Redis(一)字典

  Redis 的字典相当于 Java 的 HashMap.

一、Redis 字典的实现

  Redis 的字典底层是 哈希表实现。

1.1、哈希表

  Redis 字典的哈希表结构定义

typedef struct dictht {

    // 哈希表数组
    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;

  table : table属性是一个数组,数组中的每个元素都指向一个dictEntry结构的指针,每个dictEntry结构保存着一个键值对。

  size : size属性记录了哈希表的大小,即table数组的大小,而used属性则记录了哈希表目前已有键值对的数量。

  sizemask : 用于计算索引值,sizemask属性的值总是等于size-1,这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到table数组的哪个索引上。

下图为一个长度为 4 的字典

    

1.2 哈希表节点

   哈希表节点使用dictEntry结构表示,每个dictEntry结构都保存一个键值对:

typedef struct dictEntry {

    // 键
    void *key;

    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;

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

} dictEntry;

  Key : key属性保持着键值对中的键,

  V : v属性则保存着键值对中的值,其中键值对中的值可以是一个指针,或者是一个整数。 

  next : next属性是指向另一个哈希表节点的指针,这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起,来解决键冲突问题(以链表的方式解决冲突问题)。  

如下图表示一个完成的哈希表:

  

 

1.3 字典

   Redis中的字典结构如下:

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; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */

} dict;

  type属性 和 privdata属性是针对不同类型的键值对,而创建多态字典而设置的:

  type : 是一个指向dictType结构的指针,每个dictType结构保存了一组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类型的特定函数。

  privadata : 保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。

  ht : 是一个包含了两个项的数组,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,而ht[1]哈希表只对ht[0]哈希表进行rehash时使用。

  rehashidx : 积累了rehash目前的进度,如果没有进行rehash,则它的值为-1

一个普通状态下的字典结构:

    

 

二、Redis 哈希算法

  将一个新的键值对添加到字典里面的时候,程序需要先根据键值对上面的键来计算出哈希值和索引值,然后再根据索引值,将包含新键值对的哈希表节点放到哈希数组的指定索引上面。

  Redis计算哈希值和索引值的方法如下:

# 使用字典设置的哈希函数,计算键 key 的哈希值
hash = dict->type->hashFunction(key);

# 使用哈希表的 sizemask 属性和哈希值,计算出索引值
# 根据情况不同, ht[x] 可以是 ht[0] 或者 ht[1]
index = hash & dict->ht[x].sizemask;

  下面举例说明一个完整的添加键值对<k0, v0>过程:

  1、首先程序会先使用语句hash = dict->type->hashFunction(k0);计算的处k0的哈希值。

    Redis使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值。

  2、假设计算出的哈希值为8,则程序继续index = hash & dict->ht[0].sizemask = 8 & 3 = 0;计算得到k0的索引值为0,这表示包含这个键值对的节点应该放置到哈希表数组的索引0位置上。

     

 

 

 三、解决哈希冲突

  Redis哈希表使用链地址法来解决键冲突,每个哈希表节点都有一个next指针,多个哈希表节点可以用next构成一个单向链表,被分配到同一个索引上的节点可以用这个单向链表连接起来,从而解决键冲突问题。

  因为dictEntry节点组成的链表没有指向链表表尾的指针,为了考虑速度,程序总是将新节点添加到链表的表头位置(这样添加节点的时间复杂度为O(1))。

  下面的例子说明一个解决键冲突的实例:

  一个包含两个键值对的哈希表

      

 

 

   使用 链表解决 k1 和 k2 的冲突

    

 

 

 

【1】: https://www.jianshu.com/p/bfecf4ccf28b

posted @ 2020-11-03 15:44  抽象Java  阅读(291)  评论(0编辑  收藏  举报