字典，简单说就是存储key-value键值数据，当然value=NULL那么就是集合了。字典通俗来说就是C++ STL中的map，STL中的map是用red-black tree实现的，因为map不仅能够保证key不重复，而且key还是按照字典序存储的，而Redis中的字典并不要求有序，因此为了降低编
字典，简单说就是存储key-value键值数据，当然value=NULL那么就是集合了。字典通俗来说就是C++ STL中的map，STL中的map是用red-black tree实现的，因为map不仅能够保证key不重复，而且key还是按照字典序存储的，而Redis中的字典并不要求有序，因此为了降低编码的难度使用哈希表作为字典的底层实现。Redis的字典是使用一个桶bucket，通过对key进行hash得到的索引值index，然后将key-value的数据存在桶的index位置，Redis处理hash碰撞的方式是链表，两个不同的key hash得到相同的索引值，那么就使用链表解决冲突。使用链表自然当存储的数据巨大的时候，字典不免会退化成多个链表，效率大大降低，Redis采用rehash的方式对桶进行扩容来解决这种退化。
Redis使用的hash算法有以下两种：
1. MurmurHash2 32 bit 算法：这种算法的分布率和速度都非常好，具体信息请参考 MurmurHash 的主页：http://code.google.com/p/smhasher/ 。
2. 基于djb算法实现的一个大小写无关散列算法：具体信息请参考
http://www.cse.yorku.ca/~oz/hash.html 。
typedef struct dictEntry {//字典的节点
void *key;
union {//使用的联合体
void *val;
uint64_t u64;//这两个参数很有用
int64_t s64;
} v;
struct dictEntry *next;//下一个节点指针
} dictEntry;
typedef struct dictType {
unsigned int (*hashFunction)(const void *key); //hash函数指针
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); //键复制函数指针
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); //值复制函数指针
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); //键比较函数指针
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); //键构造函数指针
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); //值构造函数指针
} 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 { //字典hash table
dictEntry **table;//可以看做字典数组，俗称桶bucket
unsigned long size; //指针数组的大小，即桶的层数
unsigned long sizemask;
unsigned long used; //字典中当前的节点数目
} dictht;
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata; //私有数据
dictht ht[2]; //两个hash table
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ //rehash 索引
int iterators; /* number of iterators currently running */ //当前该字典迭代器个数
} dict;dict数据结构中声明了两个字典hashtable结构dictht，ht[1]在rehash时候使用，后面具体分析。
下图给出整个字典结构，图片来自Redis设计与实现一书：
上图ht[1]为空，说明当然字典没在Rehash状态。
|
函数名称 |
作用 |
复杂度 |
|
dictCreate |
创建一个新字典 |
O(1) |
|
dictResize |
重新规划字典的大小 |
O(1) |
|
dictExpand |
扩展字典 |
O(1) |
|
dictRehash |
对字典进行N步渐进式Rehash |
O(N) |
|
_dictRehashStep |
对字典进行1步尝试Rehash |
O(N) |
|
dictAdd |
添加一个元素 |
O(1) |
|
dictReplace |
替换给定key的value值 |
O(1) |
|
dictDelete |
删除一个元素 |
O(N) |
|
dictRelease |
释放字典 |
O(1) |
|
dictFind |
查找一个元素 |
O(N) |
|
dictFetchValue |
通过key查找value |
O(N) |
|
dictGetRandomKey |
随机返回字典中一个元素 |
O(1) |
通过dictCreate函数创建一个新字典dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr)，一个空字典的示意图如下(图片来自Redis设计与实现一书):上面已经提起过，ht[1]只在Rehash时使用。
根据字典当前的状态，将一个key-value元素添加到字典中可能会引起一系列复制的操作：
如果字典未初始化（即字典的0号哈希表ht[0]的table为空），那么需要调用dictExpand函数对它初始化；
如果插入的元素key已经存在，那么添加元素失败；
如果插入元素时，引起碰撞，需要使用链表来处理碰撞；
如果插入元素时，引起程序满足Rehash的条件时，先调用dictExpand函数扩展哈希表的size，然后准备渐进式Rehash操作。
字典添加元素的流程图，来自Redis设计与实现一书
/* Expand or create the hash table */
int dictExpand(dict *d, unsigned long size)
{
dictht n; /* the new hash table */
unsigned long realsize = _dictNextPower(size); //得到需要扩展到的size
/* the size is invalid if it is smaller than the number of
* elements already inside the hash table */
if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size)
return DICT_ERR;
/* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL */
n.size = realsize;
n.sizemask = realsize-1;
n.table = zcalloc(realsize * sizeof(dictEntry*));
n.used = 0;
/* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing
* we just set the first hash table so that it can accept keys. */
if (d->ht[0].table == NULL) {
d->ht[0] = n;
return DICT_OK;
}
/* Prepare a second hash table for incremental rehashing */
//准备渐进式rehash，rehash的字典table为0号
d->ht[1] = n;
d->rehashidx = 0;
return DICT_OK;
}
/* Expand the hash table if needed */
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
/* Incremental rehashing already in progress. Return. */
if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;
// 如果哈希表为空，那么将它扩展为初始大小
if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);
/*如果哈希表的已用节点数 >= 哈希表的大小，并且以下条件任一个为真：
1) dict_can_resize 为真
2) 已用节点数除以哈希表大小之比大于 dict_force_resize_ratio
那么调用 dictExpand 对哈希表进行扩展,扩展的体积至少为已使用节点数的两倍
*/
if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
(dict_can_resize ||
d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
{
return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
}
return DICT_OK;
}
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);//通过hash函数得到key所在的bucket索引位置
//查找在现有字典中是否出现了该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 (dictCompareKeys(d, key, he->key))
return -1;
he = he->next;
}
//如果系统没在rehash则不需要查找ht[1]
if (!dictIsRehashing(d)) break;
}
return idx;
}
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key)
{
int index;
dictEntry *entry;
dictht *ht;
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);// 尝试渐进式地 rehash 桶中一组元素
/* Get the index of the new element, or -1 if
* the element already exists. */
// 查找可容纳新元素的索引位置,如果元素已存在， index 为 -1
if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1)
return NULL;
/* Allocate the memory and store the new entry */
ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
// 决定该把新元素放在那个哈希表
entry = zmalloc(sizeof(*entry));
//头插法，插入节点
entry->next = ht->table[index];
ht->table[index] = entry;
ht->used++;
/* Set the hash entry fields. */
dictSetKey(d, entry, key);//关联起key
return entry;
}
/* Add an element to the target hash table */
//添加一个元素
int dictAdd(dict *d, void *key, void *val)
{
dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key);
if (!entry) return DICT_ERR;
dictSetVal(d, entry, val);//关联起value
return DICT_OK;
}Rehash的触发机制：当每次添加新元素时，都会对工作哈希表ht[0]进行检查，如果used（哈希表中元素的数目）与size（桶的大小）比率ratio满足以下任一条件，将激活字典的Rehash机制：ratio=used / size， ratio >= 1并且dict_can_resize 为真；ratio 大 于 变 量 dict_force_resize_ratio 。
Rehash执行过程：创建一个比ht[0].used至少两倍的ht[1].table；将原ht[0].table中所有元素迁移到ht[1].table；清空原来ht[0]，将ht[1]替换成ht[0] 渐进式Rehash主要由两个函数来进行： _dictRehashStep:当对字典进行添加、查找、删除、随机获取元素都会执行一次，其每次在开始Rehash后，将ht[0].table的第一个不为空的索引上的所有节点全部迁移到ht[1].table; dictRehashMilliseconds:由Redis服务器常规任务程序(serverCron)执行，以毫秒为单位，在一定时间内，以每次执行100步rehash操作。
int dictRehash(dict *d, int n) {
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
while(n--) {
dictEntry *de, *nextde;
/* Check if we already rehashed the whole table... */
if (d->ht[0].used == 0) {//已经完成
zfree(d->ht[0].table);//释放ht[0].table
d->ht[0] = d->ht[1]; //这里ht[0]与ht[1]都不是指针，直接赋值就替换了
_dictReset(&d->ht[1]);//将ht[1].table设置为null
d->rehashidx = -1;
return 0;
}
/* 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)d->rehashidx);
//找到第一个不为空的数组
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) d->rehashidx++;
//指向该链表头
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
/* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
while(de) {//遍历链表
unsigned int h;
nextde = de->next;
/* Get the index in the new hash table */
//得到在ht[1]中的索引号，通过相应的hash函数
h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
// 添加节点到 ht[1] ，调整指针，采用的是头插法
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;//设置为空
d->rehashidx++;
}
return 1;
}Redis中的字典数据结构使用哈希表来实现，用来存储key-value键值元素；
字典使用两个哈希表，一般只使用ht[0]，只有当Rehash时候才使用ht[0]；
哈希表采用链表的方式解决键碰撞问题；
Redis的Rehash操作是渐进式的，服务器程序会主动Rehash，在查找、添加、删除元素等操作时也会在Rehash进行时执行一次rehash操作。
字典的内容实在太多，操作比较繁琐，应该是Redis中最复杂的底层数据结构了，本文分析的绝对不够深入，希望以后有时间再修改吧，暂时先这样。到目前为止，Redis六种内部数据结构，同时也是底层操作的实现讲解全部结束，后面的文章将进入五种基本数据类型指令的实现，字符串（String）、哈希表（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）的各种指令的实现。
我自己对Redis2.8.2源码的注释，有时间找个机会放出来。
最后感谢黄健宏（huangz1990）的Redis设计与实现及其他对Redis2.6源码的相关注释对我在研究Redis2.8源码方面的帮助。
