Redis数据结构与对象——哈希

1 字典的实现

  Redis的字典使用哈希表作为底层实现,一个哈希表可以有多个哈希表节点,即每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

  1.1 哈希表

Redis中的哈希表由dictht结构定义:

typedef struct dictht{
  // 哈希表数组
  dictEntry **table;
  // 哈希表大小
  unsigned long size;
  // 哈希表掩码,用于计算索引值,该值总是等于size - 1
  unsigned long sizemask;
  // 该哈希表已有节点的数量
  unsigned long used;
} dictht

(1) table属性是一个数组,数组中的每个元素都是一个指向dictEntry结构的指针,每个dictEntry结构保存着一个键值对。
(2) size属性记录了哈希表的大小,即table数组的大小。
(3) used属性表示哈希表目前已有节点的数量。
(4) sizemask属性值总是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。

  下图表示大小为4的空哈希表


  1.2 哈希表节点

哈希表节点使用dictEntry结构实现,每个dictEntry结构都保存着一个键值对:

typedef struct dictEntry{
  // 键
  void *key;
  // 值
  // 值既可以是指针,也可以是uint64_t整数,或是一个int64_t整数。
  union{
    void *val;
    uint64_tu64;
    int64_ts64;
  }
  // 指向下一个哈希表节点,形成链表,这里也看出处理哈希冲突使用的是链地址法
  strcut dictEntry *next;
} dictEntry

  下图表示通过next指针,将两个索引值相同的键连接在一起:


  1.3 字典

Redis中字典由dict结构表示

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;

} dict;

(1) ht属性是一个包含两个项的数组,数组中的每一个项都是一个dictht哈希表,一个情况下,字典只使用ht[0]哈希表,ht[1]哈希表只会对ht[0]哈希表进行rehash时使用。
(2) rehashidx属性它记录了rehash目前的进度,如果目前没有进行rehash,那么它的值为-1。

  字典的计算键所在table数组中的位置和HashMap相似,都是先根据key计算出hash,然后根据hash & (size - 1)得到新加入的键所在数组的位置。哈希冲突的处理也都是链地址法。

2 rehash

  随着哈希表保存的键值对越来越多,为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个合理的范围之内,就需要对哈希表的大小进行相应的扩展或收缩。
  扩展和收缩哈希表的工作可以通过rehash(重新散列)操作完成。步骤如下:

(1) 为字典的ht[1]哈希表分配空间。
    如果要禁止性扩展操作,那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used*2的2n。如ht[0]哈希表中有7个键值对,那么ht[1]表的大小就是16。
    如果要收缩操作,那么ht[1]的大小等于ht[0].used的2n
(2) 将保存在ht[0]中所有键值对rehash到ht[1]上:rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值,然后将键值对放在ht[1]哈希表指定的位置。
(3) 当ht[0]包含的所有的键值对都迁移到了ht[1]之后(ht[0]变为空表),释放ht[0],将ht[1]设置ht[0],并在ht[1]新创建一个空白哈希表,为下一次rehash做准备。

下图表示一次rehash过程:



  ht[0].usedd的值为4,所以ht[1]的值应为第一个大于等于8(4 * 2 )的2的n次幂,也就是8,所以ht[1]数组的大小是8.




  哈希表的扩展和收缩

(1) 当哈希表的负载因子小于0.1时,程序自动开始对哈希表执行收缩操作。
(2) 一下两种情况下哈希表会执行扩展操作:

  • 服务器目前没有执行BGSAVE命令或者BGREWIRTEAOF命令,并且哈希表的负载因为大于等于1。
  • 服务器目前执行BGSAVE命令或者BGREWIRTEAOF命令,并且哈希表的负载因子大于等于5。
  • 注:负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小
    load_factor = ht[0].used / ht[0].size

这是因为在执行BGSAVE命令或BGREWRITEAOF命令的过程 中,Redis需要创建当前服务器进程的子进程,而大多数操作系统都采用写时复制(copy-on­-write)技术来优化子进程的使用效率,所以在子进程存在期间,服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子,从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作, 这可以避免不必要的内存写人操作,最大限度地节约内存。

3 渐进式rehash

  扩展或收缩哈希表需要将ht[0]里面的所有键值对rehash到ht[1]里面,但是, 这个rehash动作并不是一次性、集中式地完成的,而是分多次、渐进式地完成的。这是如果因为数据量过大时,rehash过程需要的时间长,会造成服务器在一段时间内停止服务,所以服务器不是一次性将所有的键值对全部迁移,而是分多次、渐进式的将ht[0]里面的键值对慢慢的rehash到ht[1]。
  哈希表渐进式rehash的步骤:

(1) 为ht[1]分配空间,让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表。
(2) 在字典中维持一个索引计数器变量rehashidx,并将它设置为0,表会rehash工作正式开始。
(3) 在rehash进行期间,每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作,程序除了执行指定的操作外,还会顺带将ht[0]哈希表在rehashidx索引上所有键值对rehash到ht[1],当rehash工作完成时,程序将rehashidx属性的值增加1。
(4) 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操作已经完成。

  渐进式rehash的好处在于它采取分而治之的方式,将rehash键值对所需的计算工作均摊到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上,从而避免了集中式rehash而带来的庞大计算量。

  渐进式rehash执行期间的哈希表操作

  在进行渐进式rehash的过程中,字典会同时使用ht[0]和ht[1]两个哈希表,所以在渐进式rehash期间,字典的删除、查找、更新等操作都是在两个表上进行的。例如,要在字典中查找一个键的话,程序会现在ht[0]里面进行查找,如果查找不到的化,就会继续到ht[1]里面查找。
  此外,在渐进式rehash执行期间,新添加到字典的键值对一律保存到ht[1]里,而ht[0]不执行任何添加操作,这一措施保证了ht[0]包含的键值对会只减不增,并随着rehash过程最终变成空表。

小结

(1) Redis中字典使用哈希表作为底层实现,每个字典带有两个哈希表,一个平时使用,一个仅在rehash时使用。
(2) 在对哈希表进行扩展或收缩操作时,并不是一次性将ht[0]表中的数据一次性迁移到ht[1]表中,而是渐进式的完成。

  本文完


   注:本文参考《Redis设计与实现》,如发现错误,请指正!

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