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详解Redis SCAN命令实现有限保证的原理
来源:jb51  时间:2019/7/30 9:18:54  对本文有异议

SCAN命令可以为用户保证:从完整遍历开始直到完整遍历结束期间,一直存在于数据集内的所有元素都会被完整遍历返回,但是同一个元素可能会被返回多次。如果一个元素是在迭代过程中被添加到数据集的,又或者是在迭代过程中从数据集中被删除的,那么这个元素可能会被返回,也可能不会返回。

这是如何实现的呢,先从Redis中的字典dict开始。Redis的数据库是使用dict作为底层实现的。

字典数据类型

Redis中的字典由dict.h/dict结构表示:

  1. typedef struct dict {
  2. dictType *type;
  3. void *privdata;
  4. dictht ht[2];
  5. long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
  6. unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
  7. } dict;
  8.  
  9. typedef struct dictht {
  10. dictEntry **table;
  11. unsigned long size;
  12. unsigned long sizemask;
  13. unsigned long used;
  14. } dictht;

字典由两个哈希表dictht构成,主要用做rehash,平常主要使用ht[0]哈希表。

哈希表由一个成员为dictEntry的数组构成,size属性记录了数组的大小,used属性记录了已有节点的数量,sizemask属性的值等于size - 1。数组大小一般是2n,所以sizemask二进制是0b11111...,主要用作掩码,和哈希值一起决定key应该放在数组的哪个位置。

求key在数组中的索引的计算方法如下:

index = hash & d->ht[table].sizemask;

也就是根据掩码求低位值。

rehash的问题

字典rehash时会使用两个哈希表,首先为ht[1]分配空间,如果是扩展操作,ht[1]的大小为第一个大于等于2倍ht[0].used的2n,如果是收缩操作,ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used的2n。然后将ht[0]的所有键值对rehash到ht[1]中,最后释放ht[0],将ht[1]设置为ht[0],新创建一个空白哈希表当做ht[1]。rehash不是一次完成的,而是分多次、渐进式地完成。

举个例子,现在将一个size为4的哈希表ht[0](sizemask为11, index = hash & 0b11)rehash至一个size为8的哈希表ht[1](sizemask为111, index = hash & 0b111)。

ht[0]中处于bucket0位置的key的哈希值低两位为00,那么rehash至ht[1]时index取低三位可能为000(0)和100(4)。也就是ht[0]中bucket0中的元素rehash之后分散于ht[1]的bucket0与bucket4,以此类推,对应关系为:

  1. ht[0] -> ht[1]
  2. ----------------
  3. 0 -> 0,4
  4. 1 -> 1,5
  5. 2 -> 2,6
  6. 3 -> 3,7

如果SCAN命令采取0->1->2->3的顺序进行遍历,就会出现如下问题:

•扩展操作中,如果返回游标1时正在进行rehash,ht[0]中的bucket0中的部分数据可能已经rehash到ht[1]中的bucket[0]或者bucket[4],在ht[1]中从bucket1开始遍历,遍历至bucket4时,其中的元素已经在ht[0]中的bucket0中遍历过,这就产生了重复问题。
•缩小操作中,当返回游标5,但缩小后哈希表的size只有4,如何重置游标?

SCAN的遍历顺序

SCAN命令的遍历顺序,可以举一个例子看一下:

  1. 127.0.0.1:6379[3]> keys *
  2. 1) "bar"
  3. 2) "qux"
  4. 3) "baz"
  5. 4) "foo"
  6. 127.0.0.1:6379[3]> scan 0 count 1
  7. 1) "2"
  8. 2) 1) "bar"
  9. 127.0.0.1:6379[3]> scan 2 count 1
  10. 1) "1"
  11. 2) 1) "foo"
  12. 127.0.0.1:6379[3]> scan 1 count 1
  13. 1) "3"
  14. 2) 1) "qux"
  15. 2) "baz"
  16. 127.0.0.1:6379[3]> scan 3 count 1
  17. 1) "0"
  18. 2) (empty list or set)

可以看出顺序是0->2->1->3,很难看出规律,转换成二进制观察一下:

00 -> 10 -> 01 -> 11

二进制就很明了了,遍历采用的顺序也是加法,但每次是高位加1的,也就是从左往右相加、从高到低进位的。

SCAN源码

SCAN遍历字典的源码在dict.c/dictScan,分两种情况,字典不在进行rehash或者正在进行rehash。

不在进行rehash时,游标是这样计算的:

  1. m0 = t0->sizemask;
  2. // 将游标的umask位的bit都置为1
  3. v |= ~m0;
  4. // 反转游标
  5. v = rev(v);
  6. // 反转后+1,达到高位加1的效果
  7. v++;
  8. // 再次反转复位
  9. v = rev(v);

当size为4时,sizemask为3(00000011),游标计算过程:

  1. v |= ~m0 v = rev(v) v++ v = rev(v)
  2. 00000000(0) -> 11111100 -> 00111111 -> 01000000 -> 00000010(2)
  3. 00000010(2) -> 11111110 -> 01111111 -> 10000000 -> 00000001(1)
  4. 00000001(1) -> 11111101 -> 10111111 -> 11000000 -> 00000011(3)
  5. 00000011(3) -> 11111111 -> 11111111 -> 00000000 -> 00000000(0)

遍历size为4时的游标状态转移为0->2->1->3。

同理,size为8时的游标状态转移为0->4->2->6->1->5->3->7,也就是000->100->010->110->001->101->011->111。

再结合前面的rehash:

  1. ht[0] -> ht[1]
  2. ----------------
  3. 0 -> 0,4
  4. 1 -> 1,5
  5. 2 -> 2,6
  6. 3 -> 3,7

可以看出,当size由小变大时,所有原来的游标都能在大的哈希表中找到相应的位置,并且顺序一致,不会重复读取并且不会遗漏。

当size由大变小的情况,假设size由8变为了4,分两种情况,一种是游标为0,2,1,3中的一种,此时继续读取,也不会遗漏和重复。

但如果游标返回的不是这四种,例如返回了7,7&11之后变为了3,所以会从size为4的哈希表的bucket3开始继续遍历,而bucket3包含了size为8的哈希表中的bucket3与bucket7,所以会造成重复读取size为8的哈希表中的bucket3的情况。

所以,redis里rehash从小到大时,SCAN命令不会重复也不会遗漏。而从大到小时,有可能会造成重复但不会遗漏。

当正在进行rehash时,游标计算过程:

  1. /* Make sure t0 is the smaller and t1 is the bigger table */
  2. if (t0->size > t1->size) {
  3. t0 = &d->ht[1];
  4. t1 = &d->ht[0];
  5. }
  6. m0 = t0->sizemask;
  7. m1 = t1->sizemask;
  8. /* Emit entries at cursor */
  9. if (bucketfn) bucketfn(privdata, &t0->table[v & m0]);
  10. de = t0->table[v & m0];
  11. while (de) {
  12. next = de->next;
  13. fn(privdata, de);
  14. de = next;
  15. }
  16. /* Iterate over indices in larger table that are the expansion
  17. * of the index pointed to by the cursor in the smaller table */
  18. do {
  19. /* Emit entries at cursor */
  20. if (bucketfn) bucketfn(privdata, &t1->table[v & m1]);
  21. de = t1->table[v & m1];
  22. while (de) {
  23. next = de->next;
  24. fn(privdata, de);
  25. de = next;
  26. }
  27. /* Increment the reverse cursor not covered by the smaller mask.*/
  28. v |= ~m1;
  29. v = rev(v);
  30. v++;
  31. v = rev(v);
  32. /* Continue while bits covered by mask difference is non-zero */
  33. } while (v & (m0 ^ m1));

算法会保证t0是较小的哈希表,不是的话t0与t1互换,先遍历t0中游标所在的bucket,然后再遍历较大的t1。

求下一个游标的过程基本相同,只是把m0换成了rehash之后的哈希表的m1,同时还加了一个判断条件:

v & (m0 ^ m1)

size4的m0为00000011,size8的m1为00000111,m0 ^ m1取值为00000100,即取二者mask的不同位,看游标在这些标志位是否为1。

假设游标返回了2,并且正在进行rehash,此时size由4变成了8,二者mask的不同位是低第三位。

首先遍历t0中的bucket2,然后遍历t1中的bucket2,公式计算出的下一个游标为6(00000110),低第三位为1,继续循环,遍历t1中的bucket6,然后计算游标为1,结束循环。

所以正在rehash时,是两个哈希表都遍历的,以避免遗漏的情况。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Redis SCAN命令实现有限保证的原理,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对w3xue网站的支持!
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