redis dict字典的实现

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所属分类:redis

dict的用途

dict是一种用于保存键值对的抽象数据结构,在redis中使用非常广泛,比如数据库、哈希结构的底层。

当执行下面这个命令:

> set msg "hello"

以及使用哈希结构,如:

> hset people name "hoohack"

都会使用到dict作为底层数据结构的实现。

结构的定义

先看看字典以及相关数据结构体的定义:

字典

/* 字典结构 每个字典有两个哈希表,实现渐进式哈希时需要用在将旧表rehash到新表 */
typedef struct dict {
    dictType *type; /* 类型特定函数 */
    void *privdata; /* 保存类型特定函数需要使用的参数 */
    dictht ht[2]; /* 保存的两个哈希表,ht[0]是真正使用的,ht[1]会在rehash时使用 */
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 rehash进度,如果不等于-1,说明还在进行rehash */
    unsigned long iterators; /* number of iterators currently running 正在运行中的遍历器数量 */
} dict;

哈希表

/* 哈希表结构 */
typedef struct dictht {
    dictEntry **table; /* 哈希表节点数组 */
    unsigned long size; /* 哈希表大小 */
    unsigned long sizemask; /* 哈希表大小掩码,用于计算哈希表的索引值,大小总是dictht.size - 1 */
    unsigned long used; /* 哈希表已经使用的节点数量 */
} dictht;

哈希表节点

/* 哈希表节点 */
typedef struct dictEntry {
    void *key; /* 键名 */
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v; /* 值 */
    struct dictEntry *next; /* 指向下一个节点, 将多个哈希值相同的键值对连接起来*/
} dictEntry;

dictType

/* 保存一连串操作特定类型键值对的函数 */
typedef struct dictType {
    uint64_t (*hashFunction)(const void *key); /* 哈希函数 */
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); /* 复制键函数 */
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); /* 复制值函数 */
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); /* 比较键函数 */
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); /* 销毁键函数 */
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); /* 销毁值函数 */
} dictType;

把上面的结构定义串起来,得到下面的字典数据结构:

redis dict字典的实现

根据数据结构定义,把关联图画出来后,看代码的时候就更加清晰。

从图中也可以看出来,字典的哈希表里,使用了链表解决键冲突的情况,称为链式地址法。

rehash(重新散列)

当操作越来越多,比如不断的向哈希表添加元素,此时哈希表需要分配了更多的空间,如果接下来的操作是不断地删除哈希表的元素,那么哈希表的大小就会发生变化,更重要的是,现在的哈希表不再需要那么大的空间了,在redis的实现中,为了保证哈希表的负载因子维持在一个合理范围内,当哈希表保存的键值对太多或者太少时,redis对哈希表大小进行相应的扩展和收缩,称为rehash(重新散列)。

执行rehash的流程图

redis dict字典的实现

负载因子解释

负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小

负载因子越大,意味着哈希表越满,越容易导致冲突,性能也就越低。因此,一般来说,当负载因子大于某个常数(可能是 1,或者 0.75 等)时,哈希表将自动扩容。

渐进式rehash

在上面的rehash流程图里面,rehash的操作不是一次性就完成了的,而是分多次,渐进式地完成。

原因是,如果需要rehash的键值对较多,会对服务器造成性能影响,渐进式地rehash避免了对服务器的影响。

渐进式的rehash使用了dict结构体中的rehashidx属性辅助完成。当渐进式哈希开始时,rehashidx会被设置为0,表示从dictEntry[0]开始进行rehash,每完成一次,就将rehashidx加1。直到ht[0]中的所有节点都被rehash到ht[1],rehashidx被设置为-1,此时表示rehash结束。

结合代码再深入理解

/* 实现渐进式的重新哈希,如果还有需要重新哈希的key,返回1,否则返回0
 *
 * 需要注意的是,rehash持续将bucket从老的哈希表移到新的哈希表,但是,因为有的哈希表是空的,
 * 因此函数不能保证即使一个bucket也会被rehash,因为函数最多一共会访问N*10个空bucket,不然的话,函数将会耗费过多性能,而且函数会被阻塞一段时间
 */
int dictRehash(dict *d, int n) {
    int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;

    while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
        dictEntry *de, *nextde;

        assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
        /* 找到非空的哈希表下标 */
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
            d->rehashidx++;
            if (--empty_visits == 0) return 1;
        }
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
        
        /* 实现将bucket从老的哈希表移到新的哈希表 */
        while(de) {
            unsigned int h;

            nextde = de->next;
            /* Get the index in the new hash table */
            h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
            de->next = d->ht[1].table[h];
            d->ht[1].table[h] = de;
            d->ht[0].used--;
            d->ht[1].used++;
            de = nextde;
        }
        d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
        d->rehashidx++;
    }

    /* 如果已经完成了,释放旧的哈希表,返回0 */
    if (d->ht[0].used == 0) {
        zfree(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        _dictReset(&d->ht[1]);
        d->rehashidx = -1;
        return 0;
    }

    /* 继续下一次rehash */
    return 1;
}

在渐进式rehash期间,所有对字典的操作,包括:添加、查找、更新等等,程序除了执行指定的操作之外,还会顺带将ht[0]哈希表索引的所有键值对rehash到ht[1]。比如添加:

dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key, dictEntry **existing)
{
    int index;
    dictEntry *entry;
    dictht *ht;

    /* 如果正在rehash,顺带执行rehash操作 */
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

    /* 获取新元素的下标,如果已经存在,返回-1 */
    if ((index = _dictKeyIndex(d, key, dictHashKey(d,key), existing)) == -1)
        return NULL;

    ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0]; // 如果正在进行rehash操作,返回ht[1],否则返回ht[0]
    entry = zmalloc(sizeof(*entry));
    entry->next = ht->table[index];
    ht->table[index] = entry;
    ht->used++;

    /* Set the hash entry fields. */
    dictSetKey(d, entry, key);
    return entry;
}
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