• 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:

      • 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:

      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:

      • 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
      • 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
  • 相关阅读:
    数学建模经验分享,matlab
    spring的一些了解和使用maven确定目录结构
    MySQL timestamp NOT NULL插入NULL的问题
    关于 Eclipse 的一场 “三角关系”
    Docker 使用手册
    8.查询数据
    【屏幕模块 - 笔记】深圳市晶联讯电子 液晶模块 JLX19296G-915-BN
    归并排序(Merge Sort)
    【Java】多态中调用成员的特点
    java父类与子类之间的转化
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/2302_80742310/article/details/139638194