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Redis源码分析(二十三)--- CRC循环冗余算法和RAND随机数算法

时间:2014-10-29 10:52:12      阅读:213      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:nosql数据库   redis   算法   random   

             今天开始研究Redis源码中的一些工具类的代码实现,工具类在任何语言中,实现的算法原理应该都是一样的,所以可以借此机会学习一下一些比较经典的算法。比如说我今天看的Crc循环冗余校验算法和rand随机数产生算法。

            CRC算法全称循环冗余校验算法。CRC校验的基本思想是利用线性编码理论,在发送端根据要传送的k位二进制码序列,以一定的规则产生一个校验用的监督码(既CRC码)r位,并附在信息后边,构成一个新的二进制码序列数共(k+r)位,最后发送出去。在接收端, 则根据信息码和CRC码之间所遵循的规则进行检验,以确定传送中是否出错。16位的CRC码产生的规则是先将要发送的二进制序列数左移16位(既乘以 )后,再除以一个多项式,最后 所得到的余数既是CRC码。在Redis中实现的冗余校验算法为字节型算法;

字节型算法的一般描述为:本字节的CRC码,等于上一字节CRC码的低8位左移8位,与上一字节CRC右移8位同本字节异或后所得的CRC码异或。    
字节型算法如下:
1)CRC寄存器组初始化为全"0"(0x0000)。(注意:CRC寄存器组初始化全为1时,最后CRC应取反。)
2)CRC寄存器组向左移8位,并保存到CRC寄存器组。
3)原CRC寄存器组高8位(右移8位)与数据字节进行异或运算,得出一个指向值表的索引。
4)索引所指的表值与CRC寄存器组做异或运算。
5)数据指针加1,如果数据没有全部处理完,则重复步骤2)。
6)得出CRC。 

我们来对应一下在Redis中的代码,完全符合;

/* Crc64循环冗余运算算法,crc:基础值0,s:传入的内容,l:内容长度 */
uint64_t crc64(uint64_t crc, const unsigned char *s, uint64_t l) {
    uint64_t j;

    for (j = 0; j < l; j++) {
        uint8_t byte = s[j];
        crc = crc64_tab[(uint8_t)crc ^ byte] ^ (crc >> 8);
    }
    return crc;
}
Redis内置的例子,
/* Test main */
/* 测试的代码 */
#ifdef TEST_MAIN
#include <stdio.h>
int main(void) {
    printf("e9c6d914c4b8d9ca == %016llx\n",
        (unsigned long long) crc64(0,(unsigned char*)"123456789",9));
    return 0;
}
对字符串1到9做冗余运算。

      下面说说Redis中的随机算法实现的原理,一开始以为是调用的是math.Rand()方法,后来发现,我真的是错了。作者给出的理由是:

/* Pseudo random number generation functions derived from the drand48()
 * function obtained from pysam source code.
 *
 * This functions are used in order to replace the default math.random()
 * Lua implementation with something having exactly the same behavior
 * across different systems (by default Lua uses libc's rand() that is not
 * required to implement a specific PRNG generating the same sequence
 * in different systems if seeded with the same integer).
 *
 * The original code appears to be under the public domain.
 * I modified it removing the non needed functions and all the
 * 1960-style C coding stuff...
 * 
 * 随机函数在不同的系统可能会表现出不同的行为,作者就没有采用系统自带的math.random,
 * ,而是基于drand48()随机算法,重写了随机函数行为,作者在重写随机代码的时候取出了不需要的方法
 * ----------------------------------------------------------------------------

             也就是说作者是重写了随机算法。基于的算法实现是drand48()算法。因为此算法用到了48位的数字所以用此名。srand48和drand48是Unix库函数,drand48的作用是产生[0,1]之间均匀分布的随机数,采用了线性同余法和48位整数运算来产生伪随机序列函数用上面的算法产生一个48位的伪随机整数,然后再取出此整数的高32位作为随机数,然后将这个32位的伪随机数规划到[0,1]之间,用函数srand48来初始化drand48(),其只对于48位整数的高32位进行初始化,而其低16位被设定为随机值。这是一种统计特性比较好的伪随机发生器。这2个函数原版的C语言实现:

#ifndef DRAND48_H
#define DRAND48_H

#include <stdlib.h>

#define m 0x100000000LL
#define c 0xB16
#define a 0x5DEECE66DLL

static unsigned long long seed = 1;

double drand48(void)
{
	seed = (a * seed + c) & 0xFFFFFFFFFFFFLL;
	unsigned int x = seed >> 16;
    return 	((double)x / (double)m);
	
}

void srand48(unsigned int i)
{
    seed  = (((long long int)i) << 16) | rand();
}

#endif

因为这里还是用到了系统的rand()函数,z作者完全没有用系统自带的,所以在Redis中这里的实现就略有不同了:

int32_t redisLrand48() {
    next();
    return (((int32_t)x[2] << (N - 1)) + (x[1] >> 1));
}

/* 设置种子 */
void redisSrand48(int32_t seedval) {
    SEED(X0, LOW(seedval), HIGH(seedval));
}

static void next(void) {
    uint32_t p[2], q[2], r[2], carry0, carry1;

    MUL(a[0], x[0], p);
    ADDEQU(p[0], c, carry0);
    ADDEQU(p[1], carry0, carry1);
    MUL(a[0], x[1], q);
    ADDEQU(p[1], q[0], carry0);
    MUL(a[1], x[0], r);
    x[2] = LOW(carry0 + carry1 + CARRY(p[1], r[0]) + q[1] + r[1] +
            a[0] * x[2] + a[1] * x[1] + a[2] * x[0]);
    x[1] = LOW(p[1] + r[0]);
    x[0] = LOW(p[0]);
}
具体的next的实现,参照源代码,各种4则运算的并操作。

Redis源码分析(二十三)--- CRC循环冗余算法和RAND随机数算法

标签:nosql数据库   redis   算法   random   

原文地址:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/40582189

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