最全redis源码阅读—dict(字典结构)_字典规则源(1)，这原因我服了

最新推荐文章于 2025-03-30 00:00:00 发布

2401_84911309

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分类专栏：程序员文章标签： go 学习面试

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当以下条件中的任意一个被满足时，程序会自动开始对哈希表执行扩展操作：

服务器目前没有在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且哈希表的负载因子大于等于 1 ；
服务器目前正在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且哈希表的负载因子大于等于 5 ；

其中哈希表的负载因子可以通过公式：
负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小
load_factor = ht[0].used / ht[0].size
比如说，对于一个大小为 4 ，包含 4 个键值对的哈希表来说，这个哈希表的负载因子为：
load_factor = 4 / 4 = 1
又比如说，对于一个大小为 512 ，包含 256 个键值对的哈希表来说，这个哈希表的负载因子为：
load_factor = 256 / 512 = 0.5

根据 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令是否正在执行，服务器执行扩展操作所需的负载因子并不相同，这是因为在执行 BGSAVE 命令或BGREWRITEAOF 命令的过程中， Redis 需要创建当前服务器进程的子进程，而大多数操作系统都采用写时复制（copy-on-write）技术来优化子进程的使用效率，所以在子进程存在期间，服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子，从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作，这可以避免不必要的内存写入操作，最大限度地节约内存。

另一方面，当哈希表的负载因子小于 0.1 时，程序自动开始对哈希表执行收缩操作。

扩展空间以dictAdd函数为入口。在适当的条件下，最终调用dictExpand实现。而dictExpand会为ht[1]重新分配空间，并重置rehashidx索引值，为后面的rehash迁移做铺垫。
触发条件：

ht[0].used/ht[0].size>=1 && (dict_can_resize=1 || d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
used/size: 负载因子
dict_can_resize: 是否开启resize标识 1：开启 0：关闭 
dict_force_resize_ratio：强制resize的条件(默认值为5)

缩减空间的入口函数为dictResize，内部同样调用了dictExpand。redis的server.db定期检查有使用到(于redis.c/htNeedsResize)

rehash实现

Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下：

为字典的 ht[1] 哈希表分配空间，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及 ht[0] 当前包含的键值对数量（也即是ht[0].used 属性的值）：

如果执行的是扩展操作， 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used * 2 的 2^n （2 的 n 次方幂）；
如果执行的是收缩操作， 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used 的 2^n 。

将保存在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上面： rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到 ht[1] 哈希表的指定位置上。
当 ht[0] 包含的所有键值对都迁移到了 ht[1] 之后（ht[0] 变为空表），释放 ht[0] ，将 ht[1] 设置为 ht[0] ，并在 ht[1] 新创建一个空白哈希表，为下一次 rehash 做准备。

案例
假设程序要对图 4-8 所示字典的 ht[0] 进行扩展操作，那么程序将执行以下步骤：
在这里插入图片描述

ht[0].used 当前的值为 4 ， 4 * 2 = 8 ，而 8 （2^3）恰好是第一个大于等于 4 的 2 的 n 次方，所以程序会将 ht[1] 哈希表的大小设置为 8 。图 4-9 展示了 ht[1] 在分配空间之后，字典的样子。
将 ht[0] 包含的四个键值对都 rehash 到 ht[1] ，如图 4-10 所示。
释放 ht[0] ，并将 ht[1] 设置为 ht[0] ，然后为 ht[1] 分配一个空白哈希表，如图 4-11 所示。

渐进式rehash图解

扩展和收缩都需要将ht[0]里面的所有键值对散列到ht[1]中，但是这个动作并不是一次性完成的，而是分多次，渐进式完成的。

这么做的原因在于，如果ht[0]如果只保存了四个键值对，那么服务器可以在瞬间完成，但是如果里面保存的是四百万，四千万的键值对，那么一次性将这些键值对全部散列到ht[1]中，这个计算量还是很庞大的。

因此，为了避免rehash对服务器性能造成影响，服务器不是一次性将ht[0]里面的所有键值对全部散列到ht[1]中，而是分多次，渐进式慢慢的散列。

以下是哈希表渐进式 rehash 的详细步骤：

注

意

观

察

在

整

个

过

程

中

，

字

典

的

属

性

是

如

何

变

化

的

\color{#ef246f}{注意观察在整个 rehash 过程中，字典的 rehashidx 属性是如何变化的}

注意观察在整个rehash过程中，字典的rehashidx属性是如何变化的

为 ht[1] 分配空间，让字典同时持有 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表。
在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx ，并将它的值设置为 0 ，表示 rehash 工作正式开始。
在 rehash 进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作以外，还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] ，当 rehash 工作完成之后，程序将 rehashidx 属性的值增一。

在这里插入图片描述

随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上， ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 至 ht[1] ，这时程序将 rehashidx 属性的值设为 -1 ，表示 rehash 操作已完成。

渐进式 rehash 的好处在于它采取分而治之的方式，将 rehash 键值对所需的计算工作均滩到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上，从而避免了集中式 rehash 而带来的庞大计算量。

因为在进行渐进式 rehash 的过程中，字典会同时使用 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，字典的删除（delete）、查找（find）、更新（update）等操作会在两个哈希表上进行：比如说，要在字典里面查找一个键的话，程序会先在 ht[0] 里面进行查找，如果没找到的话，就会继续到 ht[1] 里面进行查找，诸如此类。

另外，在渐进式 rehash 执行期间，新添加到字典的键值对一律会被保存到 ht[1] 里面，而 ht[0] 则不再进行任何添加操作：这一措施保证了 ht[0] 包含的键值对数量会只减不增，并随着 rehash 操作的执行而最终变成空表。

源码阅读

创建并初始化字典

/\* 创建并初始化字典 \*/
dict \*dictCreate(dictType \*type,
        void \*privDataPtr)
{
    dict \*d = zmalloc(sizeof(\*d));
    \_dictInit(d,type,privDataPtr);
    return d;
}
 
/\* Initialize the hash table \*/
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;//赋值为-1，表示未进行hash
    d->iterators = 0;
    return DICT_OK;
}

//重置hash表
static void \_dictReset(dictht \*ht)
{
    ht->table = NULL;
    ht->size = 0;
    ht->sizemask = 0;
    ht->used = 0;
}

由dictCreate创建一个字典d，并将d传入_dictInit函数。而_dictInit函数将负责d初始化操作。在_dictInit内部调用 _dictReset初始化ht[0]和ht[1]数据结构。

从_dictReset函数我们可以看到，新建dict时未对ht[0]、ht[1]分配空间，那么系统会在什么时候进行分配操作呢？答案是在调用dictAdd操作时.

字典添加

int dictAdd(dict \*d, void \*key, void \*val)
{
    dictEntry \*entry = dictAddRaw(d,key);
    if (!entry) return DICT_ERR;
    dictSetVal(d, entry, val);
    return DICT_OK;
}

dictAddRaw会检查d是否存在key，如果存在，则返回NULL，否则创建key节点。
dictSetVal:顾名思义，设置节点的值。

dictEntry \*dictAddRaw(dict \*d, void \*key)
{
    int index;
    dictEntry \*entry;
    dictht \*ht;
    //判断是否在进行rehash操作
    if (dictIsRehashing(d)) \_dictRehashStep(d);
    //检查key是否存在,如果存在,则返回NULL
    if ((index = \_dictKeyIndex(d, key)) == -1)
        return NULL;

    //判断rehash是否正在进行，如果正在进行，则往ht[1]添加数据,否则添加至ht[0]
    ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
    //创建key节点
    entry = zmalloc(sizeof(\*entry));
    //将节点的指针指向对应的链表头部
    entry->next = ht->table[index];
    //添加节点至链表头部
    ht->table[index] = entry;
    //更新used值
    ht->used++;

    //设置节点信息
    dictSetKey(d, entry, key);
    return entry;
}

从上面可以看出，代码执行顺序：dictIsRehashing->_dictKeyIndex->dictIsRehashing->dictSetKey.细心的童鞋可能注意到，该函数内部调用两次dictIsRehashing。难道在_dictKeyIndex函数期间dict结构会发生变化么？
追踪下_dictKeyIndex代码：

static int \_dictKeyIndex(dict \*d, const void \*key)
{
    unsigned int h, idx, table;
    dictEntry \*he;
    if (\_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
        return -1;
    //计算key hash值
    h = dictHashKey(d, key);
    //查找key，如果存在，则返回-1，否则返回hash索引
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        //计算hash索引
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        //从hash索引对应的链表中搜索
        he = d->ht[table].table[idx];
        while(he) {
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return -1;
            he = he->next;
        }
        //如果rehash未进行，则只需搜索ht[0]
        if (!dictIsRehashing(d)) break;
    }
    return idx;
}

从_dictKeyIndex内部，可以看到_dictExpandIfNeeded函数。根据字面意思推测，这个应该与dict空间有关联(即ht->size)。继续追踪_dictExpandIfNeeded代码

//判断dict是否需要扩展空间
static int \_dictExpandIfNeeded(dict \*d)
{
    //rehash正在进行，则不进行操作
    if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;

    //如果size=0，则设置默认大小
    if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);

    //当负载因子(used/size)>=1时，对以下两种情况扩展空间。
    //1. dict\_can\_resize=1
    //2. 达到强制resize条件时（used/size>dict\_force\_resize\_ratio）。
    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
        (dict_can_resize ||
         d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
    {
        return dictExpand(d, d->ht[0].used\*2);
    }
    return DICT_OK;
}

对于新建的dict，执行的代码为dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE)。DICT_HT_INITIAL_SIZE在dict.h文件被定义，值为4.我们再追踪下dictExpand函数。

int dictExpand(dict \*d, unsigned long size)
{
    //dict的扩展空间大小：最小一个>=size的2^N数
    unsigned long realsize = \_dictNextPower(size);

    ...省略部分代码...

    //设置dict大小
    n.size = realsize;
    //设置hash掩码
    n.sizemask = realsize-1;
    //初始化table空间
    n.table = zcalloc(realsize\*sizeof(dictEntry\*));
    n.used = 0;
    //如果dict是否为空(初始化操作)，则将n设置为ht[0]
    if (d->ht[0].table == NULL) {
        d->ht[0] = n;
        return DICT_OK;
    }

    //将n赋给ht[1]，并设置rehash索引
    d->ht[1] = n;
    d->rehashidx = 0;
    return DICT_OK;
}

从上面的代码可以看出，ht[0]和ht[1]的内存分配都是在这里进行的。对于一个为空的dict，系统会为ht[0]分配空间。对于一个非空的dict，系统则为ht[1]分配空间，并重置rehashidx标识。

现在应该知道dictAddRaw函数内部执行_dictKeyIndex之后再次调用 dictIsRehashing的原因了吧。

好了，总结下dictAdd的流程：dictAdd->dictAddRaw->_dictKeyIndex->_dictExpandIfNeeded->dictExpand。

字典替换

dictReplace：顾名思义，替换功能，分为两种情形：当key不存在，则进行创建；当key存在，则修改key的值。代码执行流程：dictAdd->dictFind->dictSetVal

int dictReplace(dict \*d, void \*key, void \*val)
{
    dictEntry \*entry, auxentry;
    //如果key不存在，则进行创建
    if (dictAdd(d, key, val) == DICT_OK)
        return 1;
    //如果key存在，则找到相应的节点
    entry = dictFind(d, key);
    //修改节点的值
    dictSetVal(d, entry, val);
    ...省略部分代码...
}

字典删除

dictDelete

/\* Remove an element, returning DICT\_OK on success or DICT\_ERR if the
 \* element was not found. \*/
int dictDelete(dict \*ht, const void \*key) {
    return dictGenericDelete(ht,key,0) ? DICT_OK : DICT_ERR;
}

扩大或者缩小空间

dictResize—>dictExpand

/\* Resize the table to the minimal size that contains all the elements,
 \* but with the invariant of a USED/BUCKETS ratio near to <= 1 \*/
 // 缩小hashtable空间 触发rehash的条件
int dictResize(dict \*d)
{
    int minimal;

    if (!dict_can_resize || dictIsRehashing(d)) return DICT_ERR;
    minimal = d->ht[0].used;
    if (minimal < DICT_HT_INITIAL_SIZE)
        minimal = DICT_HT_INITIAL_SIZE;  // 4
    return dictExpand(d, minimal);
}

/\* Expand or create the hash table \*/
int dictExpand(dict \*d, unsigned long size)
{
    /\* the size is invalid if it is smaller than the number of
 \* elements already inside the hash table \*/
    if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size)
        return DICT_ERR;

    dictht n; /\* the new hash table \*/
    // 它不断计算 2 的乘幂，直到遇到大于等于 size 参数的乘幂，就返回这个乘幂作为哈希表的大小 这个地方有点意思的
    unsigned long realsize = \_dictNextPower(size);  //比size大的2\*\*n

    /\* Rehashing to the same table size is not useful. \*/
    if (realsize == d->ht[0].size) return DICT_ERR;

    /\* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL \*/
    n.size = realsize;
    n.sizemask = realsize-1;
    n.table = zcalloc(realsize\*sizeof(dictEntry\*));
    n.used = 0;

    /\* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing
 \* we just set the first hash table so that it can accept keys. \*/
    // 如果0号哈希表为空 那么这是第一次初始化
    // 程序将新的哈希表赋给0号哈希表的指针 然后字典处理键值对
    if (d->ht[0].table == NULL) {
        d->ht[0] = n;
        return DICT_OK;
    }

    /\* Prepare a second hash table for incremental rehashing \*/
    d->ht[1] = n;
    d->rehashidx = 0;  // 标记可以rehash 
    return DICT_OK;
}

_dictKeyIndex——>_dictExpandIfNeeded——>dictExpand

/\* Returns the index of a free slot that can be populated with
 \* a hash entry for the given 'key'.
 \* If the key already exists, -1 is returned
 \* and the optional output parameter may be filled.
 \*
 \* Note that if we are in the process of rehashing the hash table, the
 \* index is always returned in the context of the second (new) hash table. \*/
static long \_dictKeyIndex(dict \*d, const void \*key, uint64_t hash, dictEntry \*\*existing)
{
    unsigned long idx, table;
    dictEntry \*he;
    if (existing) \*existing = NULL;

    /\* Expand the hash table if needed \*/
    if (\_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
        return -1;
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = hash & d->ht[table].sizemask;
        /\* Search if this slot does not already contain the given key \*/
        he = d->ht[table].table[idx];
        while(he) {
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
                if (existing) \*existing = he;
                return -1;
            }
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) break;
    }
    return idx;
}

static int \_dictExpandIfNeeded(dict \*d)
{
    /\* Incremental rehashing already in progress. Return. \*/
    if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;

    /\* If the hash table is empty expand it to the initial size. \*/
    if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);

    /\* If we reached the 1:1 ratio, and we are allowed to resize the hash
 \* table (global setting) or we should avoid it but the ratio between
 \* elements/buckets is over the "safe" threshold, we resize doubling
 \* the number of buckets. \*/
    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
        (dict_can_resize ||
         d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
    {
        return dictExpand(d, d->ht[0].used\*2);
    }
    return DICT_OK;
}

渐进式的rehash

dictRehashMilliseconds:一个定时器调用rehash

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if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
(dict_can_resize ||
d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
{
return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
}
return DICT_OK;
}


### 渐进式的rehash


**dictRehashMilliseconds**:一个定时器调用rehash


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