深入理解Redis 数据结构—字典

字典，又称为符号表、关联数组或映射，是一种用于保存键值对的抽象数据结构。在字典中，一个键可以和一个值进行关联，这些关联的键和值称为键值对。键值对中键是唯一的,我们可以根据键key通过映射查找或者更新对应的值value。

很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。

应用

字典在Redis中应用非常广泛，Redis数据库就是使用字典作为数据底层的实现。对数据的增、删、改、查操作也是建立在字典之上操作。

当执行命令：

set msg "hello"

在数据库中创建一个键为 msg，值为 hello 的键值对，这个键值对就用字典来实现的。创建其他数据类型的键值对，比如list、hash、set、sort set也是用字典来实现的。

处理用来表示数据中的键值对，字典还是hash数据类型底层实现之一，比如一个hash数据类型website，包含100个键值对，这些键值对中的键是网址名称，值是网页地址:

redis> HGETALL website
1)"Redis"
2)"Redis.io"
3)"nacos"
4)"nacos.io"
.....

website键的底层就是一个字典，包好了100个键值对，例如：

• 键值对中的键为"Redis"，值为"Redis.io"。
• 键值对中的键为"nacos"，值为"nacos.io"。

字典的实现

Redis字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面有多个哈希表节点，每个哈希表节点保存字典中的键值对。

哈希表

Redis字典使用的哈希表由 dict.h/dictht 结构来表示：

/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we
 * implement incremental rehashing, for the old to the new table. */
typedef struct dictht {
     // table 数组
    dictEntry **table;
    // 哈希表的大小
    unsigned long size;
    // 等于size-1，用于计算索引值
    unsigned long sizemask;
    // 已有的键值对数量
    unsigned long used;
} dictht;

注释：这是哈希表结构，每个字典有两个实现增量重散列，从旧的哈希表到新的哈希表。

• table属性的是一个数组，数组中的每个元素都指向哈希节点dictEntry，每个dictEntry结构都保存一个键值对。
• size记录了哈希表的大小，也就是table数组的大小。
• used属性记录了哈希表目前已有的键值对数量。sizemask的值等于size-1，这个属性和哈希表一起决定键应该放在 table数组的那个位置上。

下图展示一个大小为4空哈希表（没有包含任务的键值对）：

哈希表节点

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

typedef struct dictEntry {
    // 键
    void *key;
    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    // 指向下一个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

其中：

• key保存键值
• v保持值，v可以是一个指针，可以是uint64_t整数，也可以是一个int64_t整数。
• next指向另一个哈希表节点的指针，这个指针将多个哈希值相同的键值对连接在一起，以此解决hash冲突的问题。

下图展示两个键的hash值相同的哈希表节点k0和k1，两者通过next指针连接在一起。

字典

Redis 中的字典由dict.h/dict结构表示：

typedef struct dict {
    // 类型特定的函数
    dictType *type;
   // 私有函数
    void *privdata;
    // 哈希表
    dictht ht[2];
    // rehash 索引
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

• type属性和privadata属性是针对不同类型的键值对，为创建多态的字典而设置。
• type是指向dictType结构的指针，每个dictType包含几组针对特定类型的键值对操作的函数，Redis会为用途不同的字典设置不同的函数。下图展示dictType字典类型：

typedef struct dictType {
    // 计算哈希值
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
    // 复制键
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    // 复制值
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
    // 对比键
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    // 销毁键
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
   // 销毁值
   void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

• privdata属性保存针对不同的类型操作的函数传的可选参数。

• ht[2]是包含两个数大小的数组，类型为dictht哈希表。字典只使用ht[0]哈希表，ht[1]只会对ht[0]哈希表进行rehash时使用。

• rehashidx记录了rehash的进度，如果目前没有进行的rehash，那么它的值为-1。

下图为一个普通状态下（没有进行rehash）的字典：

哈希算法

当要将一个新的键值对添加到字典中，程序需要先根据键值对中的键计算出哈希值和索引值，然后根据索引值，将包含新键值的哈希表放在哈希表数组的指定索引上。

Redis计算哈希值和索引值的步骤如下：

1. 使用字典设置的哈希函数，计算键的哈希值。

hash = dict—>type->hashFunction(key)

1. 使用哈希表的sizemask属性和哈希值，取余计算出哈希值。

index = hash & dict ->ht[x].sizemask

了解过HashMap底层原理的同学应该知道，上面计算索引值和HashMap找到索引下标的原理是类似的。

什么是取余&运算？

取余就是计算两数相除的余数， 比如一个数组长度为4，索引范围是0~3,需要放置0,1,7，放置如下图所示：

举个例子，要将一个键值对k0和v0添加到下方的空字典表中：

首先计算键的哈希值：

hash = dict—>type->hashFunction(key)

计算键k0的哈希值。

假设计算出来的哈希值为8，然后计算索引值：

index = dict -> hash & ht[0].sizemask = 8 & 3 = 0;

计算出键k0的索引值0，这表示键值对k0和v0的节点放置到哈希表数组下标0的位置上，如下图所示：

键冲突

当两个或者两个以上的计算出数组索引值一致时，就发生了键冲突。

Redis的哈希表采用链表法来解决键冲突，每个哈希表的节点都有一个next指针，多个哈希表节点用next指针组成一个单链表，被分配到同一个数组索引上的多个节点使用单向链表连接起来，这就很好的解决了键冲突的问题。

举个例子，程序要将一个键值对k2和v2添加到下图的哈希表中，并且计算k2的索引值为2,那么键k1和k2将发生冲突：

解决冲突的办法就是使用next指针将k2和k1所在的节点连接起来，如下图所示：

总结

• 字典是一种映射的键值对数据结构，其中键是唯一的，通过唯一的键可以快速找到对应的值。
• 字典包含广泛用在Redis数据库中。
  • 其中所有数据类型的键值对都使用字典作为底层实现。
  • Hash类型的键值对也是基于字典实现。
• 字典的结构
  • 包含一个字典，包含根据特定类型处理的函数dictType、两个哈希表ht[2],字典只用到了ht[0],遇到了扩容才会使用ht[1]。
  • 一个字典包含两个哈希表，每个哈希表dictht包含一个table数组，size记录数组的大小，sizemask等于size-1,sizemask和哈希值决定数据存在在table的位置。used记录已有的键值对。
  • 哈希表节点dictEntry结构保存一个键值对，其中key保存键，V保存值，V可以是一个指针、可以是uint64_t整数、也可以是int64_t的整数。next是为了解决键hash冲突，两个键的计算出的索引在数组的同一个地方，就使用next`指针连接在一起。
• 新增一个键值对，首先通过调用dict—>type->hashFunction(key)计算键的哈希值,再和dictht的sizemask做取余操作，计算得到要存放table数组的索引位置。如果发生键冲突时，使用链表法将多个哈希节点通过next指针组成一个单链表。
• Redis字典的实现和Java中的HashMap数据结构有以下类似的点：
  • 确定索引位置： 键首先使用哈希算法算出哈希值，再和数组的长度-1做取余操作，确定存放数组的下标。
  • 解决hash冲突: 两个键值计算的索引一致，采用链表法，将多个节点通过next指针连在一起。

参考

Redis设计与实现