一、概念
字典， 又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map）， 是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。字典中的每个键都是独一无二的， 程序可以在字典中根据键查找与之关联的值， 或者通过键来更新值， 又或者根据键来删除整个键值对， 等等。字典经常作为一种数据结构内置在很多高级编程语言里面， 但 Redis 所使用的 C 语言并没有内置这种数据结构， 因此 Redis 构建了自己的字典实现。字典在 Redis 中的应用相当广泛， 比如 Redis 的数据库就是使用字典来作为底层实现的， 对数据库的增、删、查、改操作也是构建在对字典的操作之上的。举例说明一下，当我们执行下列命令：
在数据库中创建一个键为 "msg" ， 值为 "hello" 的键值对时， 这个键值对就是保存在代表数据库的字典里面的。
二、字典的实现
Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。
1. 哈希表
下列是哈希表的结构定义：
typedef struct dictht {
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表大小
unsigned long size;
// 哈希表大小掩码，用于计算索引值, 总是等于 size - 1
unsigned long sizemask;
// 该哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
}dictht;
table 属性是一个数组， 数组中的每个元素都是一个指向 dict.h/dictEntry 结构的指针， 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。
size 属性记录了哈希表的大小， 也即是 table 数组的大小， 而 used 属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。
sizemask 属性的值总是等于 size - 1 ， 这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到 table 数组的哪个索引上面。
下图展示了一个大小为 4 的空哈希表 （没有包含任何键值对）。
2. 哈希表节点
哈希表节点使用 dictEntry 结构表示， 每个 dictEntry 结构都保存着一个键值对，请看dictEntry结构：
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
// 值
union {
void *val;
uint64_tu64;
int64_ts64;
} v;
// 指向下个哈希表节点，形成链表
struct dictEntry * next;
} dictEntry;
key 属性保存着键值对中的键， 而 v 属性则保存着键值对中的值， 其中键值对的值可以是一个指针， 或者是一个 uint64_t 整数， 又或者是一个 int64_t 整数。
next 属性是指向另一个哈希表节点的指针， 这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起， 以此来解决键冲突（collision）的问题。
下图展示了如何通过 next 指针， 将两个索引值相同的键 k1 和 k0 连接在一起。
三、字典
下列是字典的数据结构：
typedef struct dict {
// 类型特定函数
dictType *type;
// 私有数据
void *privdata;
// 哈希表
dictht ht[2];
// rehash 索引，当 rehash 不在进行时，值为 -1
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
} dict;
type 属性和 privdata 属性是针对不同类型的键值对， 为创建多态字典而设置的：
a. type 属性是一个指向 dictType 结构的指针， 每个 dictType 结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数， Redis 会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
b. 而 privdata 属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
下面是dictType数据结构：
typedef struct dictType {
// 计算哈希值的函数
unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
// 复制键的函数
void *(*keyDup) (void *privdata, const void *key);
// 复制值的函数
void *(*valDup) (void *privdata, const void *obj);
// 对比键的函数
int (*keyCompare) (void *privdata, const void *key1, const void *key2);
// 销毁键的函数
void (*keyDestructor) (void *privdata, void *key);
// 销毁值的函数
void (*valDestructor) (void *privdata, void *obj);
} dictType;
ht 属性是一个包含两个项的数组， 数组中的每个项都是一个 dictht 哈希表， 一般情况下， 字典只使用 ht[0] 哈希表， ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用。
除了 ht[1] 之外， 另一个和 rehash 有关的属性就是 rehashidx ： 它记录了 rehash 目前的进度， 如果目前没有在进行 rehash ， 那么它的值为 -1 。
下图展示了一个普通状态下（没有进行 rehash）的字典：
下图展示了较为完整的Reids字典结构：
三、使用字典
当要将一个新的键值对添加到字典里面时， 程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值， 然后再根据索引值， 将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。
Redis 计算哈希值和索引值的方法如下：
# 使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值
hash=dict->type->hashFunction(key);
# 使用哈希表的 sizemask 属性和哈希值，计算出索引值
# 根据情况不同， ht[x] 可以是 ht[0] 或者 ht[1]
index=hash&dict->ht[x].sizemask;
举个例子：
对于如图所示空字典来说，如果我们要将一个键值对 k0 和 v0 添加到字典里面， 那么程序会先使用语句：
hash = dict -> type -> hashFunction(k0);
计算键 k0 的哈希值。
假设计算得出的哈希值为 8 ， 那么程序会继续使用语句：
index = hash & dict -> ht[0].sizemask = 8 &3 = 0;
计算出键 k0 的索引值 0 ， 这表示包含键值对 k0 和 v0 的节点应该被放置到哈希表数组的索引 0 位置上，如图所示：
当字典被用作数据库的底层实现， 或者哈希键的底层实现时， Redis 使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值。
MurmurHash 算法最初由 Austin Appleby 于 2008 年发明， 这种算法的优点在于， 即使输入的键是有规律的， 算法仍能给出一个很好的随机分布性， 并且算法的计算速度也非常快。
学习自http://redisbook.com/
2019-07-21