Redis原理篇(Dict的收缩扩容机制和渐进式rehash)

Dict(即字典)

Redis是一种键值型数据库,其中键与值的映射关系就是Dict实现的。

Dict通过三部分组成:哈希表(DictHashTable),哈希节点(DictEntry),字典(Dict)

其中哈希表的底层是数组(发生冲突时扩展成链表),用来存放哈希节点。

下面是哈希表和哈希节点的源码

Redis原理篇(Dict的收缩扩容机制和渐进式rehash)_第1张图片

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首先看到dictht,即DictHashTable的缩写,下面是对其中属性的解释:

 dictEntry **table是哈希表的数组,每个元素都是一个指向 dictEntry 结构体的指针。这里使用双指针 ** 的原因是为了实现动态数组。

size是哈希表的大小

sizemask是用来对键值进行与运算(与取余结果一致,但是用与运算更快)。

used是节点个数

然后看到dictEntry,是节点,下面是对其中属性的解释:

key是键很好理解;

union是一个联合函数,意思是v可以是{}里面的任意一个值。

注意:发生hash冲突时,新元素添加在链表首位,再让新元素的next指向原来的链表的头,这样比较方便,如果把新元素添加到链表尾部的话要对链表进行变量,很麻烦。

Dict的扩容

Dict是通过数组和单向链表实现的,当存放数据越来越多,导致大量的哈希冲突,使得链表长度过长,这样的话查询效率就大打折扣。出现这种情况的根本原因是数组小了,所有解决方案就是对数组进行扩容。

负载因子 =节点个数/数组大小

下面是包含扩容 的代码

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Dict的收缩

除了扩容外,当出现频繁的删除造成entry个数较少,而数组大小过大的资源浪费的情况时,就需要对Dict进行收缩,收缩的条件是:

下面是Dict收缩的代码

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 可以看到收缩和扩容以及Dict初始化时都用到了dictExpand这个函数,主要的逻辑还是在这个函数里面的,所有我们来看看这个函数源码:

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 注意到这里有个rehash的操作,为什么要进行这个操作呢?

扩容和收缩不就是改变数组的大小吗?直接改不就行了?

显然,这样是不行的,因为Dict的删除,查询,更改都是要通过键值来找到对应entry的,当我数组的大小改变,那么我使用原来的hash函数运算得到的就不是原来的那个key了。

因为key的查询与sizemask有关,这个sizemask变化了,那么就当然得不到原本的那个key。

再注意到,这个dictExpand函数内部并没有进行具体的rehash的操作,

只是将rehashidx赋值为了0,

这个rehashidx还有印象吗?我帮忙回忆一下:

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没错,就是这个rehash的进度。

那为什么不在dictExpand函数里面一次性将ht[0]全部赋值给ht[1]呢?

答案如下: 

Rehash

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 但是渐进式rehash也有个问题,就是每次增删改查都只迁移一个entry链表(包含key对应的entry以及由hash冲突导致生成的链表),这个进度是比较缓慢的,那在增删改查的时候会遇到问题,因为此时数据在2张表里面,ht[0]和ht[1],怎么办?

其实也很简单,首先在新增的时候肯定是将新的entry给ht[1],因为要是写进了ht[0],到时候还是要给ht[1];

然后是删除,更改,查询,这两张表都访问一遍就行了。数据反正不在ht[0]就在ht[1]。

因为是使用指针这种数据结构,从ht[0]迁移到ht[1]就是改个指针指向的操作就行,很方便,并且改变了指针的指向后,ht[0]里面就查不到移走的那个entry链表了,不用考虑是否要在ht[0]里面删除一次再到ht[1]里面删除一次的问题。

这里有个演示可以看一下:

1.size是4,现在又第5个元素要加进来,并且后台没有进行resave等操作,开始进行扩容操作

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2.现在元素个数是5,比5大一是6,第一个比6大的2的n次方是8,

申请内存空间,大小是8个entry赋值给ht[1]

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3.把rehashidx赋值为0,表示可以开始rehash

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4.在增删改查时发现rehashidx不是-1,就从ht[rehashidx]开始,一个一个迁移到ht[1]

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5.迁移完毕后就将ht[1]下的新的hash表转移到ht[0],再将rehashidx赋值-1,还有size等属性也要更改,ht[1]的size,sizemask,used重新置为0,hash表置为null

至此,rehash完成

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