redis-字典

redis-字典

字典实现

• Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

• 即字典=》哈希表=》哈希节点

• 哈希表结构

  typedef struct dictht {
  
      // 哈希表数组
      dictEntry **table;
  
      // 哈希表大小
      unsigned long size;
  
      // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
      // 总是等于 size - 1
      unsigned long sizemask;
  
      // 该哈希表已有节点的数量
      unsigned long used;
  
  } dictht;
  

• 哈希表节点使用 dictEntry 结构表示， 每个 dictEntry 结构都保存着一个键值对：

  typedef struct dictEntry {
  
      // 键
      void *key;
  
      // 值
      union {
          void *val;
          uint64_t u64;
          int64_t s64;
      } v;
  
      // 指向下个哈希表节点，形成链表
      struct dictEntry *next;
  
  } dictEntry;
  

• 字典结构表

  typedef struct dict {
  
      // 类型特定函数
      dictType *type;
  
      // 私有数据
      void *privdata;
  
      // 哈希表
      dictht ht[2];
  
      // rehash 索引
      // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
      int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
  
  } dict;
  

  • ht 属性是一个包含两个项的数组， 数组中的每个项都是一个 dictht 哈希表， 一般情况下， 字典只使用 ht[0] 哈希表， ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用。

rehash

随着操作的不断执行， 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少， 为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内， 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时， 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash （重新散列）操作来完成， Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下：

1. 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 。
2. 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。
3. 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。

举个例子， 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：

1. 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。
2. 将 ht[0] 包含的四个键值对都 rehash 到 ht[1] ， 如图 4-10 所示。
3. 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。

至此， 对哈希表的扩展操作执行完毕， 程序成功将哈希表的大小从原来的 4 改为了现在的 8 。

哈希表的扩展与收缩

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：

1. 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 ；
2. 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

计算得出。

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。