hash表应用范围很广,实现一个hash表有两个重要因素。1,hash函数的选择,很多研究人员都给出了性能卓越的函数;2解决冲突,最常见的是链表的方法,还有开放定址法等方法。redis的hash表(在dict.c dict.h中)用的hash函数是Thomas Wang's 32 bit Mix Function 和MurmurHash2,整个hash实现相当精致而且它最大的特色在于可以实现自动扩容,这样可以解决负载因子过大产生的问题。整个redis hash内存布局如下
redis hash的结构体定义如下
typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry; //此处定义了hash表中的一个节点,key/value/下一个节点指针
typedef struct dictType {
unsigned int (*hashFunction)(const void *key); //将key生成一个hash值 #1
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); //存储key值 #2
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); //存储value #3
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);//比较两个key #4
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); //删除key的内容 #5
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); // 删除val #6
} dictType; //操作hash的几个基本函数
/* 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; //hash表的大小(总为2的n次幂)
unsigned long sizemask; //实际为size - 1,这样就可以直接对sizemask进行取模获得桶的位置
unsigned long used; //hash表中已经使用的桶数
} dictht;
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2];//有两个hash表,一开始新增加的元素都会塞到ht[0]中去,当负载因子(元素数目/桶数)达到一定的阈值(dict_force_resize_ratio = 5),就会扩容
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
int iterators; /* number of iterators currently running ,redis限制有迭代器(iterators > 0)的时候,禁止rehash*/
} dict;
/* If safe is set to 1 this is a safe iterator, that means, you can call
* dictAdd, dictFind, and other functions against the dictionary even while
* iterating. Otherwise it is a non safe iterator, and only dictNext()
* should be called while iterating. */
typedef struct dictIterator {
dict *d;
int table, index, safe;
dictEntry *entry, *nextEntry;
} dictIterator;
1,hash表的创建
dict *dictCreate(dictType *type,
void *privDataPtr)
{
dict *d = zmalloc(sizeof(*d));//zmalloc是redis对malloc的封装(用的jemalloc库)
_dictInit(d,type,privDataPtr);//privDataPtr还不知道有什么用,_dictInit主要对dict结构体内的数据进行初始化,并调用_dictReset初始化ht[0],ht[1]
return d;
}
2,向hash表添加元素
创建hash表的时候,并没有申请内存空间,当增加一个key的时候,才会真正划分hash表的内存。
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;
}
增加key的函数调用链:dictAdd->dictAddRaw->_dictKeyIndex(这个主要获取该key在桶中的位置,如果该key已经存在,则返回-1)->dictSetKey
若正在处于rehash中,则在ht[1]表中插入key,否则只在ht[0]中插入key。
static int _dictKeyIndex(dict *d, const void *key)
{
//...
/* 这里会进行hash桶的内存分配*/
if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
return -1;
/* 计算该key所在的桶位置 */
h = dictHashKey(d, key);
for (table = 0; table <= 1; table++) {
//进行key的检查,确定没有重复的key,有的话,直接返回-1
}
_dictKeyIndex会调用_dictExpandIfNeeded进行扩容, _dictExpandIfNeeded内部调用dictExpand,dictExpand会声明一个dictht变量,如果ht[0]的table为NULL,就用该变量初始化ht[0]的,否则就初始化ht[1],并将rehashidx设置为0,为rehash做准备。
3,redis的hash表实现rehash
/* 执行n步rehash,将ht[0] n个桶内容重新hash到ht[1]的n个桶,如果rehash完毕,则交换ht[0]和ht[1]的指针,并返回0,没rehash完毕,就返回1 */
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) {
zfree(d->ht[0].table);
d->ht[0] = d->ht[1];
_dictReset(&d->ht[1]);
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);
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) d->rehashidx++;//跳过空桶
de = d->ht[0].table[d->rehashidx]; //一个桶的第一个元素
/* 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; //重新计算hash值,并计算出key在ht[1]桶的位置
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; //清空链头
d->rehashidx++;
}
return 1;
}
真正rehash的过程并不是一次就完成的,如果一百万个key进行rehash,会导致整个服务卡在rehash 的过程上,导致局部过热,因此,作者渐进的rehash,也就是将rehahs的操作平摊到dictAddRaw(增加key), dictGenericDelete(删除key),dictFind(找到key), dictGetRandomKey(随机获得一个key)这些操作中,rehash更加平滑。