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Redis数据结构–字典

简介

字典，又称为符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或映射（map），是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。

字典在Redis中的应用相当广泛，比如Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的，对数据库的增、删、查、改操作也是构建在对字典的操作之上的。除了用来表示数据库之外，字典还是哈希键的底层实现之一，当一个哈希键包含的键值对比较多，又或者键值对中的元素都是比较长的字符串时，Redis就会使用字典作为哈希键的底层实现。

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。

哈希表

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;

table属性是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向dict.h/dictEntry结构的指针，每个dictEntry结构保存着一个键值对。size属性记录了哈希表的大小，也即是table数组的大小，而used属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。sizemask属性的值总是等于size-1，这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到table数组的哪个索引上面。

哈希表节点

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_tu64;        
    int64_ts64;    
  } v;    
  // 指向下个哈希表节点，形成链表    
  struct dictEntry *next;
} dictEntry;

key属性保存着键值对中的键，而v属性则保存着键值对中的值，其中键值对的值可以是一个指针，或者是一个uint64_t整数，又或者是一个int64_t整数。

next属性是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次，以此来解决键冲突（colli-sion）的问题。

接下来， 我们通过图片的方式，展示哈希表的结构：

字典

首先，我们看下字典的数据结构

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; 
} dict;

type属性和privdata属性是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的：

• type属性是一个指向dictType结构的指针，每个dictType结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数，Redis会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
  • 而privdata属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。

typedef struct dictType {    
  // 计算哈希值的函数    
  unsigned int (*hashFunction)(const void *key);    
  // 复制键的函数    
  void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);    
  // 复制值的函数    
  void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);    
  // 对比键的函数    
  int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);    
  // 销毁键的函数    
  void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);    
  // 销毁值的函数    
  void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

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。

除了ht[1]之外，另一个和rehash有关的属性就是rehashidx，它记录了rehash目前的进度，如果目前没有在进行rehash，那么它的值为-1。

接下来， 我们通过图片的方式，展示字典的结构：

算法

hash算法 & 解决冲突

对于整个Redis的算法很简单，大致流程如下：

1. 根据key来确定hash
2. 根据rehashidx确定使用 ht[0] 还是ht[1]
3. 根据 hash & sizemask 来确定最终的数组下标位置
4. 将节点添加到数据，如果当前节点有值，则添加到链表上，采用的是链地址法，并且采用的是头插法。

基于上面的内容，我们可以发现一个现象，哈希表的length大小始终为2ⁿ。至于redis是如果通过key来获取hash的，则是通过MurmurHash2算法实现的。

rehash & 渐进式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2ⁿ
   • 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2ⁿ
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

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负载因子的计算

负载因子= 哈希表已保存节点数量/ 哈希表大小

触发条件

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

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。

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但是对于rehash而言，如果我们的哈希表中存放的数据特别的多，此时就会造成阻塞client的现象，也就造成了服务不可用的问题，为了解决这个问题，从而衍伸出了渐进式rehash。

渐进式rehash，服务器不是一次性将ht[0]里面的所有键值对全部rehash到ht[1]，而是分多次、渐进式地将ht[0]里面的键值对慢慢地rehash到ht[1]。

以下是哈希表渐进式rehash的详细步骤：

1. 为ht[1]分配空间，让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表
2. 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。
3. 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。
4. 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摊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。例如，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。

总结

对于Redis而言，字典和哈希表的数据结构是非常重要的。并且对于哈希表的rehash也是非常重要的。在这里，做一个总结。

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