Redis数据结构-Dict

一、前言：Redis 的"心脏"------Dict

如果说 SDS 是 Redis 的基石，那么 Dict（字典） 就是其跳动的心脏 。它是 Redis 实现几乎所有高级数据结构的核心引擎：

• 数据库本身：就是一个巨大的 Dict，Key 是用户定义的键，Value 是各种数据类型对象。
• Hash 类型：底层直接使用 Dict 存储 field-value 对。
• Set 类型：当元素非整数或数量过大时，底层转为 Dict（Value 为 NULL）。
• ZSet 类型：Dict 用于存储 member 到 score 的映射，实现 O(1) 查询。

💡 核心价值 ：
Dict 是 Redis 高性能读写的基石，其精妙的哈希表实现和"渐进式 Rehash"机制，解决了大数据量下扩容导致的服务卡顿问题！

本文将带你：

• 拆解 Dict 的三层嵌套结构
• 揭秘"渐进式 Rehash"如何做到无感扩容
• 分析 Redis 如何在持久化期间智能控制内存增长

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二、Dict 是什么？三层结构大起底

Redis 的 Dict 并非一个简单的哈希表，而是一个包含双哈希表、支持渐进式 Rehash 的复杂结构。

2.1 核心组件

Dict 由三个核心结构体组成：

1. dictEntry：哈希节点

typedef struct dictEntry {
    void *key;                  // 键
    union {                     // 值（支持多种类型）
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;     // 链表指针，解决哈希冲突
} dictEntry;

• 作用：存储单个键值对。
• 冲突解决 ：采用链地址法（Separate Chaining） ，next 指针构成单向链表。

2. dictht：哈希表

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;          // 哈希桶数组（指针数组）
    unsigned long size;         // 哈希表大小（桶的数量，总是2的幂）
    unsigned long sizemask;     // 掩码 = size - 1，用于计算索引
    unsigned long used;         // 哈希表中已有节点的数量
} dictht;

• 关键点 ：size 总是 2 的幂 ，使得 index = hash & sizemask 可以代替取模运算，极大提升性能。

3. dict：字典主体

typedef struct dict {
    dictType *type;             // 类型特定函数（如哈希函数、键比较函数等）
    void *privdata;             // 私有数据，传递给 type 中的函数
    dictht ht[2];               // **两个哈希表！用于渐进式 Rehash**
    long rehashidx;             // Rehash 索引，-1 表示未在 Rehash
    unsigned long iterators;    // 当前正在运行的安全迭代器数量
} dict;

• 灵魂所在 ：ht[2] 和 rehashidx 共同实现了渐进式 Rehash。

2.2 内存布局图

+------------------+
|      dict        |
| +--------------+ |     +------------------+     +------------------+
| |   ht[0]      | |---->|   dictht (旧)    |---->| dictEntry 数组   |
| +--------------+ |     +------------------+     +------------------+
| |   ht[1]      | |---->|   dictht (新)    |---->| dictEntry 数组   |
| +--------------+ |     +------------------+     +------------------+
| rehashidx: n     |
+------------------+

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三、Dict 的两大核心机制

3.1 机制 1：渐进式 Rehash（Incremental Rehashing）

问题 ：传统哈希表在扩容/缩容时，需要一次性将所有键值对迁移到新表，这在大数据量下会导致服务长时间阻塞。

Redis 的解决方案 ：分而治之！

1. 准备阶段 ：为 ht[1] 分配新空间（通常是 ht[0].used * 2）。
2. 迁移阶段 ：不一次性迁移 ，而是将迁移操作分散到后续的每一次 Dict 操作 （增删改查）中。
   • 每次操作时，顺带将 ht[0] 中 rehashidx 位置上的所有键值对迁移到 ht[1]。
   • 同时 rehashidx 自增。
3. 完成阶段 ：当 ht[0] 所有桶都迁移完毕，释放 ht[0]，将 ht[1] 赋值给 ht[0]，并重置 rehashidx = -1。

✅ 优势：

• 无感扩容：避免了服务卡顿。
• 平滑过渡 ：查询时会同时在 ht[0] 和 ht[1] 中查找，保证数据一致性。

3.2 机制 2：智能的扩容/缩容策略

Dict 的扩容/缩容并非简单地基于 used/size（负载因子），而是结合了服务器当前状态：

触发条件

• 扩容 ：
  • 服务器没有 在执行 BGSAVE 或 BGREWRITEAOF（即无子进程）：
    • 负载因子 ≥ 1 时扩容。
  • 服务器正在 执行 BGSAVE 或 BGREWRITEAOF：
    • 禁止自动扩容！（防止写时复制 COW 导致大量内存页复制）
    • 除非 负载因子 ≥ 5（危险阈值），此时强制扩容以防性能急剧下降。
• 缩容 ：
  • 负载因子 < 0.1 时，进行缩容。

相关配置 （硬编码在 dict.c 中）

static int dict_can_resize = 1; // BGSAVE/BGREWRITEAOF 时置为 0
static unsigned int dict_force_resize_ratio = 5; // 强制扩容阈值

⚠️ 设计哲学 ：在内存效率和性能稳定性之间取得精妙平衡。

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四、Dict 在 Redis 中的应用场景

应用场景	Key	Value	说明
数据库	用户定义的 Key	redisObject	整个 Redis DB 就是一个 Dict
Hash 类型	Field	Value	直接使用 Dict 作为底层
Set 类型	Member	NULL	当 Set 不满足 intset 条件时
ZSet 类型	Member	Score (double)	用于 O(1) 查询成员分数

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五、动手实验：观察 Dict 的行为

5.1 查看 Hash 的底层编码

# 创建一个小 Hash
> HSET smallhash name "Alice" age "25"
(integer) 2

# 查看编码（小 Hash 可能用 ziplist）
> OBJECT ENCODING smallhash
"ziplist"

# 插入更多字段，使其转为 Dict
> HSET smallhash f1 v1 f2 v2 ... f512 v512
(integer) 512

# 再次查看（应变为 hashtable）
> OBJECT ENCODING smallhash
"hashtable"

5.2 观察 Rehash 过程（需开启 MONITOR）

虽然无法直接看到 rehashidx，但可以通过 INFO 命令间接感知：

# 在大量写入后，观察 used_memory 的变化趋势
# 如果内存是平滑增长而非突增，说明 Rehash 是渐进式的
> INFO memory

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六、结语

感谢您的阅读！如果你有任何疑问或想要分享的经验，请在评论区留言交流！