redis系列之------字典

前言

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。

因此，了解字典对我们了解Redis数据库有很大的帮助。同时可以跟Java的HashMap进行对比，看看孰好孰坏。

字典的定义

 typedef struct dict {
 
     // 类型特定函数
     dictType *type;
 
     // 私有数据
     void *privdata;
 
     // 哈希表
     dictht ht[];
 
     // rehash 索引
     // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
     int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
 
 } dict;

主要看ht，和rehashidx两个参数。

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 。

 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

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。(不是很清楚，为什么要单独定义一个mask，而不直接size-1)；

而 used 属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。

 typedef struct dictEntry {
 
     // 键
     void *key;
 
     // 值
     union {
         void *val;
         uint64_t u64;
         int64_t s64;
     } 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次，以此来解决键冲突（collision）的问题。

可以明显的看出来，redis是通过链表来解决hash冲突的。

因此，redis的字典大概如下：

Rehash

随着操作的不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少，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，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

也就是我们常说的，扩容，再次hash。

Redis rehash过程：

为字典的 ht[1] 哈希表分配空间。一般为原字典的两倍，即 ht[0] * 2；
将保存在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上面
当 ht[0] 包含的所有键值对都迁移到了 ht[1] 之后（ht[0] 变为空表），释放 ht[0] ，将 ht[1] 设置为 ht[0] ，并在 ht[1] 新创建一个空白哈希表，为下一次 rehash 做准备。

但其实rehash是非常的耗时间的。假设ht[0]非常的大呢？ 40W，400W，甚至4000W呢？

一次rehash甚至可能导致redis宕机，所以出现了渐进式hash。

渐进式Rehash

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。为了避免 rehash 对服务器性能造成影响，服务器不是一次性将 ht[0] 里面的所有键值对全部 rehash 到 ht[1] ，而是分多次、渐进式地将 ht[0] 里面的键值对慢慢地 rehash 到 ht[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。
在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx ，并将它的值设置为 0 ，表示 rehash 工作正式开始。
在 rehash 进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作以外， 还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] ，当 rehash 工作完成之后，程序将 rehashidx 属性的值增一。
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 操作已完成。

扩容代码大致如下：

 int dictRehash(dict *d, int n) {
     int empty_visits = n*; /* Max number of empty buckets to visit. */
 
     // 判断是否正在扩容
     if (!dictIsRehashing(d)) return ;
 
     while(n-- && d->ht[].used != ) {
         dictEntry *de, *nextde;
 
         /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
          * elements because ht[0].used != 0 */
         assert(d->ht[].size > (unsigned long)d->rehashidx);
 
         // 找到一个不为空的桶，进行迁移
         while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
             d->rehashidx++;
             if (--empty_visits == ) return ;
         }
         // 找到这个桶第一个指针节点
         de = d->ht[].table[d->rehashidx];
         // 将这个桶中的所有的key节点转移到新的数组中。while循环链表
         while(de) {
             uint64_t h;
 
             nextde = de->next;
             /* Get the index in the new hash table */
             h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[].sizemask;
             de->next = d->ht[].table[h];
             d->ht[].table[h] = de;
             d->ht[].used--;
             d->ht[].used++;
             de = nextde;
         }
         // 旧的桶节点置为null，并且rehashidx+1
         d->ht[].table[d->rehashidx] = NULL;
         d->rehashidx++;
     }
 
     /* Check if we already rehashed the whole table... */
     if (d->ht[].used == ) {
         zfree(d->ht[].table);
         d->ht[] = d->ht[];
         _dictReset(&d->ht[]);
         d->rehashidx = -;
         return ;
     }
 
     /* More to rehash... */
     return ;
 }

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 进行期间，字典的删除（delete）、查找（find）、更新（update）等操作会在两个哈希表上进行： 比如说，要在字典里面查找一个键的话，程序会先在 ht[0]里面进行查找，如果没找到的话，就会继续到 ht[1] 里面进行查找，诸如此类。

另外，在渐进式 rehash 执行期间， 新添加到字典的键值对一律会被保存到 ht[1] 里面，而 ht[0] 则不再进行任何添加操作：这一措施保证了 ht[0] 包含的键值对数量会只减不增，并随着 rehash 操作的执行而最终变成空表。

所遇到问提

问题一：

要在字典里面查找一个键的话，程序会先在 ht[0]里面进行查找，如果没找到的话，就会继续到 ht[1] 里面进行查找，诸如此类。

这一点其实我比较有疑惑？为何要先去ht[0]中查找，找不到再去ht[1]中查找，这样岂不是效率低下，查找了两张表。不能根据hash值和rehashidx进行比较判断么？只查一张表不行么？

为此我翻阅了不少资料：

这是redis官方其他人的pull request：https://github.com/antirez/redis/pull/5692 暂时还没有merge

同时这是我和一位大佬的讨论：https://github.com/Junnplus/blog/issues/35 最终得出结论

还是看源码：(源码真是一个好东西)

 for (table = ; table <= ; table++) {
     // 找到key的index
     idx = h & d->ht[table].sizemask;
     // 拿到key值对应的value
     he = d->ht[table].table[idx];
     while(he) {
         if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key))
             return he;
         he = he->next;
     }
     if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
 }

其实只有两种情况

key在ht[0]，还没有迁移
key在ht[1]，已经迁移了。

针对第一种情况，他在第一层的循环已经找到了key值，并且返回(第八行)，不再继续后面操作，因此不存在效率问题。

第二种情况，看第五行，he此时为null，根本不会循环链表。然后第二次循环才能找到key。而第一次是做了一次hash，复杂度为O(1)。效率几乎是没有损失，因此也不存在效率问题。

综上：我得出的结论是。可以拿idx和rehashidx进行对比，同时也可以像redis这样写，不会损失效率。redis可能为了代码的简洁以及统一，不想写那么多的判断条件，因此没有比较idx和rehashidx。

当我认为提前结束会更好，毕竟不用后续判断了，也比较清楚。类似这个request：https://github.com/antirez/redis/pull/5692/files

问题二：

假如在redis准备进行rehash的时候，他需要为ht[1]申请一块内存，这块内存可是ht[0]的两倍哦，那次是计算机内存不存会如何？

梳理一下哈希表大小和内存申请大小的对应关系：

正常状态下，redis为ht[1]分配完内存后，会持续一段时间进行rehash。rehash完毕后，就会释放ht[0]内存了。类似如下图：

内存先上升，后下降。

但此时内存不存的话，Redis会进行大量的Key驱逐，也就是会淘汰掉很久未使用的key，跟LRU有点类似。

那么此时可能就会影响到了业务，这是非常大的问题呢。

那么针对在Redis满容驱逐状态下，如何避免因Rehash而导致Redis抖动的这种问题。

我们在Redis Rehash源码实现的逻辑上，加上了一个判断条件，如果现有的剩余内存不够触发Rehash操作所需申请的内存大小，即不进行Resize操作；
通过提前运营进行规避，比如容量预估时将Rehash占用的内存考虑在内，或者通过监控定时扩容。

参考文献：

《redis设计与实现》 http://redisbook.com/preview/dict/incremental_rehashing.html

《美团针对Redis Rehash机制的探索和实践》 https://tech.meituan.com/2018/07/27/redis-rehash-practice-optimization.html

《Redis源码分析》 https://github.com/Junnplus/blog/issues/35