redis渐进式rehash

引言

简单复习一下，redis有哪些数据结构和对象。

数据结构

1. 连续内存类

   1. SDS 简单动态字符串
   2. 整数集合intset
   3. 压缩链表ziplist

2. 随机内存类

   1. list和listnode
   2. zskiplist和zskiplistnode
3. 连续+随机：dict、dictht和dictEntry

对象

总共有5种：

1. string
2. list
3. hash
4. set
5. zset

其中，hash对象的内部实现是redis的字典，也就是dict结构，dict结构有两个字段和rehash有关：

1. 两个hash表（hash表是dictht结构）
2. rehashidx，记录rehash的进度

渐进式rehash

需要渐进式rehash的原因：

1. 随着client对hash对象的增删数据操作，hash对象里的元素会相应的增加或减少，导致内存利用率变低或增加hash碰撞几率，因此需要对其底层的哈希表进行扩缩容。扩缩容的标准是底层哈希表的负载因子；
2. 扩缩容，需要相应地重新计算key在新的哈希表中的位置，这是一个消耗cpu算力的操作；

这就是渐进式rehash出现的原因，rehash的需求加上一次性rehash的性能问题。

渐进式rehash触发的条件

分为扩容和缩容：

1. 扩容，分为有没有正在执行bgsave（生成RDB文件）或bgrewriteaof命令（重写AOF）

   1. 正在执行，判断负载因子>=5
   2. 没有在执行，判断负载因子>=1

   已知生成RDB文件或重写AOF也是比较消耗cpu算力的操作，因此对这两个数值的不同，就可以理解了。

2. 缩容：简单粗暴，负载因子<=0.1

附上负载因子计算公式：used / size （哈希表已使用的键数量/容量）

渐进式rehash的过程

参考：https://tech.meituan.com/2018...

在没有rehash时，dict结构里面的两个dichht结构，有一个的table指向的是空指针，即，这个样纸：

基于此状态描述渐进式rehash（扩容情况下）的过程：

1. 为ht[1]分配一块新的内存，内存空间大小按照DICT_HT_INITIAL_SIZE * 2的n次方 >= h[0].used，这里>=的意思是第一个大于h[0].used的值；（在rehash过程中会一直维持这个内存消耗）；
2. 在rehash过程中，所有对h[0]的删改查操作，都会触发h[1]同样的操作，同时进行一次rehash，把h[0]的中h[0].table[rehashidx]位置的数据挪到h[1]，然后给rehashidx+1；新增操作则会直接放到h[1]中；
3. 每次rehash函数最后会判断h[0].used==0，if true，结束渐进式rehash过程。

参考：https://blog.csdn.net/weixin_...