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Redis实现原理(2)--字典
1、 Dict
2.1 数据结构定义dict.h
// 哈希表结构typedef struct dictht { dictEntry **table; //哈希表数组指针 unsigned long size; //哈希表大小 unsigned long sizemask; //掩码,hash时用到 unsigned long used; //已有节点的数量} dictht;// 哈希表节点结构typedef struct dictEntry { void *key; union { void *val; uint64_t u64; int64_t s64; } v; // 值,可以是指针类型、uint64和int64 struct dictEntry *next; //指向下一节点形成一个单链表} dictEntry;//字典定义typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; dictht ht[2]; int rehashidx; // 重分布标示-1标示正在重分布中 int iterators; // 重分布进度} dict;// 字典类型// 每个dictType保存了一系列用于操作特定字典的函数,不同用途的字典type不同typedef struct dictType { // hash函数unsigned int (*hashFunction)(const void *key);// key的复制void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);// value的复制void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);// key的比较int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);// key的销毁void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);// value的销毁 void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);} dictType;
2.2 hash
调用type中得hashFunction方法计算key的hash值,redis内部使用的hash算法为Austin Appleby开发的MurmurHash2算法
h = d->type->hashFunction(key)
计算key的索引值,先在ht[0]中查找,如果没有找到并且在rehash的过程中,则继续在ht[1]中找
idx = h & d->ht[table].sizemask
对于哈希冲突的解决,redis采取的拉链法,相同索引值的key会存储在一个单链表中,所以确定了索引值以后还需要在对应的单链表中进行搜索
while(he) { if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) return -1; he = he->next; }
2.3 rehash
为了保证字典的使用效率,redis对字典结构采取了定期rehash的机制,因为rehash是重CPU的操作,为了避免过程中出现对外无响应的情况,这里做了一种增量rehash的优化
rehash的流程如下:
1) 新建一个空得hash表,size为第一个大于等于2n的整数
unsigned long i = DICT_HT_INITIAL_SIZE;if (size >= LONG_MAX) return LONG_MAX;while(1) { if (i >= size) return i; i *= 2;}
2) 将ht[0]中的key重新计算hash和index,索引到ht[1]中,并将ht[0]中相应的索引值置为空
3) 待ht[0]中的数据全部rehash到ht[1]中之后将ht[1]设置为ht[0],并创建一个新的ht[1]
增量rehash是对步骤2进行优化,每次只rehash一个index的key,并且在rehash过程中对读写操作做限制:
1) 读:先查ht[0],如果没有再在ht[1]上查找
2) 写:rehash过程中,新的key只向ht[1]中写,并且会将索引所对应的所有key重新hash到ht[1]中。
最终会在某个时间点ht[0]中所有的key重新hash到ht[1]中。