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深入学习Redis三基本类型Hash剖析

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接下来我们要剖析的基本类型是 Hash, 相信大家对 Hash 都不会陌生吧,下面我们将深入源码剖析 RedisHash的实现。

首先我们看一张图:

存储类型

包含键值对的无序散列表。value 只能是字符串,不能嵌套其他类型。

同样是存储字符串,Hash 与 String 的主要区别?

1、把所有相关的值聚集到一个 key 中,节省内存空间

2、只使用一个 key,减少 key 冲突

3、当需要批量获取值的时候,只需要使用一个命令,减少内存 /IO/CPU 的消耗

Hash 不适合的场景:

1、Field 不能单独设置过期时间

2、没有 bit 操作

3、需要考虑数据量分布的问题(value 值非常大的时候,无法分布到多个节点)

操作命令

存储(实现)原理

Redis 的 Hash 本身也是一个 KV 的结构,类似于 Java 中的 HashMap。

外层的哈希(Redis KV 的实现)只用到了 hashtable。当存储 hash 数据类型时,

我们把它叫做内层的哈希。内层的哈希底层可以使用两种数据结构实现:

ziplist:OBJ_ENCODING_ZIPLIST(压缩列表)

hashtable:OBJ_ENCODING_HT(哈希表)

如下图所示:

问题一、那么在什么时候会用到 ziplist,什么时候用到 hashtable 呢?

redis.conf 我们可以看到:

在源码中:

/* 源码位置:t_hash.c,当达字段个数超过阈值,使用 HT 作为编码 */
if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries)
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
/* 源码位置:t_hash.c,当字段值长度过大,转为 HT */
for (i = start; i <= end; i++) {if (sdsEncodedObject(argv[i]) &&
sdslen(argv[i]->ptr) > server.hash_max_ziplist_value)
{hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
break;
}
}复制代码

从而我们可以得知,当 hash 对象同时满足以下两个条件的时候,使用 ziplist 编码:

1)所有的键值对的健和值的字符串长度都小于等于 64byte(一个英文字母

一个字节);

2)哈希对象保存的键值对数量小于 512 个。

一个哈希对象超过配置的阈值(键和值的长度有>64byte,键值对个数>512 个)时,

会转换成哈希表(hashtable)。

问题二、什么是 ziplist 压缩列表

ziplist 压缩列表

ziplist 压缩列表是什么?

ziplist 是一个经过特殊编码的双向链表,它不存储指向上一个链表节点和指向下一

个链表节点的指针,而是存储上一个节点长度和当前节点长度,通过牺牲部分读写性能,

来换取高效的内存空间利用率,是一种时间换空间的思想。只用在字段个数少,字段值

小的场景里面。

ziplist 的内部结构?

总体架构如下图所示:

entry 对象定义的源码如下:

typedef struct zlentry { 
unsigned int prevrawlensize; /* 上一个链表节点占用的长度 */ 
unsigned int prevrawlen; /* 存储上一个链表节点的长度数值所需要的字节数 */ 
unsigned int lensize; /* 存储当前链表节点长度数值所需要的字节数 */ 
unsigned int len; /* 当前链表节点占用的长度 */ 
unsigned int headersize; /* 当前链表节点的头部大小(prevrawlensize + lensize),即非数据域的大小 */ 
unsigned char encoding; /* 编码方式 */ 
unsigned char *p; /* 压缩链表以字符串的形式保存,该指针指向当前节点起始位置 */ 
} zlentry; 复制代码

问题三、什么是 hashtable(dict)?

hashtable 是什么?

在 Redis 中,hashtable 被称为字典(dictionary),它是一个数组 + 链表的结构。

前面我们知道了,Redis 的 KV 结构是通过一个 dictEntry 来实现的。

Redis 又对 dictEntry 进行了多层的封装。

dictEntry 定义如下:

typedef struct dictEntry {
  void *key; /* key 关键字定义 */
  union {
    void *val; uint64_t u64; /* value 定义 */
    int64_t s64; double d;
  } v;
  struct dictEntry *next; /* 指向下一个键值对节点 */
} dictEntry 复制代码

dictEntry 放到了 dictht(hashtable 里面):

/* 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; /* 哈希表数组 */
  unsigned long size; /* 哈希表大小 */
  unsigned long sizemask; /* 掩码大小,用于计算索引值。总是等于 size-1 */
  unsigned long used; /* 已有节点数 */
} dictht; 复制代码

dictht 放到了 dict 里面:

typedef struct dict {
  dictType *type; /* 字典类型 */
  void *privdata; /* 私有数据 */
  dictht ht[2]; /* 一个字典有两个哈希表 */
  long rehashidx; /* rehash 索引 */
  unsigned long iterators; /* 当前正在使用的迭代器数量 */
} dict; 复制代码

从最底层到最高层 dictEntry——dictht——dict——OBJ_ENCODING_HT

哈希的总体存储结构如下:

注意:dictht 后面是 NULL 说明第二个 ht 还没用到。dictEntry* 后面是 NULL 说明没有 hash 到这个地址。dictEntry 后面是 NULL 说明没有发生哈希冲突。

问题三、为什么要定义两个 hash 表呢?ht[2]?

redis 的 hash 默认使用的是 ht[0],ht[1]不会初始化和分配空间。

哈希表 dictht 是用链地址法来解决碰撞问题的。在这种情况下,哈希表的性能取决于它的大小(size 属性)和它所保存的节点的数量(used 属性)之间的比率:

1. 比率在 1:1 时(一个哈希表 ht 只存储一个节点 entry),哈希表的性能最好;

2. 如果节点数量比哈希表的大小要大很多的话(这个比例用 ratio 表示,5 表示平均一个 ht 存储 5 个 entry),那么哈希表就会退化成多个链表,哈希表本身的性能优势就不再存在。

在这种情况下需要扩容。Redis 里面的这种操作叫做 rehash。

1、为字符 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]当前包含的键值对的数量。

扩展:ht[1]的大小为第一个大于等于 ht[0].used*2。

2、将所有的 ht[0]上的节点 rehash 到 ht[1]上,重新计算 hash 值和索引,然后放入指定的位置。

3、当 ht[0]全部迁移到了 ht[1]之后,释放 ht[0]的空间,将 ht[1]设置为 ht[0]表,并创建新的 ht[1],为下次 rehash 做准备。

问题四、什么时候触发扩容?

关键因素:负载因子

定义源码如下:

static int dict_can_resize = 1;
static unsigned int dict_force_resize_ratio = 5; 复制代码

ratio = used / size,已使用节点与字典大小的比例。

dict_can_resize 为 1 并且 dict_force_resize_ratio 已使用节点数和字典大小之间的比率超过 1:5,触发扩容。

扩容判断 _dictExpandIfNeeded 源码如下:

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);
}r
eturn DICT_OK; 复制代码

扩容方法 dictExpand 源码如下:

static int dictExpand(dict *ht, unsigned long size) {
dict n; /* the new hashtable */
unsigned long realsize = _dictNextPower(size), i;
​
/* the size is invalid if it is smaller than the number of
* elements already inside the hashtable */
if (ht->used > size)
return DICT_ERR;
​
_dictInit(&n, ht->type, ht->privdata);
n.size = realsize;
n.sizemask = realsize-1;
n.table = calloc(realsize,sizeof(dictEntry*));
​
/* Copy all the elements from the old to the new table:
* note that if the old hash table is empty ht->size is zero,
* so dictExpand just creates an hash table. */
n.used = ht->used;
for (i = 0; i < ht->size && ht->used > 0; i++) {
dictEntry *he, *nextHe;
​
if (ht->table[i] == NULL) continue;
​
/* For each hash entry on this slot... */
he = ht->table[i];
while(he) {
unsigned int h;
​
nextHe = he->next;
/* Get the new element index */
h = dictHashKey(ht, he->key) & n.sizemask;
he->next = n.table[h];
n.table[h] = he;
ht->used--;
/* Pass to the next element */
he = nextHe;
}
}a
ssert(ht->used == 0);
free(ht->table);
​
/* Remap the new hashtable in the old */
*ht = n;
return DICT_OK;
}复制代码

缩容源码如下:

int htNeedsResize(dict *dict) {
  long long size, used;
​
  size = dictSlots(dict);
  used = dictSize(dict);
  return (size > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&(used*100/size < HASHTABLE_MIN_FILL));
}复制代码

应用场景

String

String 可以做的事情,Hash 都可以做。

存储对象类型的数据

比如对象或者一张表的数据,比 String 节省了更多 key 的空间,也更加便于集中管理。

购物车

key:用户 id;

field:商品 id;

value:商品数量。

+1:hincr。

-1:hdecr。

删除:hdel。

全选:hgetall。

商品数:hlen。

今天我们从底层源码剖析了基本数据类型 Hash,接下来我们将会对剩下的几个常用的基本类型的深入探讨,敬请期待。

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