Redis 해시를 구현하는 방법

0. 서문

redis는 KV형 인메모리 데이터베이스입니다. 데이터베이스 저장소의 핵심은 Hash 테이블을 사용하여 저장된 db를 선택하는 것입니다. 다음은 redis의 해시 데이터 구조와 구현을 분석합니다.

1.hash 데이터 구조

/*Hash表一个节点包含Key,Value数据对 */
typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next; /* 指向下一个节点, 链接表的方式解决Hash冲突 */
} dictEntry;

/* 存储不同数据类型对应不同操作的回调函数 */
typedef struct dictType {
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

typedef struct dictht {
    dictEntry **table; /* dictEntry*数组,Hash表 */
    unsigned long size; /* Hash表总大小 */
    unsigned long sizemask; /* 计算在table中索引的掩码, 值是size-1 */
    unsigned long used; /* Hash表已使用的大小 */
} dictht;

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2]; /* 两个hash表,rehash时使用*/
    long rehashidx; /* rehash的索引, -1表示没有进行rehash */
    int iterators; /*  */
} dict;

2.hash 데이터 구조 다이어그램

3. 프로그레시브 해시 설명

ht[2]에는 두 개의 해시가 있습니다. dict 테이블에서 처음으로 데이터를 저장할 때 ht[0]은 최소 4개의 해시 테이블을 생성합니다. ht[0]에서 사용된 크기와 크기가 동일하면 ht[에 크기가 생성됩니다. 1] dict *2 크기 해시 테이블에서 이때 ht[0]의 데이터는 ht[0]에 직접 복사되지 않지만 후속 작업(find, set)에서 점진적인 재해시가 수행됩니다. , get 등) 천천히 복사하면 새로 추가된 요소가 앞으로 ht[0]에 추가됩니다. 따라서 ht[1]이 가득 차면 ht[0]에 있는 모든 데이터가 확실해집니다. ]는 ht[1]에 복사됩니다.

4. 해시 테이블 생성

해시 테이블 생성 과정은 매우 간단합니다. dictCreate 함수를 호출하고, 메모리를 할당하고, 중간 변수를 초기화하면 됩니다.

dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr)
{
     /*分配内存*/
    dict *d = zmalloc(sizeof(*d));
     /*初始化操作*/
    _dictInit(d,type,privDataPtr);
    return d;
}

5. 요소 추가

해시 테이블에 요소를 추가하려면 먼저 공간이 충분한지 확인한 다음 키에 해당하는 해시 값을 계산한 다음 추가해야 할 키와 값을 테이블에 넣습니다.

int dictAdd(dict *d, void *key, void *val)
{
     /*添加入hash表中, 返回新添加元素的实体结构体*/
    dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key);

    if (!entry) return DICT_ERR;
     /*元素val值放入元素实体结构中*/
    dictSetVal(d, entry, val);
    return DICT_OK;
}
/*
*添加元素实体函数
*/
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key)
{
    int index;
    dictEntry *entry;
    dictht *ht;

    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

    /*根据key值计算新元素在hash表中的索引, 返回-1则表示元素已存在, 直接返回NULL*/
    if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1)
        return NULL;

    /*如果在进行rehash过程,则新元素添加到ht[1]中, 否则添加到ht[0]中 */
    ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
    entry = zmalloc(sizeof(*entry));
    entry->next = ht->table[index];
    ht->table[index] = entry;
    ht->used++;

    /*设置元素key*/
    dictSetKey(d, entry, key);
    return entry;
}
/*
*计算索引的函数
*/
static int _dictKeyIndex(dict *d, const void *key)
{
    unsigned int h, idx, table;
    dictEntry *he;

    /* 判断hash表是否空间足够, 不足则需要扩展 */
    if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
        return -1;
         
    /* 计算key对应的hash值 */
    h = dictHashKey(d, key);
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
          /*计算索引*/
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        /*遍历冲突列表, 判断需要查找的key是否已经在冲突列表中*/
        he = d->ht[table].table[idx];
        while(he) {
            if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return -1;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) break;
    }
    return idx;
}
/*
*判断hash表是否需要扩展空间
*/
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
    /*redis的rehash采用的渐进式hash, rehash时分配了原来两倍的内存空间, 在rehash阶段空间必定够用*/
    if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;

    /* hash表是空的需要初始化空间, 默认是4*/
    if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);

    /* 已使用空间满足不了设置的条件*/
    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
        (dict_can_resize ||
         d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
    {
          /*扩展空间, 使用空间的两倍*/
        return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
    }
    return DICT_OK;
}

/*
*扩展空间或者初始化hash表空间
*/
int dictExpand(dict *d, unsigned long size)
{
    dictht n;
     /* 对需要分配大小圆整为2的倍数 */
    unsigned long realsize = _dictNextPower(size);

    /* 如果空间足够则表明调用错误 */
    if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size)
        return DICT_ERR;

    n.size = realsize;
    n.sizemask = realsize-1;
    n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
    n.used = 0;
    
     /*hash表为空初始化hash表*/
    if (d->ht[0].table == NULL) {
        d->ht[0] = n;
        return DICT_OK;
    }

    /*新分配的空间放入ht[1], 后面一步一步进行rehash*/
    d->ht[1] = n;
    d->rehashidx = 0;
    return DICT_OK;
}

6. 요소 찾기

요소를 찾는 과정은 먼저 해시 값을 계산한 다음 ht[0]과 ht 사이의 값을 계산합니다. [1]의 인덱스 위치에서 검색합니다.

dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
    dictEntry *he;
    unsigned int h, idx, table;

    if (d->ht[0].size == 0) return NULL;
    
     /*如果正在进行rehash, 执行一次rehash*/
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    
    h = dictHashKey(d, key);
    
     /*由于可能正在rehash, 因此要从ht[0]和ht[1]中分别进行查找, 找不到返回NULL*/
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        he = d->ht[table].table[idx];
          /*遍历冲突列表查找元素*/
        while(he) {
            if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return he;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
    }
    return NULL;
}

7. elements

요소를 삭제하려면 먼저 해당 요소를 검색한 후 해시 테이블에서 요소를 제거하세요. dictDelete를 호출하여 요소를 삭제하면 해당 요소가 차지한 공간도 동시에 삭제됩니다

int dictDelete(dict *ht, const void *key) {
    return dictGenericDelete(ht,key,0);
}

static int dictGenericDelete(dict *d, const void *key, int nofree)
{
    unsigned int h, idx;
    dictEntry *he, *prevHe;
    int table;

    if (d->ht[0].size == 0) return DICT_ERR;
    
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    h = dictHashKey(d, key);

    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        he = d->ht[table].table[idx];
        prevHe = NULL;
          /*查找元素到元素,进行删除操作, 并释放占用的内存*/
        while(he) {
            if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
                /* Unlink the element from the list */
                if (prevHe)
                    prevHe->next = he->next;
                else
                    d->ht[table].table[idx] = he->next;
                if (!nofree) {
                    dictFreeKey(d, he);
                    dictFreeVal(d, he);
                }
                zfree(he);
                d->ht[table].used--;
                return DICT_OK;
            }
            prevHe = he;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) break;
    }
    return DICT_ERR; /* not found */
}

hash 명령

hash 명령 작업은 비교적 간단합니다. 해시를 생성할 때 이는 dict가 아닌 ziplist 구조를 나타내는 기본 저장 구조를 나타냅니다. redis의 Ziplist 데이터 구조를 참조할 수 있습니다. , hash_max_ziplist_entries 및 hash_max_ziplist_value 값을 임계값으로, hash_max_ziplist_entries는 ziplist의 요소 수가 이 값을 초과하면 dict 구조로 변환해야 함을 의미합니다. hash_max_ziplist_value는 ziplist의 데이터 길이가 이 값보다 크다는 것을 의미합니다. , dict 구조로 변환해야 합니다.

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