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Redis 设计与实现 4:字典
来源:cnblogs  作者:小新是也  时间:2020/12/28 9:44:53  对本文有异议

Redis 中,字典是基础结构。Redis 数据库数据、过期时间、哈希类型都是把字典作为底层结构。

字典的结构

哈希表

哈希表的实现代码在:dict.h/dictht ,Redis 的字典用哈希表的方式实现。

typedef struct dictht {
	// 哈希表数组,俗称的哈希桶(bucket)
    dictEntry **table;
    // 哈希表的长度
    unsigned long size;
    // 哈希表的长度掩码,用来计算索引值,保证不越界。总是 size - 1
    // h = dictHashKey(ht, he->key) & n.sizemask;
    unsigned long sizemask;
    // 哈希表已经使用的节点数
    unsigned long used;
} dictht;
  • table 是一个哈希表数组,每个节点的实现在 dict.h/dictEntry,每个 dictEntry 保存一个键值对。
  • size 属性记录了向系统申请的哈希表的长度,不一定都用完,有预留空间的。
  • sizemask 属性主要是用来计算 索引值 = 哈希值 & sizemask,这个索引值决定了键值对放在 table 的哪个位置。它的值总是 size - 1,其实我有点不明白为啥计算的时候不直接用 size - 1,知道的大佬请明示。
  • used 属性用来记录已经使用的节点数,size - use 就是未使用的节点啦。

下图展示了一个大小为 4 的空哈希表结构,没有任何键值对
一个空哈希表

哈希节点

哈希表 dicthttable 的元素由哈希节点 dictEntry 组成,每一个 dictEntry 就是一个键值对

typedef struct dictEntry {
	// 键
    void *key;
    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    // 下一个哈希节点,用于哈希冲突时拉链表用的
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

next 指针是用于当哈希冲突的时候,可以形成链表用的。后续会将

字典

Redis 的字典实现在: dict.h/dict

typedef struct dict {
	// 哈希算法
    dictType *type;
    // 私有数据,用于不同类型的哈希算法的参数
    void *privdata;
    // 两个哈希表,用两个的原因是 rehash 扩容缩容用的
    dictht ht[2];
    // rehash 进行到的索引值,当没有在 rehash 的时候,为 -1
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    // 正在跑的迭代器
    unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

// dictType 实际上就是哈希算法,不知道为啥名字叫 dictType
typedef struct dictType {
	// hash方法,根据 key 计算哈希值
    uint64_t (*hashFunction)(const void *key);
    // 复制 key
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    // 复制 value
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
    // key 比较
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    // 销毁 key
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    // 销毁 value
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

dictType 属性表示字典类型,实际上这个字典类型就是一组操作键值对算法,里面规定了很多函数。
privdata 则是为不同类型的 dictType 提供的可选参数。
如果有需要,在创建字典的时候,可以传入dictTypeprivdata

dict.c

// 创建字典,这里有 type 和 privdata 可以传
dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr) {
    dict *d = zmalloc(sizeof(*d));
    _dictInit(d,type,privDataPtr);
    return d;
}

// 初始化字典
int _dictInit(dict *d, dictType *type, void *privDataPtr) {
    _dictReset(&d->ht[0]);
    _dictReset(&d->ht[1]);
    d->type = type;
    d->privdata = privDataPtr;
    d->rehashidx = -1;
    d->iterators = 0;
    return DICT_OK;
}

下图是比较完整的普通状态下的 dict 的结构(没有进行 rehash,也没有迭代器的状态):
dict 结构图# 哈希算法
当字典中需要添加新的键值对时,需要先对键进行哈希,算出哈希值,然后在根据字典的长度,算出索引值。

// 使用哈希字典里面的哈希算法,算出哈希值
hash = dict->type->hashFunction(key)
// 使用 sizemask 和 哈希值算出索引值
idx = hash & d->ht[table].sizemask;
// 通过索引值,定位哈希节点
he = d->ht[table].table[idx];

哈希冲突

哈希冲突指的是多个不同的 key,算出的索引值一样。

Redis 解决哈希冲突的方法是:拉链法。就是每个哈希节点后面有个 next 指针,当发现计算出的索引值对应的位置有其他节点,那么直接加在前面节点后即可,这样就形成了一个链表。

下图展示了 {k1, v1}{k2, v2} 哈希冲突的结构。
假设 k1k2 算出的索引值都是 3,当 k2 发现 table[3] 已经有 dictEntry{k1,v1},那就 dictEntry{k1,v1}.next = dictEntry{k2,v2}
哈希冲突拉链表的示意图

rehash

随着操作的不断进行,哈希表的长度会不断增减。哈希表的长度太长会造成空间浪费,太短哈希冲突明显导致性能下降,哈希表需要通过扩容或缩容,让哈希表的长度保持在一个合理的范围内。
Redis 通过 ht[0] 和 ht[1] 来完成 rehash 的操作,步骤如下:

  1. 为 ht[1] 分配空间,分配的空间长度有两种情况:
    • 扩容:第一个大于等于 ht[0].used * 2\(2^n\) 的数,例如 ht[0].used = 3,那么分配的是距离 6 最近的 \(2^3=8\)
    • 缩容:第一个大于等于 ht[0].used / 2\(2^n\) 的数,例如 ht[0].used = 6,那么分配的是距离 3 最近的 \(2^2=4\)
  2. 将 h[0] 上的键值对都迁移到 h[1],迁移的时候都是重新计算索引值的。由于 h[1] 的长度较长,之前在 h[0] 拉链的元素大概率会被分到不同的位置。
  3. ht[0] 所有的键值对迁移完之后,h[0] 释放,然后 h[0] = h[1],并把 h[1] 清空,为下次 rehash 准备

渐进式 rehash

上面说的 rehash 中的第二步,迁移的过程不是一次完成的。如果哈希表的长度比较小,一次完成很快。但是如果哈希表很长,例如百万千万,那这个迁移的过程就没有那么快了,会造成命令阻塞!
下面来说说,redis 是如何渐进式地将 h[0] 中的键值对迁移到 h[1] 中的:

  1. 为 h[1] 开辟空间,字典同时持有 h[0] 和 h[1]
  2. 字典中的 rehashidx 维护了 rehash 的进度,设置为 0 的时候,开始 rehash
  3. 字典每次增删改查的时候,除了完成指定操作之外,还会顺带把 rehashidx 上的整条链表迁移到 h[1] 中。迁移完之后 rehashidx + 1
  4. 随着字典的不断读取、操作,最终 h[0] 上的所有键值对都会迁移到 h[1] 中。全部迁移完成之后 rehashidx = -1

这种渐进式 rehash 的方式的好处在于,将庞大的迁移工作,分摊到每次的增删改查中,避免了一次性操作带来的性能的巨大损耗。
缺点就是迁移过程中 h[0]h[1] 同时存在的时间比较长,空间利用率较低。

下面一系列的图,演示了字典是如何渐进式地 rehash ( 图片来自 《Redis 设计与实现》图片集 )








原文链接:http://www.cnblogs.com/chenchuxin/p/14191156.html

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