redis字典

字典

  • 字典就是map,一种保存键值对的抽象数据结构

  • 字典里的每个键都是独一无二的,程序就是通过键来查其对应的值

  • 但C语言也没有内置map,因此redis自己构建的字典

  • 在Redis中,哈希键(Hash key)是一种特殊的键类型,它是一个字符串,其值是一个哈希表。哈希表中可以存储多个键值对

  • 字典就是哈希键的底层实现之一,当一个哈希键包含的键值对比较多,又或者键值对中的元素都是比较长的字符串时,Redis会使用字典作为底层实现哈希键

  • Redis使用哈希表来实现的字典,一个哈希表里面可以有多个哈希表节点,而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对

哈希表:

```c
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,用于计算计算索引
    unsigned long sizemask;
   	//哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;
} dictht;
```
  • table为一个数组,里面的每个元素指向dictEntry结构的指针

  • size记录了哈希表的大小,即数组table的大小

  • used记录了哈希表已有节点的数量

  • sizemask = size - 1,这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到数组table哪个索引上面

哈希表节点:

c 复制代码
typedef struct dictEntry {
    //键
    void *key;
    //值
    union{
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    //指向下一个节点
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;
  • v属性保持着键值对中的值,值可以是一个指针,或者一个uint64_t整数,又或者是一个int64_t整数

  • next是指向另一个节点的指针,这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次,以此解决键冲突的问题

字典:

```c
typedef struct dict {
    //类型特定函数
    dictType *type;
    //私有函数
    void *privdata;
    //哈希表
    dictht ht[2];
    //rehash索引
    //当rehash不在进行时,值为-1
    int rehashidx;
} dict;
```

* type属性和privdata属性是针对不同类型的键值对,为创建多态字典而设置的
* ht是一个包含两个项的数组,每个项都是一个dictht哈希表,一般情况使用ht\[0\]哈希表,ht\[0\]表rehash时才会去使用ht\[1\]
* rehashidx记录了rehash目前的进度
```c
typedef struct dictType {
一些操作键的函数
} dictType; 	 
```

哈希算法:

  • 当添加一个新的键值对进字典的时候,程序需要根据键值对的键计算出哈希值和索引值,再将包含键值对的哈希表节点放在哈希表数组的指定索引上去
    1. 使用字典设置的哈希函数,计算key的哈希值
    2. 使用哈希表的sizemask属性和哈希值,计算出索引值
    3. 根据情况不同,选择哈希表数组加入,ht[x]可能时ht[0]或者ht[1]
  • MurmurHash算法是08年发明的,优点在于, 即使输入的键是非常有规律的,但算法仍然可以给出很好的随机分布性,计算速度也非常快
  • MurmurHash最新的版本是MurmurHash3,redis使用的是MurmurHash2

解决键冲突:

  • 当有两个以上的键被分配到了哈希表数组的同一个索引上了,我们称这些键发生了冲突
  • reids的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,分配在同一个索引上的多个节点可以通过next指针构成一个链表
  • 因为dictEntry节点组成的链表没有指向链表表尾的指针,所以为速度考虑,程序总是将新节点添加到表头,时间复杂度为O(1)

rehash(重新散列):

  • 为了让哈希表的负载因子维持在一个合理的范围内,也就是说哈希表保存的键值对数量不能太多也不能太少,程序需要对哈希表的大小进行相应的拓展或收缩
  • 先要理解used的节点是可能小于存于的键值对的,毕竟在一个节点那可以形成一条链表
  • 而这个扩展和收缩哈希表的工作就可以通过执行rehash来完成
  1. 如果是拓展操作:ht[1]的大小是为第一个大于等于ht[0].used *2的(2的n次方幂)
  2. 如果是收缩操作:ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used 的(2的n次方幂)
  3. 将保存在ht[0]的所有键值对rehash到ht[1]上: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]哈希表指定位置上
  4. 当ht[0]的所有键值对都迁移到ht[1]上之后,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,为下次rehash做准备

哈希表的扩展与收缩:

  • 负载因子= ht[0].used / ht[0].size
  • 扩展的条件:
    1. 服务器没有进行BGSAVE或者BGREWRITEAOF命令,并且哈希表的负载因子 >= 1
    2. 哈希表的负载因子 >= 5
  • 收缩的条件:哈希表的负载因子 <= 0.1

渐进式rehash:

  • rehash操作并不是一次性,集中做的,而是分多次、渐进式地完成

  • 这样做的原因是,如果含有的键值对太多的话,庞大的计算量会使服务器在一段时间内停止服务

  • 渐进式rehash的步骤:

    • 为ht[1]分配空间
    • 将rehashidx设置为0,表示rehash开始了
    • 在rehash期间,删除、查找、更新时,程序除了执行指定操作,还会将ht[0]哈希表在rehashidx处的所有键值对全部rehash到ht[1],一次rehash完成,rehashidx加一
    • 每次对字典执行添加操作,直接将键值对添加到ht[1],保证ht[0]只减不增,直到ht[0]全空
    • 等到所有键值对rehash完,就将rehashidx设置为 -1,表示rehash完成
相关推荐
时差9531 小时前
【面试题】Hive 查询:如何查找用户连续三天登录的记录
大数据·数据库·hive·sql·面试·database
让学习成为一种生活方式1 小时前
R包下载太慢安装中止的解决策略-R语言003
java·数据库·r语言
秋意钟1 小时前
MySQL日期类型选择建议
数据库·mysql
Dxy12393102162 小时前
python下载pdf
数据库·python·pdf
桀桀桀桀桀桀3 小时前
数据库中的用户管理和权限管理
数据库·mysql
superman超哥4 小时前
04 深入 Oracle 并发世界:MVCC、锁、闩锁、事务隔离与并发性能优化的探索
数据库·oracle·性能优化·dba
用户8007165452004 小时前
HTAP数据库国产化改造技术可行性方案分析
数据库
minihuabei4 小时前
linux centos 安装redis
linux·redis·centos
engchina5 小时前
Neo4j 和 Python 初学者指南:如何使用可选关系匹配优化 Cypher 查询
数据库·python·neo4j
engchina5 小时前
使用 Cypher 查询语言在 Neo4j 中查找最短路径
数据库·neo4j