本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種降低哈希(Hash)沖突概率的方法及裝置。

背景技術(shù)：

哈希(Hash)表是根據(jù)關(guān)鍵值(key)而直接進(jìn)行訪問(wèn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它通過(guò)把關(guān)鍵碼值映射到表項(xiàng)中一個(gè)位置(index)來(lái)存儲(chǔ)，以加快數(shù)據(jù)查找的速度。其中，此映射函數(shù)叫做哈希函數(shù)(f)，而存放記錄的數(shù)組便是哈希表，哈希表的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：index＝f(key)。在網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域以路由查找為例，哈希函數(shù)輸入值(key)的有效范圍是整個(gè)地址空間，哈希函數(shù)輸出值(Index)有效范圍是系統(tǒng)支持該表項(xiàng)的最大規(guī)格。顯然，輸出值的有效范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于輸入值的有效范圍，在這個(gè)前提下，無(wú)論怎么去構(gòu)造哈希函數(shù)(f)，都不可避免會(huì)出現(xiàn)key1≠key2，而f(key1)＝f(key2)的情況，此情況便為哈希沖突。

現(xiàn)有技術(shù)中，可根據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的不同來(lái)選擇不同的Hash函數(shù)，以降低沖突概率。但是該方式需要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)模型來(lái)選擇，不夠靈活。還可針對(duì)同一Hash值入口，增加該入口下所掛載鏈表的深度，即擴(kuò)充表項(xiàng)空間。除上述兩種方式外，常用的解決哈希沖突的方法為“建立公共溢出區(qū)”，此方法將發(fā)生哈希沖突的數(shù)據(jù)存放于TCAM(三態(tài)可尋址寄存器)里面，然而，上述方法雖然可在一定程度避免哈希沖突的發(fā)生，但由于TCAM空間有限，且成本高昂，如果哈希沖突率高，而TCAM空間不足，那么會(huì)導(dǎo)致沖突的表項(xiàng)無(wú)處存放，額外增設(shè)TCAM也勢(shì)必提高整個(gè)設(shè)備的成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種降低Hash沖突概率的方法及裝置，以實(shí)現(xiàn)在不擴(kuò)大物理存儲(chǔ)器(Memory)的前提下，有效的減少?zèng)_突概率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出如下技術(shù)方案：一種降低Hash沖突概率的方法，所述方法包括：將一塊物理存儲(chǔ)器分成多塊，每一塊存儲(chǔ)器使用一個(gè)Hash算法進(jìn)行Hash運(yùn)算，得到多個(gè)hash值對(duì)應(yīng)的鏈表入口，然后再用Hash算法輸入的key與存儲(chǔ)器存儲(chǔ)條目?jī)?nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一一比對(duì)，為當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)找到一個(gè)空的存儲(chǔ)條目，其中，每塊存儲(chǔ)器使用的Hash算法均不相同，且分成后的每塊存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度小于原存儲(chǔ)器。

優(yōu)選地，所述Hash算法用到的Hash函數(shù)為本原多項(xiàng)式。

優(yōu)選地，分成的每塊存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度均等或不均等。

本發(fā)明還提出了另外一種技術(shù)方案：一種降低Hash沖突概率的方法，所述方法包括：將一塊物理存儲(chǔ)器從邏輯上分成多塊，每塊存儲(chǔ)器應(yīng)用一個(gè)Hash算法進(jìn)行Hash運(yùn)算，得到多個(gè)hash值對(duì)應(yīng)的鏈表入口，然后再用Hash算法輸入的key與存儲(chǔ)器存儲(chǔ)條目?jī)?nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一一比對(duì)，為當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)找到一個(gè)空的存儲(chǔ)條目，其中，每塊存儲(chǔ)器使用的Hash算法均不相同，且分成后的每塊存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度與原存儲(chǔ)器保持一致。

本發(fā)明還提出了另外一種技術(shù)方案：一種降低Hash沖突概率的裝置，所述裝置包括：分塊模塊、Hash運(yùn)算模塊和比對(duì)模塊，所述分塊模塊用于將一塊物理存儲(chǔ)器分成多塊，分成后的每塊存儲(chǔ)器對(duì)應(yīng)一個(gè)所述Hash運(yùn)算模塊；所述Hash運(yùn)算模塊用于對(duì)其對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)器使用一個(gè)Hash算法進(jìn)行Hash運(yùn)算，得到多個(gè)hash值對(duì)應(yīng)的鏈表入口；所述比對(duì)模塊用于用Hash算法輸入的key與存儲(chǔ)器存儲(chǔ)條目?jī)?nèi)的數(shù)據(jù)相一一比對(duì)，為當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)找到一個(gè)空的存儲(chǔ)條目，其中，所述Hash運(yùn)算模塊之間使用的Hash算法均不相同，且由所述分塊模塊分成的存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度小于或等于原存儲(chǔ)器的深度。

優(yōu)選地，所述分塊模塊將一塊物理存儲(chǔ)器分成多塊存儲(chǔ)深度均等或不均等的存儲(chǔ)器。

與現(xiàn)有技術(shù)不同，本發(fā)明通過(guò)將一塊存儲(chǔ)器分成多塊，每塊使用不同的Hash算法進(jìn)行運(yùn)算，在不擴(kuò)大物理存儲(chǔ)器(Memory)的前提下，有效的減少?zèng)_突概率。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例1降低Hash沖突概率的方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例1降低Hash沖突概率的方法的原理示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例2降低Hash沖突概率的方法的流程示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例2降低Hash沖突概率的方法的原理示意圖；

圖5是本發(fā)明降低Hash沖突概率的裝置的模塊示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述。

本發(fā)明所揭示的一種降低Hash沖突概率的方法及裝置，通過(guò)對(duì)同一個(gè)物理存儲(chǔ)器(Memory)進(jìn)行多次邏輯上的hash運(yùn)算，從而在Memory帶寬允許的前提下，降低hash表的沖突概率。本發(fā)明為降低hash表沖突概率，提出了兩個(gè)技術(shù)方案，即實(shí)施例1和實(shí)施例2，下面將對(duì)這兩個(gè)實(shí)施例進(jìn)行具體描述。

結(jié)合圖1和圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例1所揭示的一種降低Hash沖突概率的方法，包括以下步驟：

步驟1，將一塊物理存儲(chǔ)器從邏輯上分成多塊，分成后的每塊存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度小于原存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度。

比如一塊物理上32K深度的物理Memory，可以從邏輯上從上至下劃分成四塊8K的Memory，即將一塊物理Memory分成了四塊，每塊的存儲(chǔ)深度是均等的，當(dāng)然分成的多塊存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度也可以是不均等的。

步驟2，每一塊存儲(chǔ)器使用一個(gè)Hash算法進(jìn)行Hash運(yùn)算，得到多個(gè)hash值對(duì)應(yīng)的鏈表入口，每塊存儲(chǔ)器使用的Hash算法均不相同。

即每塊存儲(chǔ)器采用與其他存儲(chǔ)器不同的Hash算法進(jìn)行運(yùn)算，如上述分成的四塊Memory，為描述方便，可以標(biāo)記為Memory1、Memory2、Memory3、Memory4，每塊采用不同的Hash函數(shù)來(lái)計(jì)算，如對(duì)于當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，Memory1、Memory2、Memory3和Memory4分別采用各自對(duì)應(yīng)的Hash函數(shù)計(jì)算得到一個(gè)hash值。

優(yōu)選地，本實(shí)施例中，每塊存儲(chǔ)器采用的Hash函數(shù)選用本原多項(xiàng)式，每塊存儲(chǔ)器之間的采用的本原多項(xiàng)式是不同的且是互質(zhì)的。如每塊邏輯的Memory中對(duì)應(yīng)使用x¹³+x⁸+x⁶+x+1、x¹³+x⁷+x⁶+x+1、x¹³+x⁵+x²+x+1、x¹³+x⁴+x³+x+1這幾個(gè)不同的本原多項(xiàng)式做Hash運(yùn)算，即Memory1可對(duì)應(yīng)采用x¹³+x⁸+x⁶+x+1，Memory2可對(duì)應(yīng)采用x¹³+x⁷+x⁶+x+1，Memory3可對(duì)應(yīng)采用x13+x5+x2+x+1，Memory4可對(duì)應(yīng)采用x13+x4+x3+x+1，計(jì)算得到不同的Hash值。由于本原多項(xiàng)式相互之間是互質(zhì)的，能夠很好的平衡各個(gè)邏輯Memory之間的Hash算法。

同樣地，這里的Hash函數(shù)也可優(yōu)選使用本原多項(xiàng)式。

步驟3，將Hash算法輸入的key與存儲(chǔ)器存儲(chǔ)條目?jī)?nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一一比對(duì)，為當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)找到一個(gè)空的存儲(chǔ)條目。

即判斷鏈表入口對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)條目中是否已存有數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有，則該條目為空的，表明可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，此時(shí)可將當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到該存儲(chǔ)條目中。

這樣，本發(fā)明實(shí)施例1產(chǎn)生的Hash沖突概率相當(dāng)于用多塊物理Memory所得到的沖突概率。

結(jié)合圖3和圖4所示，本發(fā)明實(shí)施例2所揭示的一種降低Hash沖突概率的方法，包括以下步驟：

步驟1，將一塊物理存儲(chǔ)器從邏輯上分成多塊，分成后的每塊存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度與原存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度保持一致，每塊存儲(chǔ)器對(duì)應(yīng)的Hash算法不同。

比如一塊物理上32K深度的物理Memory，可以從邏輯上分成四塊32K的Memory，為描述方便，可以標(biāo)記為Memory1、Memory2、Memory3、Memory4。即將一塊物理Memory從邏輯上分成了四塊，每塊的存儲(chǔ)深度是均等的，每塊物理Memory對(duì)應(yīng)一個(gè)Hash算法，每塊物理Memory之間Hash算法互不相同。如Memory1對(duì)應(yīng)Hash1，Memory2對(duì)應(yīng)Hash2，Memory3對(duì)應(yīng)Hash3，Memory4對(duì)應(yīng)Hash4。

步驟2，每一塊存儲(chǔ)器使用一個(gè)Hash算法進(jìn)行Hash運(yùn)算，得到一個(gè)hash值對(duì)應(yīng)的鏈表入口，每塊存儲(chǔ)器使用的Hash算法均不相同。

即將原存儲(chǔ)器采用不同的Hash算法進(jìn)行多次Hash運(yùn)算，如上述分成的四塊Memory，每塊采用不同的Hash函數(shù)來(lái)計(jì)算，如對(duì)于當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，Memory1、Memory2、Memory3和Memory4分別采用各自對(duì)應(yīng)的Hash函數(shù)計(jì)算得到一個(gè)hash值，每個(gè)hash值對(duì)應(yīng)hash表的一個(gè)鏈表入口。

優(yōu)選地，本實(shí)施例中，存儲(chǔ)器采用的Hash函數(shù)選用本原多項(xiàng)式，且采用的多個(gè)本原多項(xiàng)式是不同的且是互質(zhì)的。如將原始存儲(chǔ)器使用x¹³+x⁸+x⁶+x+1、x¹³+x⁷+x⁶+x+1、x¹³+x⁵+x²+x+1、x¹³+x⁴+x³+x+1這幾個(gè)不同的本原多項(xiàng)式做4次Hash運(yùn)算，計(jì)算得到不同的Hash值。由于本原多項(xiàng)式相互之間是互質(zhì)的，能夠很好的平衡各個(gè)邏輯Memory之間的Hash算法。

步驟3，將Hash算法輸入的key與存儲(chǔ)器存儲(chǔ)條目?jī)?nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一一比對(duì)，為當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)找到一個(gè)空的存儲(chǔ)條目。

即判斷鏈表入口對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)條目中是否已存有數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有，則該條目為空的，表明可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，此時(shí)可將當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到該存儲(chǔ)條目中。理論上只要對(duì)同一物理Memory應(yīng)用多次不同的hash算法，總是能夠?yàn)楫?dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)找到一個(gè)空的條目，從而能有效降低hash沖突發(fā)生概率。

這樣，本發(fā)明實(shí)施例1和實(shí)施例2產(chǎn)生的Hash沖突概率相當(dāng)于用多塊物理Memory所得到的沖突概率。

對(duì)應(yīng)的，結(jié)合圖5所示，本發(fā)明所揭示的一種降低Hash沖突概率的裝置，包括：

分塊模塊，用于將一塊物理存儲(chǔ)器分成多塊，分成的存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度小于或等于原存儲(chǔ)器的深度。

如上述將一塊物理上32K深度的物理Memory，從上至下劃分成四塊8K的Memory，當(dāng)然，分成的多塊存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)深度也可以是不均等的?；蛘邔⒁粔K物理上32K深度的物理Memory從邏輯上分為四塊32K深度的物理Memory。

Hash運(yùn)算模塊，用于對(duì)其對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)器使用一個(gè)Hash算法進(jìn)行Hash運(yùn)算，得到多個(gè)hash值對(duì)應(yīng)的鏈表入口。分成后的每塊存儲(chǔ)器對(duì)應(yīng)一個(gè)Hash運(yùn)算模塊，且Hash運(yùn)算模塊之間使用的Hash算法均不相同。

優(yōu)選地，Hash運(yùn)算模塊采用的Hash函數(shù)優(yōu)選為本原多項(xiàng)式。

比對(duì)模塊，用于將Hash算法輸入的key與存儲(chǔ)器存儲(chǔ)條目?jī)?nèi)的數(shù)據(jù)相一一比對(duì)，為當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)找到一個(gè)空的存儲(chǔ)條目。

每個(gè)模塊的具體實(shí)現(xiàn)原理可參照上述方法中的具體描述，這里不再贅述。

本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容及技術(shù)特征已揭示如上，然而熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員仍可能基于本發(fā)明的教示及揭示而作種種不背離本發(fā)明精神的替換及修飾，因此，本發(fā)明保護(hù)范圍應(yīng)不限于實(shí)施例所揭示的內(nèi)容，而應(yīng)包括各種不背離本發(fā)明的替換及修飾，并為本專(zhuān)利申請(qǐng)權(quán)利要求所涵蓋。