

    /* If the hash table is empty expand it to the initial size. */
    if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);

    /* If we reached the 1:1 ratio, and we are allowed to resize the hash
     * table (global setting) or we should avoid it but the ratio between
     * elements/buckets is over the "safe" threshold, we resize doubling
     * the number of buckets. */
    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
        (dict_can_resize ||
         d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
    {
        return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
    }
    return DICT_OK;
}

/* Expand or create the hash table */
int dictExpand(dict *d, unsigned long size)
{
    /* the size is invalid if it is smaller than the number of
     * elements already inside the hash table */
    if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size)
        return DICT_ERR;

    dictht n; /* the new hash table */
    unsigned long realsize = _dictNextPower(size);	// _dictNextPower 根据传入的 size 获得最终分配的 size

    /* Rehashing to the same table size is not useful. */
    if (realsize == d->ht[0].size) return DICT_ERR;

    /* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL */
    n.size = realsize;
    n.sizemask = realsize-1;
    n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
    n.used = 0;

    /* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing
     * we just set the first hash table so that it can accept keys. */
    if (d->ht[0].table == NULL) {
        d->ht[0] = n;
        return DICT_OK;
    }

    /* Prepare a second hash table for incremental rehashing */
    d->ht[1] = n;
    d->rehashidx = 0;
    return DICT_OK;
}

/* Our hash table capability is a power of two */
static unsigned long _dictNextPower(unsigned long size)
{
    unsigned long i = DICT_HT_INITIAL_SIZE;

    if (size >= LONG_MAX) return LONG_MAX + 1LU;
    while(1) {
        if (i >= size)
            return i;
        i *= 2;
    }
}

代码分析:

  • 8行,如果是第一次插入(ht[0].size == 0),用初始化大小(DICT_HT_INITIAL_SIZE)分配,这个值默认是 4
  • 14行,扩容的判断条件,负载因子(d->ht[0].used / d->ht[0].size),即 ht 中元素总数与 bucket 个数的比值
    • 负载因子 >= 1,且 dict_can_resize,dict_can_resize 的值受此时 redis 状态的影响,例如 redis 在进行 aof 重写或 rdb生成时,不想造成太多的内存拷贝,就会关闭
    • 负载因子 >= 5,即 dict_force_resize_ratio 的默认值,此时 hash 冲突已经很严重了,不管此时处于什么状态,都会进行扩容

dict 的销毁

/* Clear & Release the hash table */
void dictRelease(dict *d)
{
    _dictClear(d,&d->ht[0],NULL);
    _dictClear(d,&d->ht[1],NULL);
    zfree(d);
}

/* Destroy an entire dictionary */
int _dictClear(dict *d, dictht *ht, void(callback)(void *)) {
    unsigned long i;

    /* Free all the elements */
    for (i = 0; i < ht->size && ht->used > 0; i++) {
        dictEntry *he, *nextHe;

        if (callback && (i & 65535) == 0) callback(d->privdata);

        if ((he = ht->table[i]) == NULL) continue;
        while(he) {
            nextHe = he->next;
            dictFreeKey(d, he);
            dictFreeVal(d, he);
            zfree(he);
            ht->used--;
            he = nextHe;
        }
    }
    /* Free the table and the allocated cache structure */
    zfree(ht->table);
    /* Re-initialize the table */
    _dictReset(ht);
    return DICT_OK; /* never fails */
}

#define dictFreeKey(d, entry) \
    if ((d)->type->keyDestructor) \
        (d)->type->keyDestructor((d)->privdata, (entry)->key)
#define dictFreeVal(d, entry) \
    if ((d)->type->valDestructor) \
        (d)->type->valDestructor((d)->privdata, (entry)->v.val)

代码分析:

  • 20-27行:删除每个 dictEntry 时会调用 key 和 value 的析构函数(keyDestructor 和 valDestructor),用于释放键和值所占的内存。

dict 添加元素

主要涉及两个函数,dictAdd 和 dictReplace

dictAdd

该函数向 hash table 中添加数据,如果 key 已经存在会返回失败

/* Add an element to the target hash table */
int dictAdd(dict *d, void *key, void *val)
{
    dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key,NULL);
    if (!entry) return DICT_ERR;
    dictSetVal(d, entry, val);
    return DICT_OK;
}

/* Low level add or find:
 * This function adds the entry but instead of setting a value returns the
 * dictEntry structure to the user, that will make sure to fill the value
 * field as he wishes.
 *
 * This function is also directly exposed to the user API to be called
 * mainly in order to store non-pointers inside the hash value, example:
 *
 * entry = dictAddRaw(dict,mykey,NULL);
 * if (entry != NULL) dictSetSignedIntegerVal(entry,1000);
 *
 * Return values:
 *
 * If key already exists NULL is returned, and "*existing" is populated
 * with the existing entry if existing is not NULL.
 *
 * If key was added, the hash entry is returned to be manipulated by the caller.
 */
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key, dictEntry **existing)
{
    long index;
    dictEntry *entry;
    dictht *ht;

    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

    /* Get the index of the new element, or -1 if
     * the element already exists. */
    if ((index = _dictKeyIndex(d, key, dictHashKey(d,key), existing)) == -1)
        return NULL;

    /* Allocate the memory and store the new entry.
     * Insert the element in top, with the assumption that in a database
     * system it is more likely that recently added entries are accessed
     * more frequently. */
    ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
    entry = zmalloc(sizeof(*entry));
    entry->next = ht->table[index];
    ht->table[index] = entry;
    ht->used++;

    /* Set the hash entry fields. */
    dictSetKey(d, entry, key);
    return entry;
}

代码分析:

  • 34行判断此时是否正在 rehash,如果在,则将 rehash 向前推进一步
  • 38行,_dictKeyIndex函数根据传入的 key 寻找插入的位置,如果该 key 已经存在,会返回-1
  • 45行,如果此时正在 rehash,就把数据插入到 ht[1],否则插入到 ht[0]
  • 47行-49行,使用头插法插入数据

上面有两个关键函数,一个是_dictKeyIndex,另一个是_dictRehashStep

_dictKeyIndex
/* Returns the index of a free slot that can be populated with
 * a hash entry for the given 'key'.
 * If the key already exists, -1 is returned
 * and the optional output parameter may be filled.
 *
 * Note that if we are in the process of rehashing the hash table, the
 * index is always returned in the context of the second (new) hash table. */
static long _dictKeyIndex(dict *d, const void *key, uint64_t hash, dictEntry **existing)
{
    unsigned long idx, table;
    dictEntry *he;
    if (existing) *existing = NULL;

    /* Expand the hash table if needed */
    if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
        return -1;
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = hash & d->ht[table].sizemask;
        /* Search if this slot does not already contain the given key */
        he = d->ht[table].table[idx];
        while(he) {
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
                if (existing) *existing = he;
                return -1;
            }
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) break;
    }
    return idx;
}

代码分析:

  • 15行,会判断此时是否需要扩容
  • 28行,查找时会先从 ht[0] 查找,如果 ht[0] 中没有数据且此时不在进行 rehash,就直接返回

_dictKeyIndex 如果 key 已经存在会返回 -1,否则返回该 key 需要插入的桶的索引。

_dictRehashStep
/* This function performs just a step of rehashing, and only if there are
 * no safe iterators bound to our hash table. When we have iterators in the
 * middle of a rehashing we can't mess with the two hash tables otherwise
 * some element can be missed or duplicated.
 *
 * This function is called by common lookup or update operations in the
 * dictionary so that the hash table automatically migrates from H1 to H2
 * while it is actively used. */
static void _dictRehashStep(dict *d) {
    if (d->iterators == 0) dictRehash(d,1);
}

/* Performs N steps of incremental rehashing. Returns 1 if there are still
 * keys to move from the old to the new hash table, otherwise 0 is returned.
 *
 * Note that a rehashing step consists in moving a bucket (that may have more
 * than one key as we use chaining) from the old to the new hash table, however
 * since part of the hash table may be composed of empty spaces, it is not
 * guaranteed that this function will rehash even a single bucket, since it
 * will visit at max N*10 empty buckets in total, otherwise the amount of
 * work it does would be unbound and the function may block for a long time. */
int dictRehash(dict *d, int n) {
    int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;

    while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
        dictEntry *de, *nextde;

        /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
         * elements because ht[0].used != 0 */
        assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
            d->rehashidx++;
            if (--empty_visits == 0) return 1;
        }
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
        /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
        while(de) {
            uint64_t h;

            nextde = de->next;
            /* Get the index in the new hash table */
            h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
            de->next = d->ht[1].table[h];
            d->ht[1].table[h] = de;
            d->ht[0].used--;
            d->ht[1].used++;
            de = nextde;
        }
        d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
        d->rehashidx++;
    }

    /* Check if we already rehashed the whole table... */
    if (d->ht[0].used == 0) {
        zfree(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        _dictReset(&d->ht[1]);
        d->rehashidx = -1;
        return 0;
    }

    /* More to rehash... */
    return 1;
}

代码分析:

  • 32-35行,如果 rehashidx 指向的 bucket 里一个 dictEntry 也没有,那么它就没有可迁移的数据。这时它尝试在 ht[0].table 数组中不断向后遍历,直到找到下一个存有数据的 bucket 位置。如果一直找不到,则最多走 n*10 步(empty_visits)。避免在该操作上一直向后遍历,影响响应时间。

  • 43行,原 bucket 里的元素重新 hash 计算后对新的 sizemask 进行余操作,确定在新 table 上的位置。

  • 55-61行,如果 ht[0] 上的数据都迁移到 ht[1] 上了(即d->ht[0].used == 0),那么整个重哈希结束,ht[0] 变成 ht[1] 的内容,而 ht[1] 重置为空。

参考下面这张图:哈希桶即 bucket,entry 即 dictEntry

image-20250109153512305

dictReplace

该函数向 hash table 中添加数据,如果 key 已经存在会替换

/* Add or Overwrite:
 * Add an element, discarding the old value if the key already exists.
 * Return 1 if the key was added from scratch, 0 if there was already an
 * element with such key and dictReplace() just performed a value update
 * operation. */
int dictReplace(dict *d, void *key, void *val)
{
    dictEntry *entry, *existing, auxentry;

    /* Try to add the element. If the key
     * does not exists dictAdd will succeed. */
    entry = dictAddRaw(d,key,&existing);
    if (entry) {
        dictSetVal(d, entry, val);
        return 1;
    }

    /* Set the new value and free the old one. Note that it is important
     * to do that in this order, as the value may just be exactly the same
     * as the previous one. In this context, think to reference counting,
     * you want to increment (set), and then decrement (free), and not the
     * reverse. */
    auxentry = *existing;
    dictSetVal(d, existing, val);
    dictFreeVal(d, &auxentry);
    return 0;
}

代码分析:

  • 12行,如果插入成功(key不存在)entry 就是插入的对象,如果 key 已经存在,则 existing 变量就是对应的 dictEntry
  • 23-26行,注意顺序是先创建并设置新值,再释放旧值。

dict 删除元素

/* Remove an element, returning DICT_OK on success or DICT_ERR if the
 * element was not found. */
int dictDelete(dict *ht, const void *key) {
    return dictGenericDelete(ht,key,0) ? DICT_OK : DICT_ERR;
}

/* Search and remove an element. This is an helper function for
 * dictDelete() and dictUnlink(), please check the top comment
 * of those functions. */
static dictEntry *dictGenericDelete(dict *d, const void *key, int nofree) {
    uint64_t h, idx;
    dictEntry *he, *prevHe;
    int table;

    if (d->ht[0].used == 0 && d->ht[1].used == 0) return NULL;

    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    h = dictHashKey(d, key);

    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        he = d->ht[table].table[idx];
        prevHe = NULL;
        while(he) {
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
                /* Unlink the element from the list */
                if (prevHe)
                    prevHe->next = he->next;
                else
                    d->ht[table].table[idx] = he->next;
                if (!nofree) {
                    dictFreeKey(d, he);
                    dictFreeVal(d, he);
                    zfree(he);
                }
                d->ht[table].used--;
                return he;
            }
            prevHe = he;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) break;
    }
    return NULL; /* not found */
}

代码分析:

  • 17行,如果在 rehash,也推进一步
  • 25-38行,其实就是首先根据 hash 找到对应的 bucket,在链表中删除该元素,找不到则返回 null,根据是否在 rehash 决定只查找 ht[0] 还是 ht[1]
  • 32-33行,删除后会调用 key 和 value 的析构函数(keyDestructor 和 valDestructor)

dict 查找元素

dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
    dictEntry *he;
    uint64_t h, idx, table;

    if (d->ht[0].used + d->ht[1].used == 0) return NULL; /* dict is empty */
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    h = dictHashKey(d, key);
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        he = d->ht[table].table[idx];
        while(he) {
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return he;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
    }
    return NULL;
}

代码分析:

  • 7行,如果此时在 rehash,它也会推进一步
  • 10行,hash 值与 sizemask 取余 = hash % size,这样写的原因是 & 一步到位,而 % 是一直除下去
  • 17行,如果 ht[0] 中没有,且当前不在 rehash,直接返回 null,否则去 ht[1] 中查找

参考资料

【1】Redis(5.0.8)源码

【2】哔哩哔哩-Redis底层设计与源码分析

【3】极客时间-Redis核心技术剖析与实战

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2276182.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

010:传统计算机视觉之大津算法初探

本文为合集收录&#xff0c;欢迎查看合集/专栏链接进行全部合集的系统学习。 合集完整版请参考这里。 上一节学习了利用 Canny 算法来完成一个图片的边缘检测&#xff0c;从而可以区分出图像的边缘。 本节再了解一个计算机视觉中更常见的应用&#xff0c;那就是把图片的前景和…

使用Cilium/eBPF实现大规模云原生网络和安全

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 目录 抽象 1 Trip.com 云基础设施 1.1 分层架构 1.2 更多细节 2 纤毛在 Trip.com 2.1 推出时间表 2.2 自定义 2.3 优化和调整 2.3.1 解耦安装 2.3.2 避免重试/重启风暴 2.3.3 稳定性优先 2…

怎么把word试题转成excel?

在教育行业、学校管理以及在线学习平台中&#xff0c;试题库的高效管理是一项核心任务。许多教育工作者和系统开发人员常常面临将 Word 中的试题批量导入 Excel 的需求。本文将详细介绍如何快速将试题从 Word 转换为 Excel&#xff0c;帮助您轻松解决繁琐的数据整理问题&#x…

css盒子水平垂直居中

目录 1采用flex弹性布局&#xff1a; 2子绝父相margin&#xff1a;负值&#xff1a; 3.子绝父相margin:auto&#xff1a; 4子绝父相transform&#xff1a; 5通过伪元素 6table布局 7grid弹性布局 文字 水平垂直居中链接&#xff1a;文字水平垂直居中-CSDN博客 以下为盒子…

Spring 项目 基于 Tomcat容器进行部署

文章目录 一、前置知识二、项目部署1. 将写好的 Spring 项目先打包成 war 包2. 查看项目工件&#xff08;Artifact&#xff09;是否存在3. 配置 Tomcat3.1 添加一个本地 Tomcat 容器3.2 将项目部署到 Tomcat 4. 运行项目 尽管市场上许多新项目都已经转向 Spring Boot&#xff0…

【Web安全】SQL 注入攻击技巧详解:UNION 注入(UNION SQL Injection)

【Web安全】SQL 注入攻击技巧详解&#xff1a;UNION 注入&#xff08;UNION SQL Injection&#xff09; 引言 UNION注入是一种利用SQL的UNION操作符进行注入攻击的技术。攻击者通过合并两个或多个SELECT语句的结果集&#xff0c;可以获取数据库中未授权的数据。这种注入技术要…

docker安装rabbit后访问报错最佳的几种解决方案

错误通常是由于RabbitMQ的安全配置导致的&#xff0c;RabbitMQ默认配置允许的用户仅能通过localhost访问。这通常出现在RabbitMQ的guest用户上&#xff0c;guest用户默认只能从localhost登录&#xff0c;而无法从其他IP地址进行远程访问。 解决方法&#xff1a; 1. **创建一个…

计科高可用服务器架构实训(防火墙、双机热备,VRRP、MSTP、DHCP、OSPF)

一、项目介绍 需求分析&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;总部和分部要求网络拓扑简单&#xff0c;方便维护&#xff0c;网络有扩展和冗余性&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;总部分财务部&#xff0c;人事部&#xff0c;工程部&#xff0c;技术部&#xff0c;提供…

spark汇总

目录 描述运行模式1. Windows模式代码示例 2. Local模式3. Standalone模式 RDD描述特性RDD创建代码示例&#xff08;并行化创建&#xff09;代码示例&#xff08;读取外部数据&#xff09;代码示例&#xff08;读取目录下的所有文件&#xff09; 算子DAGSparkSQLSparkStreaming…

Linux - 什么是线程和线程的操作

线程概念 什么是线程: 线程&#xff08;Thread&#xff09;是操作系统能够进行运算调度的最小单位. 它被包含在进程之中, 是进程中的实际运作单位. 一个进程可以包含多个线程. 进程 : 线程 1 : n (n > 1). 进程是系统分配资源的基本单位. 线程则是系统调度的基本单位. 在…

基于YOLOv8的高空无人机小目标检测系统(python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型

目标检测系统【环境搭建过程】&#xff08;GPU版本&#xff09;-CSDN博客 摘要 本文提出了一种基于YOLOv8算法的高空无人机小目标检测系统&#xff0c;利用VisDrone数据集中的7765张图片&#xff08;6903张训练集&#xff0c;862张验证集&#xff09;进行模型训练&#xff0c;…

apollo内置eureka dashboard授权登录

要确保访问Eureka Server时要求输入账户和密码&#xff0c;需要确保以下几点&#xff1a; 确保 eurekaSecurityEnabled 配置为 true&#xff1a;这个配置项控制是否启用Eureka的安全认证。如果它被设置为 false&#xff0c;即使配置了用户名和密码&#xff0c;也不会启用安全认…

一学就废|Python基础碎片,文件读写

文件处理是指通过编程接口对文件执行诸如创建、打开、读取、写入和关闭等操作的过程。它涉及管理程序与存储设备上的文件系统之间的数据流&#xff0c;确保数据得到安全高效的处理。 Python 中的文件模式 打开文件时&#xff0c;我们必须指定我们想要的模式&#xff0c;该模式…

【计算机网络】lab7 TCP协议

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;十二月的猫-CSDN博客 &#x1f525; 系列专栏&#xff1a; &#x1f3c0;计算机网络_十二月的猫的博客-CSDN博客 &#x1f4aa;&#x1f3fb; 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步&#xff0c;十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光 目录 1. 实验目的…

Ollama VS LocalAI:本地大语言模型的深度对比与选择指南

随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;大语言模型逐渐成为多个行业的重要工具。从生成内容到智能问答&#xff0c;大模型展现了强大的应用潜力。然而&#xff0c;云端模型的隐私性、使用成本和网络依赖等问题也促使更多用户关注本地化解决方案。Ollama 和 LocalAI 是近年来备…

Python中定位包含特定文本信息的元素

目录 一、为什么需要定位包含文本信息的元素 二、使用Selenium定位包含文本的元素 1. 使用find_element_by_link_text 2. 使用find_element_by_partial_link_text 3. 使用XPath定位包含文本的元素 4. 使用CSS选择器定位包含文本的元素 三、使用BeautifulSoup定位包含文本…

【数据结构】第1天之Java中的数据结构

前言 众所周知&#xff0c;程序数据结构算法&#xff0c;可见数据结构的重要性。 在Java中&#xff0c;数据结构通常指的是Java集合框架中的类和接口。 Java集合框架提供了一套标准的数据结构&#xff0c;例如列表、集合、映射表等&#xff0c;以及相应的实现类。 今天要分享的…

OpenCV的对比度受限的自适应直方图均衡化算法

OpenCV的对比度受限的自适应直方图均衡化&#xff08;CLAHE&#xff09;算法是一种图像增强技术&#xff0c;旨在改善图像的局部对比度&#xff0c;同时避免噪声的过度放大。以下是CLAHE算法的原理、步骤以及示例代码。 1 原理 CLAHE是自适应直方图均衡化&#xff08;AHE&…

【赵渝强老师】什么是NoSQL数据库?

随着大数据技术的兴起&#xff0c;NoSQL数据库得到了广泛的应用。NoSQL的全称是Not Only SQL&#xff0c;中文含义是不仅仅是SQL。它泛指所有的非关系型数据库&#xff0c;即&#xff1a;在NoSQL数据库中存储数据的模型可能不是二维表的行和列。NoSQL数据库不遵循关系型数据库范…

Linux第一个系统程序---进度条

进度条---命令行版本 回车换行 其实本质上回车和换行是不同概念&#xff0c;我们用一张图来简单的理解一下&#xff1a; 在计算机语言当中&#xff1a; 换行符&#xff1a;\n 回车符&#xff1a;\r \r\n&#xff1a;回车换行 这时候有人可能会有疑问&#xff1a;我在学习C…