字典

1. 字典的实现

Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

1.1 哈希表

Redis字典使用的哈希表由dict.h/dictht结构定义：

typedef struct dictht{

    // 哈希表节点数组
    dictEntry **table;

    // 哈希表大小
    unsigned long size;

    // 哈希表大小掩码，用于计算索引值，总是等于size-1
    unsigned long sizemask;

    // 该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;
} dictht;

1.2 哈希表节点

哈希表节点使用dictEntry结构表示，每个dictEntry结构都保存着一个键值对。

typedef struct dictEntry{

    // 键
    void *key;

    // 值
    union{
        void *val;
        uint64_tu64;
        int64_ts64;
    } v;

    // 指向下个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

v属性保存着键值对中的值，可以是一个指针，一个unit64_t整数，一个int64_t整数。

next属性是指向另一个哈希表节点的指针，可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，解决键冲突问题。

next指针解决哈希冲突问题

1.3 字典

Redis中的字典由dict.h/dict结构表示：

typedef struct dict{

    // 类型特定函数
    dictType *type;

    // 私有数据
    void *privdata;

    // 哈希表
    dictht ht[2];

    // rehash索引
    // 当rehash不在进行时，值为-1
    int rehashidx;
} dict;

1. type是一个指向dictType结构的指针。dictType结构见下面，保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数。Redis会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
2. privdata保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
3. ht数组中每个项都是一个dictht哈希表，一般情况下，字典只使用ht[0]哈希表，ht[1]哈希表只会在ht[0]哈希表进行rehash时使用。

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);
} dictType;

普通状态下的字典

2. 哈希算法

hash = dict -> type -> hashFunction(key);  // 计算键key的哈希值

index = hash & dict -> ht[x].sizemask;  // 计算索引值，根据情况不同，ht[x]可以是ht[0]或ht[1]

当字典被用作数据库的底层实现，或者哈希键的底层实现时，Redis使用MurmurHash2算法来计算键的哈希值。

MurmurHash算法的优点在于即使输入的键是有规律的，算法仍能给出一个很好的随机分布性，并且算法的计算速度非常快。

3. 解决键冲突

Redis的哈希表使用链地址法来解决键冲突。

dictEntry节点组成的链表没有指向链表表尾的指针，为了速度考虑，总是将新节点添加到链表的表头位置。

4. rehash

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太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

Redis对字典的哈希表执行rehash的步骤如下：

1. 为字典的ht[1]哈希表分配空间，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及ht[0]当前包含的键值对数量（也即是ht[0].used属性的值）。
   • 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。
   • 如果执行的是收缩操作，那么ht[1]的大小为第一个大于等于 ht[0].used的2^n。
2. 将保存在ht[0]中的所有键值对rehash到h[1]上面，rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到ht[1]哈希表的指定位置上。
3. 当ht[0]包含的所有键值对都迁移到了ht[1]之后（ht[0]变为空表），释放ht[0]，将ht[1]设置为ht[0]，并在ht[1]新创建一个空白哈希表，为下一次rehash做准备。

当以下条件中的任意一个被满足时，程序会自动开始对哈希表进行扩展操作：

1. 服务器目前没有在执行BGSAVE、BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于1。
2. 服务器目前正在执行BGSAVE、BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于5。

在执行BGSAVE、BGREWRITEAOF命令的过程中，Redis需要创建当前服务器进程的子进程，而大多数操作系统都采用写时复制技术来优化子进程的使用效率，所以在子进程存在期间，服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子，从而尽可能避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作，这可以避免不必要的内存写入操作，最大限度地节约内存。

当哈希表的负载因子小于0.1时，程序自动开始对哈希表执行收缩操作。

5. 渐进式rehash

在rehash过程中，将ht[0]里面的所有键值对rehash到ht[1]时，rehash动作不是一次性、集中式地完成，而是分多次、渐进式地完成的。因为如果哈希表里保存大量的键值对，如上百万个时，一次性将这些键值对全部rehash到ht[1]的话，庞大的计算量可能会导致服务器在一段时间内停止服务。

哈希表渐进式rehash详细步骤：

1. 为ht[1]分配空间，让字典同时拥有ht[0]、ht[1]两个哈希表。
2. 在字典中维持一个索引计数器变量rehashidx，并将它的值设置为0，表示rehash工作正式开始。
3. 在rehash进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作外，还会顺带将ht[0]哈希表在rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht[1]，当rehash工作完成之后，程序将rehashidx属性的值增一。
4. 随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上，ht[0]的所有键值对都会被rehash至ht[1]，这时程序将rehashidx属性的值设置为-1，表示rehash操作已完成。

在进行渐进式rehash过程中，字典会同时使用ht[0]、ht[1]两个哈希表，所以在渐进式rehash进行期间，字典的删除、查找、更新等操作会在两个哈希表上进行。如，要在字典里查找一个键的话，程序会先在ht[0
]里进行查找，如果没找到的话，会继续在ht[1]里进行查找。另外，在渐进式rehash期间，新添加到字典的键值对一律会保存到ht[1]里，而ht[0]不再进行任何添加操作。

6. 字典API

列出字典主要操作API。