Redis中内部数据结构dict的作用是什么

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。

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：

• 一个指向dictType结构的指针（type）。它通过自定义的方式使得dict的key和value能够存储任何类型的数据。

• 一个私有数据指针（privdata）。由调用者在创建dict的时候传进来。

• 两个哈希表（ht[2]）。只有在重哈希的过程中，ht[0]和ht[1]才都有效。而在平常情况下，只有ht[0]有效，ht[1]里面没有任何数据。上图表示的就是重哈希进行到中间某一步时的情况。

• 当前重哈希索引（rehashidx）。如果rehashidx = -1，表示当前没有在重哈希过程中；否则，表示当前正在进行重哈希，且它的值记录了当前重哈希进行到哪一步了。

• 当前正在进行遍历的iterator的个数。这不是我们现在讨论的重点，暂时忽略。

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：

• hashFunction，对key进行哈希值计算的哈希算法。

• keyDup和valDup，分别定义key和value的拷贝函数，用于在需要的时候对key和value进行深拷贝，而不仅仅是传递对象指针。

• keyCompare，定义两个key的比较操作，在根据key进行查找时会用到。

• keyDestructor和valDestructor，分别定义对key和value的析构函数。

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：

• 一个dictEntry指针数组（table）。key的哈希值最终映射到这个数组的某个位置上（对应一个bucket）。如果多个key映射到同一个位置，就发生了冲突，那么就拉出一个dictEntry链表。

• size：标识dictEntry指针数组的长度。它总是2的指数。

• sizemask：用于将哈希值映射到table的位置索引。它的值等于(size-1)，比如7, 15, 31, 63，等等，也就是用二进制表示的各个bit全1的数字。每个key先经过hashFunction计算得到一个哈希值，然后计算(哈希值 & sizemask)得到在table上的位置。相当于计算取余(哈希值 % size)。

• used：记录dict中现有的数据个数。它与size的比值就是装载因子（load factor）。这个比值越大，哈希值冲突概率越高。

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：

• 如果当前正在进行重哈希，那么将重哈希过程向前推进一步（即调用_dictRehashStep）。实际上，除了查找，插入和删除也都会触发这一动作。这就将重哈希过程分散到各个查找、插入和删除操作中去了，而不是集中在某一个操作中一次性做完。

• 计算key的哈希值（调用dictHashKey，里面的实现会调用前面提到的hashFunction）。

• 先在第一个哈希表ht[0]上进行查找。在table数组上定位到哈希值对应的位置（如前所述，通过哈希值与sizemask进行按位与），然后在对应的dictEntry链表上进行查找。查找的时候需要对key进行比较，这时候调用dictCompareKeys，它里面的实现会调用到前面提到的keyCompare。如果找到就返回该项。否则，进行下一步。

• 判断当前是否在重哈希，如果没有，那么在ht[0]上的查找结果就是最终结果（没找到，返回NULL）。否则，在ht[1]上进行查找（过程与上一步相同）。

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：

• 它也会触发推进一步重哈希（_dictRehashStep）。

• 如果正在重哈希中，它会把数据插入到ht[1]；否则插入到ht[0]。

• 在对应的bucket中插入数据的时候，总是插入到dictEntry的头部。因为新数据接下来被访问的概率可能比较高，这样再次查找它时就比较次数较少。

• _dictKeyIndex在dict中寻找插入位置。如果不在重哈希过程中，它只查找ht[0]；否则查找ht[0]和ht[1]。

• _dictKeyIndex可能触发dict内存扩展（_dictExpandIfNeeded，它将哈希表长度扩展为原来两倍，具体请参考dict.c中源码）。

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：

• dictDelete也会触发推进一步重哈希（_dictRehashStep）

• 如果当前不在重哈希过程中，它只在ht[0]中查找要删除的key；否则ht[0]和ht[1]它都要查找。

• 删除成功后会调用key和value的析构函数（keyDestructor和valDestructor）。

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