redis哈希表的rehash分析
女主宣言
大家都比较了解哈希表，以及类似php、redis等的内部hash实现。但是本文着力介绍redis中的rehash的实现，供大家参考学习。
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引言
redis的性能优越，应用普遍，可以存储键值个数大到可以存储上亿条记录依然保持较高的效率。作为一个内存数据库，redis内部采用了字典的数据结构实现了键值对的存储，字典也就是我们平时所说的哈希表。随着数据量的不断增加，数据必然会产生hash碰撞，而redis采用链地址法解决hash冲突。我们知道如果哈希表数据量达到了一个很大的量级，那么冲突的链的元素数量就会很大，这时查询效率就会变慢，因为取值的时候redis会遍历链表。而随着数据量的缩减，也会产生一定的内存浪费。redis在设计时充分考虑了字典的增加和缩减，为了优化数据量增加时的查询效率和缩减时的内存利用率，redis进行了一系列操作，而处理的这个过程被称作rehash。
两个hashtable
我们先来看一下字典在redis源码中的定义
// 哈希表定义
typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
} dictht;
// 字典定义
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata; dictht ht[2]; /* 两个hashtable */
long rehashidx; /* rehashing 如果没有进行则 rehashidx == -1 否则 rehash则表示rehash进行到的索引位置 */
unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
从结构上看每个字典中都包含了两个hashtable。那么为什么一个字典会需要两个hashtable？首先redis在正常读写时会用到一个hashtable，而另一个hashtable的作用实际上是作为字典在进行rehash时的一个临时载体。我们可以这么理解，redis开始只会用一个hashtable去读写，如果这个hashtable的数据量增加或者缩减到某个值，到达了rehash的条件，redis便会开始根据数据量和链（bucket）的个数初始化那个备用的hashtable，来使这个hashtable从容量上满足后续的使用，并开始把之前的hashtable的数据迁移到这个新的hashtable上来，当然这种迁移是对每个节点值进行一次hash运算。等到数据全部迁移完成，再进行一次hashtable的地址更名，把这个备用的hashtable为正式的hashtable，同时清空另一个hashtable以供下一次rehash使用。
1
rehash的条件
hashtable元素总个数 / 字典的链个数 = 每个链平均存储的元素个数(load_factor)
服务器目前没有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，load_factor >= 1，dict就会触发扩大操作rehash
服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，load_factor >= 5，dict就会触发扩大操作rehash
load_factor < 0.1，dict就会触发缩减操作rehash
2
rehash的过程
我们假设 ht[0]为正在使用的hashtable，ht[1]为rehash之后的备用hashtable
步骤如下：
为字典的备用哈希表分配空间：
如果执行的是扩展操作，那么备用哈希表的大小为第一个大于等于(已用节点个数)*2的2n（2的n次方幂）
如果执行的是收缩操作，那么备用哈希表的大小为第一个大于等于(已用节点个数)的2n
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（为-1时表示没有进行rehash）。
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]，当一次rehash工作完成之后，程序将rehashidx属性的值+1。同时在serverCron中调用rehash相关函数，在1ms的时间内，进行rehash处理，每次仅处理少量的转移任务(100个元素)。
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。
rehash部分源码：
int dictRehash(dict *d, int n) {
int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */ /* 判断字典是否在进行rehash */
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
dictEntry *de, *nextde;
/* 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 long)d->rehashidx);
/* 找到不为空的hashtable的索引位置
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
d->rehashidx++;
if (--empty_visits == 0) return 1;
}
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
/* 将bucket从旧的哈希表迁移（hash）到新的哈希表 */
while(de) {
uint64_t h;
nextde = de->next;
/* 获得节点在新hashtable的哈希索引值 */
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++;
}
/* 检查rehash是否全部完成，如果完成则将旧的hashtable释放并作新旧表更名，同时rehashidx置-1 */
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;
}
/* rehash没有完成返回1，继续....... */
return 1;
}
举个例子
rehash开始，初始化ht[1]
对k2进行rehash
rehash完成
总结
这种渐进式的 rehash 避免了集中式rehash带来的庞大计算量和内存操作，但是需要注意的是redis在进行rehash的时候，正常的访问请求可能需要做多要访问两次hashtable（ht[0]， ht[1]），例如键值被rehash到新ht[1]，则需要先访问ht[0]，如果ht[0]中找不到，则去ht[1]中找。
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