Redis中内部数据结构dict的作用是什么

发布时间:2021-08-07 16:49:15 作者:Leah
来源:亿速云 阅读:168

本篇文章为大家展示了Redis中内部数据结构dict的作用是什么,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

dict的数据结构定义

为了实现增量式重哈希(incremental rehashing),dict的数据结构里包含两个哈希表。在重哈希期间,数据从第一个哈希表向第二个哈希表迁移。

dict的C代码定义如下(出自Redis源码dict.h):

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;
typedef struct dictType {
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
/* 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 {
    dictEntry **table;
    unsigned long size;
    unsigned long sizemask;
    unsigned long used;
} dictht;
typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

为了能更清楚地展示dict的数据结构定义,我们用一张结构图来表示它。如下。

Redis中内部数据结构dict的作用是什么

结合上面的代码和结构图,可以很清楚地看出dict的结构。一个dict由如下若干项组成:

dictType结构包含若干函数指针,用于dict的调用者对涉及key和value的各种操作进行自定义。这些操作包含:

私有数据指针(privdata)就是在dictType的某些操作被调用时会传回给调用者。

需要详细察看的是dictht结构。它定义一个哈希表的结构,由如下若干项组成:

dictEntry结构中包含k, v和指向链表下一项的next指针。k是void指针,这意味着它可以指向任何类型。v是个union,当它的值是uint64_t、int64_t或double类型时,就不再需要额外的存储,这有利于减少内存碎片。当然,v也可以是void指针,以便能存储任何类型的数据。

dict的创建(dictCreate)
dict *dictCreate(dictType *type,
        void *privDataPtr)
{
    dict *d = zmalloc(sizeof(*d));
    _dictInit(d,type,privDataPtr);
    return d;
}
int _dictInit(dict *d, dictType *type,
        void *privDataPtr)
{
    _dictReset(&d->ht[0]);
    _dictReset(&d->ht[1]);
    d->type = type;
    d->privdata = privDataPtr;
    d->rehashidx = -1;
    d->iterators = 0;
    return DICT_OK;
}
static void _dictReset(dictht *ht)
{
    ht->table = NULL;
    ht->size = 0;
    ht->sizemask = 0;
    ht->used = 0;
}

dictCreate为dict的数据结构分配空间并为各个变量赋初值。其中两个哈希表ht[0]和ht[1]起始都没有分配空间,table指针都赋为NULL。这意味着要等第一个数据插入时才会真正分配空间。

dict的查找(dictFind)
#define dictIsRehashing(d) ((d)->rehashidx != -1)
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
    dictEntry *he;
    unsigned int h, idx, table;
    if (d->ht[0].used + d->ht[1].used == 0) return NULL; /* dict is empty */
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    h = dictHashKey(d, key);
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        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;
    }
    return NULL;
}

上述dictFind的源码,根据dict当前是否正在重哈希,依次做了这么几件事:

下面我们有必要看一下增量式重哈希的_dictRehashStep的实现。

static void _dictRehashStep(dict *d) {
    if (d->iterators == 0) dictRehash(d,1);
}
int dictRehash(dict *d, int n) {
    int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
    while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
        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[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
            d->rehashidx++;
            if (--empty_visits == 0) return 1;
        }
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
        /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
        while(de) {
            unsigned int h;
            nextde = de->next;
            /* Get the index in the new hash table */
            h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
            de->next = d->ht[1].table[h];
            d->ht[1].table[h] = de;
            d->ht[0].used--;
            d->ht[1].used++;
            de = nextde;
        }
        d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
        d->rehashidx++;
    }
    /* Check if we already rehashed the whole table... */
    if (d->ht[0].used == 0) {
        zfree(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        _dictReset(&d->ht[1]);
        d->rehashidx = -1;
        return 0;
    }
    /* More to rehash... */
    return 1;
}

dictRehash每次将重哈希至少向前推进n步(除非不到n步整个重哈希就结束了),每一步都将ht[0]上某一个bucket(即一个dictEntry链表)上的每一个dictEntry移动到ht[1]上,它在ht[1]上的新位置根据ht[1]的sizemask进行重新计算。rehashidx记录了当前尚未迁移(有待迁移)的ht[0]的bucket位置。

如果dictRehash被调用的时候,rehashidx指向的bucket里一个dictEntry也没有,那么它就没有可迁移的数据。这时它尝试在ht[0].table数组中不断向后遍历,直到找到下一个存有数据的bucket位置。如果一直找不到,则最多走n*10步,本次重哈希暂告结束。

最后,如果ht[0]上的数据都迁移到ht[1]上了(即d->ht[0].used == 0),那么整个重哈希结束,ht[0]变成ht[1]的内容,而ht[1]重置为空。

根据以上对于重哈希过程的分析,我们容易看出,本文前面的dict结构图中所展示的正是rehashidx=2时的情况,前面两个bucket(ht[0].table[0]和ht[0].table[1])都已经迁移到ht[1]上去了。

dict的插入(dictAdd和dictReplace)

dictAdd插入新的一对key和value,如果key已经存在,则插入失败。

dictReplace也是插入一对key和value,不过在key存在的时候,它会更新value。

int dictAdd(dict *d, void *key, void *val)
{
    dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key);
    if (!entry) return DICT_ERR;
    dictSetVal(d, entry, val);
    return DICT_OK;
}
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key)
{
    int index;
    dictEntry *entry;
    dictht *ht;
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    /* Get the index of the new element, or -1 if
     * the element already exists. */
    if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1)
        return NULL;
    /* Allocate the memory and store the new entry.
     * Insert the element in top, with the assumption that in a database
     * system it is more likely that recently added entries are accessed
     * more frequently. */
    ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
    entry = zmalloc(sizeof(*entry));
    entry->next = ht->table[index];
    ht->table[index] = entry;
    ht->used++;
    /* Set the hash entry fields. */
    dictSetKey(d, entry, key);
    return entry;
}
static int _dictKeyIndex(dict *d, const void *key)
{
    unsigned int h, idx, table;
    dictEntry *he;
    /* Expand the hash table if needed */
    if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
        return -1;
    /* Compute the key hash value */
    h = dictHashKey(d, key);
    for (table = 0; table <= 1; table++) {
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        /* Search if this slot does not already contain the given key */
        he = d->ht[table].table[idx];
        while(he) {
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return -1;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) break;
    }
    return idx;
}

以上是dictAdd的关键实现代码。我们主要需要注意以下几点:

dictReplace在dictAdd基础上实现,如下:

int dictReplace(dict *d, void *key, void *val)
{
    dictEntry *entry, auxentry;
    /* Try to add the element. If the key
     * does not exists dictAdd will suceed. */
    if (dictAdd(d, key, val) == DICT_OK)
        return 1;
    /* It already exists, get the entry */
    entry = dictFind(d, key);
    /* Set the new value and free the old one. Note that it is important
     * to do that in this order, as the value may just be exactly the same
     * as the previous one. In this context, think to reference counting,
     * you want to increment (set), and then decrement (free), and not the
     * reverse. */
    auxentry = *entry;
    dictSetVal(d, entry, val);
    dictFreeVal(d, &auxentry);
    return 0;
}

在key已经存在的情况下,dictReplace会同时调用dictAdd和dictFind,这其实相当于两次查找过程。这里Redis的代码不够优化。

dict的删除(dictDelete)

dictDelete的源码这里忽略,具体请参考dict.c。需要稍加注意的是:


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