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字典,简单说就是存储key-value键值数据,当然value=NULL那么就是集合了。字典通俗来说就是C++ STL中的map,STL中的map是用red-black tree实现的,因为map不仅能够保证key不重复,而且key还是按照字典序存储的,而Redis中的字典并不要求有序,因此为了降低编
字典,简单说就是存储key-value键值数据,当然value=NULL那么就是集合了。字典通俗来说就是C++ STL中的map,STL中的map是用red-black tree实现的,因为map不仅能够保证key不重复,而且key还是按照字典序存储的,而Redis中的字典并不要求有序,因此为了降低编码的难度使用哈希表作为字典的底层实现。Redis的字典是使用一个桶bucket,通过对key进行hash得到的索引值index,然后将key-value的数据存在桶的index位置,Redis处理hash碰撞的方式是链表,两个不同的key hash得到相同的索引值,那么就使用链表解决冲突。使用链表自然当存储的数据巨大的时候,字典不免会退化成多个链表,效率大大降低,Redis采用rehash的方式对桶进行扩容来解决这种退化。
Redis使用的hash算法有以下两种:
1. MurmurHash2 32 bit 算法:这种算法的分布率和速度都非常好,具体信息请参考 MurmurHash 的主页:http://code.google.com/p/smhasher/ 。
2. 基于djb算法实现的一个大小写无关散列算法:具体信息请参考
http://www.cse.yorku.ca/~oz/hash.html 。
typedef struct dictEntry {//字典的节点 void *key; union {//使用的联合体 void *val; uint64_t u64;//这两个参数很有用 int64_t s64; } v; struct dictEntry *next;//下一个节点指针 } dictEntry; typedef struct dictType { unsigned int (*hashFunction)(const void *key); //hash函数指针 void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); //键复制函数指针 void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); //值复制函数指针 int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); //键比较函数指针 void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); //键构造函数指针 void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); //值构造函数指针 } dictType; /* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we * implement incremental rehashing, for the old to the new table. */ typedef struct dictht { //字典hash table dictEntry **table;//可以看做字典数组,俗称桶bucket unsigned long size; //指针数组的大小,即桶的层数 unsigned long sizemask; unsigned long used; //字典中当前的节点数目 } dictht; typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; //私有数据 dictht ht[2]; //两个hash table int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ //rehash 索引 int iterators; /* number of iterators currently running */ //当前该字典迭代器个数 } dict;
dict数据结构中声明了两个字典hashtable结构dictht,ht[1]在rehash时候使用,后面具体分析。
下图给出整个字典结构,图片来自Redis设计与实现一书:
上图ht[1]为空,说明当然字典没在Rehash状态。
函数名称 |
作用 |
复杂度 |
dictCreate |
创建一个新字典 |
O(1) |
dictResize |
重新规划字典的大小 |
O(1) |
dictExpand |
扩展字典 |
O(1) |
dictRehash |
对字典进行N步渐进式Rehash |
O(N) |
_dictRehashStep |
对字典进行1步尝试Rehash |
O(N) |
dictAdd |
添加一个元素 |
O(1) |
dictReplace |
替换给定key的value值 |
O(1) |
dictDelete |
删除一个元素 |
O(N) |
dictRelease |
释放字典 |
O(1) |
dictFind |
查找一个元素 |
O(N) |
dictFetchValue |
通过key查找value |
O(N) |
dictGetRandomKey |
随机返回字典中一个元素 |
O(1) |
通过dictCreate函数创建一个新字典dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr),一个空字典的示意图如下(图片来自Redis设计与实现一书): 上面已经提起过,ht[1]只在Rehash时使用。
根据字典当前的状态,将一个key-value元素添加到字典中可能会引起一系列复制的操作:
如果字典未初始化(即字典的0号哈希表ht[0]的table为空),那么需要调用dictExpand函数对它初始化;
如果插入的元素key已经存在,那么添加元素失败;
如果插入元素时,引起碰撞,需要使用链表来处理碰撞;
如果插入元素时,引起程序满足Rehash的条件时,先调用dictExpand函数扩展哈希表的size,然后准备渐进式Rehash操作。
字典添加元素的流程图,来自Redis设计与实现一书
/* Expand or create the hash table */ int dictExpand(dict *d, unsigned long size) { dictht n; /* the new hash table */ unsigned long realsize = _dictNextPower(size); //得到需要扩展到的size /* the size is invalid if it is smaller than the number of * elements already inside the hash table */ if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size) return DICT_ERR; /* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL */ n.size = realsize; n.sizemask = realsize-1; n.table = zcalloc(realsize * sizeof(dictEntry*)); n.used = 0; /* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing * we just set the first hash table so that it can accept keys. */ if (d->ht[0].table == NULL) { d->ht[0] = n; return DICT_OK; } /* Prepare a second hash table for incremental rehashing */ //准备渐进式rehash,rehash的字典table为0号 d->ht[1] = n; d->rehashidx = 0; return DICT_OK; } /* Expand the hash table if needed */ static int _dictExpandIfNeeded(dict *d) { /* Incremental rehashing already in progress. Return. */ if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK; // 如果哈希表为空,那么将它扩展为初始大小 if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE); /*如果哈希表的已用节点数 >= 哈希表的大小,并且以下条件任一个为真: 1) dict_can_resize 为真 2) 已用节点数除以哈希表大小之比大于 dict_force_resize_ratio 那么调用 dictExpand 对哈希表进行扩展,扩展的体积至少为已使用节点数的两倍 */ if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size && (dict_can_resize || d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio)) { return dictExpand(d, d->ht[0].used*2); } return DICT_OK; } static int _dictKeyIndex(dict *d, const void *key) { unsigned int h, idx, table; dictEntry *he; /* Expand the hash table if needed */ if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR) return -1; /* Compute the key hash value */ h = dictHashKey(d, key);//通过hash函数得到key所在的bucket索引位置 //查找在现有字典中是否出现了该key for (table = 0; table <= 1; table++) { idx = h & d->ht[table].sizemask; /* Search if this slot does not already contain the given key */ he = d->ht[table].table[idx]; while(he) { if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) return -1; he = he->next; } //如果系统没在rehash则不需要查找ht[1] if (!dictIsRehashing(d)) break; } return idx; } dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key) { int index; dictEntry *entry; dictht *ht; if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);// 尝试渐进式地 rehash 桶中一组元素 /* Get the index of the new element, or -1 if * the element already exists. */ // 查找可容纳新元素的索引位置,如果元素已存在, index 为 -1 if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1) return NULL; /* Allocate the memory and store the new entry */ ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0]; // 决定该把新元素放在那个哈希表 entry = zmalloc(sizeof(*entry)); //头插法,插入节点 entry->next = ht->table[index]; ht->table[index] = entry; ht->used++; /* Set the hash entry fields. */ dictSetKey(d, entry, key);//关联起key return entry; } /* Add an element to the target hash table */ //添加一个元素 int dictAdd(dict *d, void *key, void *val) { dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key); if (!entry) return DICT_ERR; dictSetVal(d, entry, val);//关联起value return DICT_OK; }
Rehash的触发机制:当每次添加新元素时,都会对工作哈希表ht[0]进行检查,如果used(哈希表中元素的数目)与size(桶的大小)比率ratio满足以下任一条件,将激活字典的Rehash机制:ratio=used / size, ratio >= 1并且dict_can_resize 为真;ratio 大 于 变 量 dict_force_resize_ratio 。
Rehash执行过程:创建一个比ht[0].used至少两倍的ht[1].table;将原ht[0].table中所有元素迁移到ht[1].table;清空原来ht[0],将ht[1]替换成ht[0] 渐进式Rehash主要由两个函数来进行: _dictRehashStep:当对字典进行添加、查找、删除、随机获取元素都会执行一次,其每次在开始Rehash后,将ht[0].table的第一个不为空的索引上的所有节点全部迁移到ht[1].table; dictRehashMilliseconds:由Redis服务器常规任务程序(serverCron)执行,以毫秒为单位,在一定时间内,以每次执行100步rehash操作。
int dictRehash(dict *d, int n) { if (!dictIsRehashing(d)) return 0; while(n--) { dictEntry *de, *nextde; /* Check if we already rehashed the whole table... */ if (d->ht[0].used == 0) {//已经完成 zfree(d->ht[0].table);//释放ht[0].table d->ht[0] = d->ht[1]; //这里ht[0]与ht[1]都不是指针,直接赋值就替换了 _dictReset(&d->ht[1]);//将ht[1].table设置为null d->rehashidx = -1; return 0; } /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more * elements because ht[0].used != 0 */ assert(d->ht[0].size > (unsigned)d->rehashidx); //找到第一个不为空的数组 while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) d->rehashidx++; //指向该链表头 de = d->ht[0].table[d->rehashidx]; /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */ while(de) {//遍历链表 unsigned int h; nextde = de->next; /* Get the index in the new hash table */ //得到在ht[1]中的索引号,通过相应的hash函数 h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask; // 添加节点到 ht[1] ,调整指针,采用的是头插法 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;//设置为空 d->rehashidx++; } return 1; }
Redis中的字典数据结构使用哈希表来实现,用来存储key-value键值元素;
字典使用两个哈希表,一般只使用ht[0],只有当Rehash时候才使用ht[0];
哈希表采用链表的方式解决键碰撞问题;
Redis的Rehash操作是渐进式的,服务器程序会主动Rehash,在查找、添加、删除元素等操作时也会在Rehash进行时执行一次rehash操作。
字典的内容实在太多,操作比较繁琐,应该是Redis中最复杂的底层数据结构了,本文分析的绝对不够深入,希望以后有时间再修改吧,暂时先这样。到目前为止,Redis六种内部数据结构,同时也是底层操作的实现讲解全部结束,后面的文章将进入五种基本数据类型指令的实现,字符串(String)、哈希表(Hash)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)的各种指令的实现。
我自己对Redis2.8.2源码的注释,有时间找个机会放出来。
最后感谢黄健宏(huangz1990)的Redis设计与实现及其他对Redis2.6源码的相关注释对我在研究Redis2.8源码方面的帮助。