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1. 作用

字典类似Java中的Map

在Redis中用在做数据库底层和哈希键的使用

例如  SET  msg  “redis”   msg就是键，redis就是值，底层就是保存在字典中

当一个哈希键包含的键值对比较多，又或者键值对中的元素都是比较长的字符串，Redis会使用字典作为哈希键的实现

那么，比较少键值对就不会使用字典咯？

2. 数据结构

[code]typedef struct dictht{

    //哈希表数组

    dictEntry **table;

    //哈希数组的大小

    unsigned long size;

    //哈希表的掩码，等于size-1，用于算数组索引

    unsigned long sizemask;

    //该哈希表已经有多少节点

    unsigned long used;

}

typedef struct dictEntry{

    //键

    void *key;

    //值

    //值可以是一个指针，也可以是无符号64整数，也可以是有符号64整数

    union{

        void *val;

        uint64_t u64;

        int64_t s64;

    }v;

    //指向下一个哈希表的节点的指针

    struct dictEntry *next;

}

typedef struct dict{

    //类型特定函数

    dictType *type;

    //私有数据

    void *privdata;

    //哈希表

    //一般只是有ht[0],只有在rehash的时候才使用ht[1]

    dictht ht[2];

    //rehash索引，不在rehash是为-1

    int trehashidx;

}

typedef struct dictType{

    //计算哈希值的函数

    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);

    //复制键的函数

    void *(*keyDup) (void *privdata,const void *key);

    //复制值的函数

    void *(*valDup) (void *privdata,const void *obj);

    //对比键的函数

    int (*keyCompare) (void *privdata,const void *key1,const void *key2);

    //销毁键的函数

    void (*keyDestructor) (void *privdata,void *key);

    //销毁值的函数

    void (*valDestructor) (void *privdata,void *obj);

}

type属性和privdata属性是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的

type指向一组函数，这组函数提供增删改查之类的功能

privdata属性则保存了需要传递给那些函数的特定参数

3. 哈希算法

一般采用MurmurHash2算法来做为Hash算法

例如新插入 k,v

hash = dict->type→hashFuction(k);

index = hash & dict→ht[0].sizemask;

算出index然后将键值对放入哈希数组中

4. 解决冲突

如果两组键值对hash值一样那么就会产生冲突，为了解决冲突，就是要next，将两个hash相同的组成链表，使用头插法的方法插入

这就和Java的HashMap解决冲突的方式一样，链式法解决Hash冲突

 

5. rehash

随着操作的不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐增多或减少，为了让哈希表的负载因子维持在一个合理的范围内，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少，程序需要对哈希表大小进行扩展或者压缩

rehash步骤

1. 为字典ht[1]分配空间，这个哈希表的空间大小取决于执行的操作，以及ht[0].used 如果执行的是扩展操作，那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used*2的2^n   例如ht[0].used = 3  3*2=6  那么2^3=8>6   所以ht[1]的大小是8
2. 如果执行是收缩操作，那么ht[1]大小为第一个大于等于ht[0].used的2^n   例如  used=3   那么2^2=4>3  那么ht[1] = 4

将保存在ht[0]中的键值对rehash到ht[1]上去，类似Java的HashMap，重哈希一样

完成第二步后，释放ht[0]，ht[1]变成ht[0],并在ht[1]创建个空表，等待下一次rehash

 

rehash的时机

1. 服务器目前没有执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并哈希表负载因子大于等于1，开始扩展
2. 服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并且负载因子大于等于5，开始扩展
3. 负载因子小于0.1，程序自动开始收缩

 

负载因子 = ht[0].used / ht[0].size

在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令的时候，Redis需要创建子进程，大多数操作系统采用写时复制，这就意味着，内存使用量增大，那么在子进程存在时候，尽量避免进行哈希表扩容，这样可以减小内存压力，所有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令的时候，负载因子增大到5才扩容

6. 渐进式rehash

在Redis中，扩容不是一下就完成的，如果里面的数据很多，那么一次性完成会造成Redis在一段时间内停止服务

为了避免这个影响，Redis是分批次的完成rehash

步骤

1. 为ht[1] 分配空间
2. 将rehashidx设置为0，标识rehash正式开始工作
3. 在rehash期间，每次对字典的增删操作都是在ht[1]表中，查询操作是先在ht[0]，如果不存在就在ht[1]查询，保证对ht[0]操作只有减少没有增加，顺带将索引为rehashidx上的所有键值对rehash到ht[1]上，完成后rehashidx+1
4. 随着rehashidx不断增加，直至rehashidx=ht[0].size-1，那么ht[0]上所有的键值对都rehash到ht[1]上，然后将rehashidx=-1表示完成rehash操作