Redis中key-value实现

实现字典的方法有很多种：

• 最简单的就是使用链表或数组， 但是这种方式只适用于元素个数不多的情况下；
• 要兼顾高效和简单性，可以使用哈希表；
• 如果追求更为稳定的性能特征， 并且希望高效地实现排序操作的话， 则可以使用更为复杂的平衡树；

在众多可能的实现中， Redis 选择了高效且实现简单的哈希表作为字典的底层实现。

dict 类型的 API ， 它们的作用及相应的算法复杂度：

操作类型	操作	函数	算法复杂度
创建	创建一个新字典	dictAdd	O(1)
添加或更新给定键的值	dictFind	O(1)
在字典中查找给定键的值	dictGetRandomKey	O(N)
删除	根据给定键，删除字典中的键值对	dictRelease	O(N)
	清空并重置（但不释放）字典	dictResize	O(N)
	扩大字典	dictRehash	O(N)
在给定毫秒内，对字典进行rehash	dict 类型使用了两个指针分别指向两个哈希表。 其中， 0 号哈希表（ht[1]）则只有在程序对 0 号哈希表进行 rehash 时才使用。 接下来两个小节将对哈希表的实现，以及哈希表所使用的哈希算法进行介绍。 哈希表实现¶ 字典所使用的哈希表实现由 table 属性是一个数组， 数组的每个元素都是一个指向 dictEntry 都保存着一个键值对， 以及一个指向另一个 next 属性指向另一个 dictEntry 可以通过 dictht dictht 和数个 dict 类型，那么整个字典结构可以表示如下： 在上图的字典示例中， 字典虽然创建了两个哈希表， 但正在使用的只有 0 号哈希表， 这说明字典未进行 rehash 状态。 哈希算法 Redis 目前使用两种不同的哈希算法： http://code.google.com/p/smhasher/ 。 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 dictCreate 函数创建并返回一个新字典： dict  * d  =  dictCreate( & hash_type, NULL); table 属性分配任何空间： ht[1]->table 的空间分配将在 rehash 开始时进行；

添加键值对到字典

根据字典所处的状态， 将一个给定的键值对添加到字典可能会引起一系列复杂的操作：

• 如果字典为未初始化（也即是字典的 0 号哈希表的 
• 字典为空;
• 添加新键值对时发生碰撞处理；
• 添加新键值对时触发了 rehash 操作；

添加新元素到空白字典

当第一次往空字典里添加键值对时， 程序会根据 d->ht[0]->table 分配空间 （在目前的版本中， 4 ）。

以下是字典空白时的样子：

以下是往空白字典添加了第一个键值对之后的样子：

添加新键值对时发生碰撞处理

在哈希表实现中， 当两个不同的键拥有相同的哈希值时， 我们称这两个键发生碰撞（collision）， 而哈希表实现必须想办法对碰撞进行处理。

字典哈希表所使用的碰撞解决方法被称之为key4 和 key4 的哈希值和 0 号索引上发生碰撞。

通过将 key1-value1 两个键值对用链表连接起来， 就可以解决碰撞的问题：

添加新键值对时触发了 rehash 操作

对于使用链地址法来解决碰撞问题的哈希表 size属性）和它所保存的节点的数量（ht[0]）进行 rehash 操作： 在不修改任何键值对的情况下，对哈希表进行扩容， 尽量将比率维持在 1:1 左右。

ht[0] 进行检查， 对于 size 和 ratio =used / size 满足以下任何一个条件的话，rehash 过程就会被激活：

1. ratio >= 1 ，且变量 

ratio 大于变量  dict_force_resize_ratio 的值为 

什么时候 BGSAVE 或 copy on write 机制， 程序会会暂时将 dict_can_resize 会重新被设为真。

另一方面， 当字典满足了强制 rehash 的条件时， 即使 BGSAVE 或 

创建一个比  ht[1]->table ；将  ht[1]->table ；将原有  ht[1] 替换为新的  设置字典的  0 ，标识着 rehash 的开始；为  ht[0]->used 的两倍；

这时的字典是这个样子：

2. Rehash 进行中

在这个阶段， ht[1]->table ， 因为 rehash 是分多次进行的（细节在下一节解释）， 字典的 ht[0] 的哪个索引位置上。

以下是 2 时，字典的样子：

注意除了节点的移动外， 字典的 ht[0]->used 和 ht[0] 迁移到 

释放  ht[1] 来代替  ht[1] 成为新的  ht[1] ；将字典的  -1 ，标识 rehash 已停止；

以下是字典 rehash 完毕之后的样子：

对比字典 rehash 之前和 rehash 之后， 新的 _dictRehashStep 和 _dictRehashStep 用于对数据库字典、以及哈希键的字典进行被动 rehash ；

_dictRehashStep ，  ht[1]->table 。

在 rehash 开始进行之后（-1）， 每次执行一次添加、查找、删除操作， dictRehashMilliseconds 可以在指定的毫秒数内， 对字典进行 rehash 。

当 Redis 的服务器常规任务执行时， ht[0] 上进行，还需要在 ht[1] 而不是 ht[0] 的节点数量在整个 rehash 过程中都只减不增。

字典的收缩

上面关于 rehash 的章节描述了通过 rehash 对字典进行扩展（expand）的情况， 如果哈希表的可用节点数比已用节点数大很多的话， 那么也可以通过对哈希表进行 rehash 来收缩（shrink）字典。

收缩 rehash 和上面展示的扩展 rehash 的操作几乎一样，它执行以下步骤：

1. ht[0]->table 小的 

ht[0]->table 中的所有键值对迁移到  ht[0] 的数据清空，并将  ht[0] ；

扩展 rehash 和收缩 rehash 执行完全相同的过程， 一个 rehash 是扩展还是收缩字典， 关键在于新分配的 ht[1]->table 比 ht[1]->table 比 数据库》一章的《迭代器实现 —— 对字典进行迭代实际上就是对字典所使用的哈希表进行迭代：

• 迭代器首先迭代字典的第一个哈希表， 然后，如果 rehash 正在进行的话， 就继续对第二个哈希表进行迭代。
• 当迭代哈希表时， 找到第一个不为空的索引， 然后迭代这个索引上的所有节点。
• 当这个索引迭代完了， 继续查找下一个不为空的索引， 如此循环， 一直到整个哈希表都迭代完为止。

整个迭代过程可以用伪代码表示如下：

def iter_dict(dict):

    # 迭代  0  号哈希表
    iter_table(ht[ 0 ] -> table)

    # 如果正在执行 rehash ，那么也迭代  1  号哈希表
     if  dict.is_rehashing(): iter_table(ht[ 1 ] -> table)


def iter_table(table):

    # 遍历哈希表上的所有索引
     for  index  in  table:

        # 跳过空索引
         if  table[index].empty():
             continue

        # 遍历索引上的所有节点
         for  node  in  table[index]:

            # 处理节点
            do_something_with(node)

字典的迭代器有两种：

• 安全迭代器：在迭代进行过程中，可以对字典进行修改。
• 不安全迭代器： 在迭代进行过程中，不对字典进行修改。

以下是迭代器的数据结构定义：

/*
 * 字典迭代器
  */
typedef  struct  dictIterator {

    dict  * d;                 //  正在迭代的字典

     int  table,               //  正在迭代的哈希表的号码（0 或者 1）
        index,               //  正在迭代的哈希表数组的索引
        safe;                //  是否安全？

    dictEntry  * entry,        //  当前哈希节点
               * nextEntry;    //  当前哈希节点的后继节点

} dictIterator;

以下函数是这个迭代器的 API ，它们的作用及相关算法复杂度：

函数	作用	算法复杂度
dictGetSafeIterator	创建一个安全迭代器。	O(1)
NULL 。	O(1)
dictReleaseIterator	释放迭代器。	O(1)

小结¶

• 字典由键值对构成的抽象数据结构。
• Redis 中的数据库和哈希键都基于字典来实现。
• Redis 字典的底层实现为哈希表，每个字典使用两个哈希表，一般情况下只使用 0 号哈希表，只有在 rehash 进行时，才会同时使用 0 号和 1 号哈希表。
• 哈希表使用链地址法来解决键冲突的问题。
• Rehash 可以用于扩展或收缩哈希表。
• 对哈希表的 rehash 是分多次、渐进式地进行的。