（二十三）--- CRC循環冗余算法和RAND隨機數算法 · Redis源碼分析

? ? ? ? ? ?今天開始研究Redis源碼中的一些工具類的代碼實現，工具類在任何語言中，實現的算法原理應該都是一樣的，所以可以借此機會學習一下一些比較經典的算法。比如說我今天看的Crc循環冗余校驗算法和rand隨機數產生算法。 ? ? ? ? ? CRC算法全稱循環冗余校驗算法。CRC校驗的基本思想是利用線性編碼理論,在發送端根據要傳送的k位二進制碼序列,以一定的規則產生一個校驗用的監督碼（既CRC碼）r位,并附在信息后邊,構成一個新的二進制碼序列數共(k+r)位,最后發送出去。在接收端, 則根據信息碼和CRC碼之間所遵循的規則進行檢驗,以確定傳送中是否出錯。16位的CRC碼產生的規則是先將要發送的二進制序列數左移16位（既乘以?）后,再除以一個多項式,最后所得到的余數既是CRC碼。在Redis中實現的冗余校驗算法為字節型算法；字節型算法的一般描述為：本字節的CRC碼，等于上一字節CRC碼的低8位左移8位，與上一字節CRC右移8位同本字節異或后所得的CRC碼異或。 ? ? 字節型算法如下： 1)CRC寄存器組初始化為全"0"(0x0000)。（注意：CRC寄存器組初始化全為1時，最后CRC應取反。） 2)CRC寄存器組向左移8位,并保存到CRC寄存器組。 3)原CRC寄存器組高8位（右移8位）與數據字節進行異或運算，得出一個指向值表的索引。 4)索引所指的表值與CRC寄存器組做異或運算。 5)數據指針加1，如果數據沒有全部處理完，則重復步驟2)。 6)得出CRC。? 我們來對應一下在Redis中的代碼，完全符合； ~~~ /* Crc64循環冗余運算算法，crc:基礎值0，s：傳入的內容，l:內容長度 */ 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內置的例子， ~~~ /* Test main */ /* 測試的代碼 */ #ifdef TEST_MAIN #include <stdio.h> int main(void) { printf("e9c6d914c4b8d9ca == %016llx\n", (unsigned long long) crc64(0,(unsigned char*)"123456789",9)); return 0; } ~~~ 對字符串1到9做冗余運算。 ? ? 下面說說Redis中的隨機算法實現的原理，一開始以為是調用的是math.Rand()方法，后來發現，我真的是錯了。作者給出的理由是: ~~~ /* 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... * * 隨機函數在不同的系統可能會表現出不同的行為，作者就沒有采用系統自帶的math.random, * ,而是基于drand48()隨機算法，重寫了隨機函數行為,作者在重寫隨機代碼的時候取出了不需要的方法 * ---------------------------------------------------------------------------- ~~~ ? ? ? ? ? ?也就是說作者是重寫了隨機算法。基于的算法實現是drand48()算法。因為此算法用到了48位的數字所以用此名。srand48和drand48是Unix庫函數，drand48的作用是產生[0,1]之間均勻分布的隨機數，采用了線性同余法和48位整數運算來產生偽隨機序列函數用上面的算法產生一個48位的偽隨機整數，然后再取出此整數的高32位作為隨機數，然后將這個32位的偽隨機數規劃到[0,1]之間，用函數srand48來初始化drand48（),其只對于48位整數的高32位進行初始化，而其低16位被設定為隨機值。這是一種統計特性比較好的偽隨機發生器。這2個函數原版的C語言實現: ~~~ #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 ~~~ 因為這里還是用到了系統的rand()函數，z作者完全沒有用系統自帶的，所以在Redis中這里的實現就略有不同了: ~~~ int32_t redisLrand48() { next(); return (((int32_t)x[2] << (N - 1)) + (x[1] >> 1)); } /* 設置種子 */ 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]); } ~~~ 具體的next的實現，參照源代碼，各種4則運算的并操作。