Die effiziente Speicherung und schnelle Verarbeitung großer Datenmengen sind zentrale Herausforderungen in der heutigen IT-Welt. Gerade in datenintensiven Anwendungen kann der Erfolg eines Systems wesentlich von der gewählten Speicherstruktur abhängen. Valkey, ein fortschrittliches Datenverwaltungssystem, setzt mit seiner Version 8.1 auf eine neue, eigens entwickelte Hash-Tabelle, die es ermöglicht, mehr Daten auf weniger Speicher bei gleichzeitig verbesserter Leistung zu speichern. Diese Veränderung ist mehr als nur ein technisches Update – sie steht für eine neuartige Herangehensweise an Speicheroptimierung und Zugriffsgeschwindigkeit.
Hash-Tabellen spielen in vielen datenbasierten Systemen eine zentrale Rolle. Sie bilden Schlüssel-Wert-Paare ab und ermöglichen schnelle Zugriffe, ohne den gesamten Datensatz durchsuchen zu müssen. Die traditionelle Implementierung von Valkey basierte auf einer sogenannten „dict“-Struktur, die zwei Tabellen beinhaltete und Kollisionen durch verkettete Listen löste. Bei dieser Konstruktionsweise waren allerdings mehrere Lesefrequenzen aus dem Hauptspeicher notwendig, was eine erhebliche Verlangsamung im Zugriff bedeuten kann. Jeder zusätzliche Zeiger beansprucht zudem wertvollen Speicherplatz, der insbesondere bei einer großen Anzahl von Schlüsseln schnell in die Gigabyte-Bereiche wachsen kann.
Ein zentraler Engpass bei der herkömmlichen Methode ist die Speicherzugriffszeit. Während der Hauptspeicher im Vergleich zum CPU-Cache deutlich langsamer arbeitet, sind unnötige Zugriffe auf den RAM ein großes Performance-Problem. Moderne CPUs arbeiten mit Cache-Linien, typischerweise 64 Bytes groß, die in einem Zug geladen werden. Eine Hash-Tabelle sollte daher idealerweise möglichst viele relevante Daten in einer solchen Cache-Linie bündeln, um Ladeprozesse zu minimieren und somit den Zugriff zu beschleunigen. Die Entscheidung, keine open-source, bereits etablierte Hash-Tabelle wie Swiss Tables zu verwenden, basiert auf spezifischen Anforderungen von Valkey.
Die Notwendigkeit einer inkrementellen Rehashing-Funktion ist essenziell, damit das System beim Vergrößern der Tabelle nicht einfriert und der Server weiterhin performant bleibt. Zusätzlich müssen Operationen wie kontinuierliches Scannen und zufälliges Element-Sampling unterstützt werden – Funktionen, die in Standard-Hash-Tabellen nicht zwingend vorhanden sind. Diese besonderen Anforderungen erforderten die Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung. Die neue Hash-Tabelle von Valkey 8.1 besticht durch ihr innovatives Design.
Die Speicherstruktur besteht aus 64-Byte-Buckets, die exakt eine Cache-Linie einnehmen. Pro Bucket können bis zu sieben Elemente untergebracht werden. Sollte es zu Kollisionen kommen, befinden sich alle Elemente mit denselben Hash-Bucket-Zuordnungen im selben Bucket. Rechnende und speicherrelevante Aspekte verschmelzen hier zu einer effizienten Einheit, denn die bisherigen dictEntries wurden eliminiert und Schlüssel zusammen mit den Werten direkt in einem serverObject eingebettet. Dieses Vorgehen führt zu reduzierten Speicherzugriffen: Für das Auffinden eines Schlüssel-Wert-Paares sind nun lediglich zwei Zugriffe notwendig – auf den Bucket und auf das serverObject.
Die Reduktion der Zugriffe senkt die Latenz und erhöht die Chance, dass alle benötigten Daten bereits im CPU-Cache enthalten sind. Sollte ein Bucket voll sein, sorgt ein Zeiger auf einen sogenannten Kind-Bucket für Erweiterbarkeit, wobei lange Bucket-Ketten durch eine gute Verteilung der Hash-Funktion kaum vorkommen. Der Bucket beinhaltet eine präzise Metadata-Sektion, die insgesamt acht Bytes umfasst. Hier ist ein Bit reserviert für den Hinweis, ob ein Kind-Bucket existiert. Sieben weitere Bits kennzeichnen, welche der sieben Slots im Bucket aktuell genutzt werden.
Die übrigen sieben Bytes speichern sekundäre Hash-Werte für jedes Element. Diese sekundären Hashes stammen aus den ungenutzten Bits des ursprünglichen Hashs und dienen dazu, Elemente schnell auszuschließen, bei denen kein Schlüsselmatch vorliegt, ohne aufwändige Schlüsselvergleiche durchführen zu müssen. Diese Technik eliminiert effektiv 99,6 % der Fehlzugriffe, was Speicherzugriffe weiter minimiert. Die Vorteile dieser neuen Struktur spiegeln sich insbesondere im Speicherverbrauch wider. Pro Schlüssel-Wert-Paar konnte der Speicherbedarf um etwa 20 Bytes gesenkt werden.
Bei Schlüsseln mit Zeitablauf (TTL) sind Einsparungen sogar noch größer – bis zu 30 Bytes weniger Verbrauch pro Eintrag. Im Zusammenspiel mit kleineren Objekten und intensiverer Nutzung von Pipelining-Mechanismen konnten zudem geringfügige Verbesserungen bei Latenz und CPU-Auslastung erzielt werden, auch wenn diese Effekte in der Praxis für viele Anwendungen eher zweitrangig sind. Nicht nur bei einfachen Key-Value-Paaren zahlt sich die neue Hash-Tabelle aus, sondern auch bei komplexeren Datentypen wie Hashes, Sets und Sorted Sets. Sobald diese Strukturen eine bestimmte Elementanzahl überschreiten, verwendet Valkey ebenfalls die neue Hash-Tabelle, was dort Einsparungen von etwa 10 bis 20 Bytes pro Element ermöglicht. Das Aufbrechen der bisherigen dictEntry-Struktur und die Verlagerung des Schlüssel-Wert-Paares in serverObjects kombiniert mit einem cache-optimierten Bucket-Design ist ein Paradebeispiel dafür, wie fein abgestimmte Datenstrukturentscheidungen große Auswirkungen auf Speicherverbrauch und Performance haben können.
Dieses Arbeiten auf Mikroebene der Speicherorganisation ist essentiell für Systeme, die mit Millionen bis Milliarden von Schlüsseln arbeiten. Valkey 8.1 zeigt somit eindrucksvoll, wie moderne Systemarchitekturen durch gezielte Optimierungen in Kernkomponenten wie dem Hash-Table-Design maßgeblich wachsen können – ohne dabei auf bewährte Prinzipien wie inkrementelles Rehashing und vollständige Datenkonsistenz zu verzichten. Der kreative Einsatz sekundärer Hashes zur Fehlerminimierung und die geschickte Nutzung der CPU-Cache-Strukturen sind Weichenstellungen, die Valkey nicht nur für heutige Anforderungen, sondern auch für künftige Herausforderungen ideal positionieren. Der Entwickler Viktor Söderqvist und sein Team haben mit dieser Neuentwicklung den Grundstein für effizientere Datenverwaltung, bessere Skalierbarkeit und höhere Zugriffsperformance gelegt.
Die im Kern für hochperformante Systeme essentielle Verringerung des Speicherbedarfs hat unmittelbare Vorteile in Bezug auf Kosteneffizienz und Ressourcenauslastung – Faktoren, die in großen IT-Umgebungen von zentraler Bedeutung sind. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Valkey mit der neuen Hash-Tabelle in Version 8.1 einen wichtigen Schritt in Richtung moderner, schlanker und gleichzeitig funktional umfassender Datenstrukturen unternommen hat. Die innovative Technik hinter der Speicherblockierung, der sekundären Hash-Berechnung und der Cache-Optimierung macht Valkey zu einer der effizientesten Lösungen auf dem Markt, vor allem wenn es um die Speicherung großer Mengen an Schlüssel-Wert-Paaren geht. Unternehmen und Entwickler, die Wert auf effizienten Speicherverbrauch, Skalierbarkeit und stabile Antwortzeiten legen, finden in Valkey 8.
1 eine leistungsfähige Basis für ihre Datenmanagement-Bedürfnisse. Neben den offensichtlichen technischen Vorteilen will der Beitrag auch den Blick auf die Bedeutung maßgeschneiderter Entwicklung öffnen. Oftmals bieten Standardlösungen nur eine begrenzte Anpassungsfähigkeit, weshalb speziell zugeschnittene Systeme wie Valkey eine wichtige Rolle spielen, um maßgeschneiderte Anforderungen in der Praxis umzusetzen. Wer auf langfristige Performance und Ressourceneinsparungen setzt, profitiert von solchen eigenen Entwicklungen – insbesondere, wenn diese die Balance zwischen Innovationsgeist und etablierten Standards halten. Valkeys neue Hash-Tabelle ist somit nicht nur ein Meilenstein der Speichertechnologie, sondern auch ein Beispiel dafür, wie moderne Softwareentwicklung mit gezielter Optimierung erhebliche Leistungsgewinne erzielen kann.
Die Zukunft der Datenhaltung wird ganz wesentlich durch intelligente Strukturierung und smarte Nutzung von Hardwareeigenschaften geprägt sein. Valkey 8.1 ist ein überzeugender Beleg dafür, wie diese Entwicklung pragmatisch und zugleich visionär umgesetzt werden kann.
