0.前言
redis是KV型的記憶體資料庫, 資料庫儲存的核心就是Hash表, 我們執行select指令選擇一個儲存的db之後, 所有的操作都是以hash表為基礎的, 下面會分析下redis的hash資料結構與實作.
#1.hash資料結構
/*Hash表一个节点包含Key,Value数据对 */
typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next; /* 指向下一个节点, 链接表的方式解决Hash冲突 */
} dictEntry;
/* 存储不同数据类型对应不同操作的回调函数 */
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;
typedef struct dictht {
dictEntry **table; /* dictEntry*数组,Hash表 */
unsigned long size; /* Hash表总大小 */
unsigned long sizemask; /* 计算在table中索引的掩码, 值是size-1 */
unsigned long used; /* Hash表已使用的大小 */
} dictht;
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2]; /* 两个hash表,rehash时使用*/
long rehashidx; /* rehash的索引, -1表示没有进行rehash */
int iterators; /* */
} dict;登入後複製
2.hash資料結構圖
#3.漸進式hash說明
dict中ht[2]中有兩個hash表, 我們第一次儲存資料的資料時, ht[0]會建立一個最小為4的hash表, 一旦ht[0]中的size和used相等, 則dict中會在ht[1]建立一個size*2大小的hash表, 此時並不會直接將ht[ 0]中的資料copy進ht[0]中, 執行的是漸進式rehash, 即在以後的操作(find, set, get等)中慢慢的copy進去, 以後新加入的元素會加入ht[ 0], 因此在ht[1]被佔滿的時候定能確保ht[0]中所有的資料全部copy到ht[1]中.
4.建立hash表
建立hash表過程非常簡單,直接呼叫dictCreate函數, 分配一塊記憶體,初始化中間變數即可.
dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr)
{
/*分配内存*/
dict *d = zmalloc(sizeof(*d));
/*初始化操作*/
_dictInit(d,type,privDataPtr);
return d;
}登入後複製
5.新增元素
hash表中新增元素,先判斷空間是否足夠, 然後計算key對應的hash值, 然後將需要添加的key和value放入表中.
int dictAdd(dict *d, void *key, void *val)
{
/*添加入hash表中, 返回新添加元素的实体结构体*/
dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key);
if (!entry) return DICT_ERR;
/*元素val值放入元素实体结构中*/
dictSetVal(d, entry, val);
return DICT_OK;
}
/*
*添加元素实体函数
*/
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key)
{
int index;
dictEntry *entry;
dictht *ht;
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
/*根据key值计算新元素在hash表中的索引, 返回-1则表示元素已存在, 直接返回NULL*/
if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1)
return NULL;
/*如果在进行rehash过程,则新元素添加到ht[1]中, 否则添加到ht[0]中 */
ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
entry = zmalloc(sizeof(*entry));
entry->next = ht->table[index];
ht->table[index] = entry;
ht->used++;
/*设置元素key*/
dictSetKey(d, entry, key);
return entry;
}
/*
*计算索引的函数
*/
static int _dictKeyIndex(dict *d, const void *key)
{
unsigned int h, idx, table;
dictEntry *he;
/* 判断hash表是否空间足够, 不足则需要扩展 */
if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
return -1;
/* 计算key对应的hash值 */
h = dictHashKey(d, key);
for (table = 0; table <= 1; table++) {
/*计算索引*/
idx = h & d->ht[table].sizemask;
/*遍历冲突列表, 判断需要查找的key是否已经在冲突列表中*/
he = d->ht[table].table[idx];
while(he) {
if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
return -1;
he = he->next;
}
if (!dictIsRehashing(d)) break;
}
return idx;
}
/*
*判断hash表是否需要扩展空间
*/
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
/*redis的rehash采用的渐进式hash, rehash时分配了原来两倍的内存空间, 在rehash阶段空间必定够用*/
if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;
/* hash表是空的需要初始化空间, 默认是4*/
if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);
/* 已使用空间满足不了设置的条件*/
if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
(dict_can_resize ||
d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
{
/*扩展空间, 使用空间的两倍*/
return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
}
return DICT_OK;
}
/*
*扩展空间或者初始化hash表空间
*/
int dictExpand(dict *d, unsigned long size)
{
dictht n;
/* 对需要分配大小圆整为2的倍数 */
unsigned long realsize = _dictNextPower(size);
/* 如果空间足够则表明调用错误 */
if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size)
return DICT_ERR;
n.size = realsize;
n.sizemask = realsize-1;
n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
n.used = 0;
/*hash表为空初始化hash表*/
if (d->ht[0].table == NULL) {
d->ht[0] = n;
return DICT_OK;
}
/*新分配的空间放入ht[1], 后面一步一步进行rehash*/
d->ht[1] = n;
d->rehashidx = 0;
return DICT_OK;
}登入後複製
6.查找元素
查找元素過程,首先計算hash值, 然後計算在ht[0]和ht[1]中索引位置, 進行查找.
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
dictEntry *he;
unsigned int h, idx, table;
if (d->ht[0].size == 0) return NULL;
/*如果正在进行rehash, 执行一次rehash*/
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
h = dictHashKey(d, key);
/*由于可能正在rehash, 因此要从ht[0]和ht[1]中分别进行查找, 找不到返回NULL*/
for (table = 0; table <= 1; table++) {
idx = h & d->ht[table].sizemask;
he = d->ht[table].table[idx];
/*遍历冲突列表查找元素*/
while(he) {
if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
return he;
he = he->next;
}
if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
}
return NULL;
}登入後複製
7.刪除元素
刪除元素首先查找元素, 然後將元素從hash表中移除即可, 呼叫dictDelete刪除元素, 會同時刪除元素所佔空間
int dictDelete(dict *ht, const void *key) {
return dictGenericDelete(ht,key,0);
}
static int dictGenericDelete(dict *d, const void *key, int nofree)
{
unsigned int h, idx;
dictEntry *he, *prevHe;
int table;
if (d->ht[0].size == 0) return DICT_ERR;
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];
prevHe = NULL;
/*查找元素到元素,进行删除操作, 并释放占用的内存*/
while(he) {
if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
/* Unlink the element from the list */
if (prevHe)
prevHe->next = he->next;
else
d->ht[table].table[idx] = he->next;
if (!nofree) {
dictFreeKey(d, he);
dictFreeVal(d, he);
}
zfree(he);
d->ht[table].used--;
return DICT_OK;
}
prevHe = he;
he = he->next;
}
if (!dictIsRehashing(d)) break;
}
return DICT_ERR; /* not found */
}登入後複製
hash指令
hash指令操作都比較簡單，需要注意的是當我們建立hash表示預設儲存結構，不是dict，而是ziplist結構，可以參考redis之Ziplist資料結構，hash_max_ziplist_entries和hash_max_ziplist_value值作為閥值，hash_max_ziplist_entries表示一旦ziplist中元素數量超過該值，則需要轉換為diccigmaxv_vvmax表示一旦ziplist中資料長度大於該值，則需要轉換為dict結構。
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