Redis字典实现

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

database

4.1 字典数据结构

typedef struct dict{
　　//类型特定函数
　　dictType *type;
　　//私有数据
　　void *privateata;
　　//哈希表
　　dictht ht[2];
　　//rehash 索引，rehash未进行时，值为-1
　　int rehashidx;
}dict;

  • 其中的type 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。

typedef struct dictType{
　　//计算哈希值的函数
　　unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
　　//复制键的函
   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
　　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;

  • privdata属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。

  • ht是一个包含两个项的数组，数组中的每项都是dictht哈希表，一般情况下，字典只是用 ht[0]哈希表，ht{1]只有在对ht[0]哈希表进行rehash时使用

// Redis 字典使用的哈希表由 dict 标识，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。
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;

//哈希表节点用dictEntry标识，每个dictEntry保存了一个键值对
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，解决地址冲突问题  
　　struct dictEntry *next;
} dictEntry;

  • rehashidx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。

 

 4.2 哈希算法

当要将一个新的键值对添加到字典时，程序需要根据键值对的键计算出哈希值和索引值，然后根据索引值，将包含键值对的哈希节点放到哈希表数组的指定索引上。

Redis计算哈希值和索引值的方法如下：

#使用字典设置的哈希函数，计算哈希值

hash = dict -》 type -》 hashFunction(key)

#使用哈希表的sizemask 属性和哈希值hash，计算出索引值

#根据情况不同，ht[x] 可以是 ht[0] 或 ht[1]

index = hash & dictht -> ht[x].sizemask

当字典被用作数据库的底层实现或哈希键的底层实现时，Redis 使用的是 Murmurhash2 算法来计算hash 值。

4.3 解决键冲突

Redis 使用链地址法来解决键冲突。每个哈希表节点有一个next指针，多个哈希表节点通过next 指针构成一个单向链表。因为 dictEntry 节点组成的链表没有指向链表表尾的指针，所以为了速度考虑，总是将新节点添加到链表的表头位置（复杂度为O(1)）,排在其他已有节点前面。（k2，v2）是新添加的节点。

 4.4 rehash

随着操作的不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐的增多或减少，为了让哈希表的负载因子维持在一个合理的阈值之内，当哈希表的键值对的数量太多或太少时，对哈希表进行相应的扩展或收缩。

扩展和收缩哈希表通过rehash（重新散列）进行，具体步骤如下

  1. 为字典ht[1]分配空间，这个哈希表空间大小取决于要执行的操作，以及ht[0]当前包含的键值对的数量（也就是ht[0].used属性）

    1. 扩展操作：ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used * 2 的 2^n(2的n次幂)

    2. 收缩操作：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 是指重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放到 ht[1]哈希表的指定位置

  3. 当ht[0]全部迁移到ht[1]后，释放ht[0]，将ht[1] 设置为 ht[0]，并在 ht[1]上新建一个空白哈希表，为下一次 rehash 做准备。

4.5 渐进式rehash

为了避免键值对过多的 rehash（涉及到庞大的计算量） 对服务器性能造成影响，服务器不是一次将ht[0] 上的所有键值对 rehash 到 ht[1]，而是分多次、渐进式的将 ht[0] 里所有的键值对进行迁移。

渐进式hash 的步骤：

  1. 为ht[1]分配空间，让字典同时持有 ht[0] ht[1]

  2. 在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx，并将其设置为0，标识 rehash 开始

  3. 在 rehash 期间，每次对字典的添加、删除、查找或更新等，程序除了执行指定的操作外，还会将ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上，当rehash 完成后，程序将 rehashidx 值加一。

  4. 最终，ht[0]全部 rehash 到 ht[1] 上，这时程序将 rehashidx 值设置为 -1，标识 rehash 完成

渐进式rehash 将rehash 的工作均摊到每个添加、删除、查找和更新中，从而避免集中rehash带来的问题。

以上是 Redis字典实现 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/533482.html

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