字典也可以称为Map、关联数组、映射、符号表。字典表在C语言中没有实现,所以Redis知己实现了字典。
在字典中一个key对应一个value。key是唯一的。这些关联的键和值称为键值对。
字典的应用非常广泛,Redis数据库的底层实现就是字典,对数据库的增删改查都是使用的字典。
字典的结构
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
in trehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
} dict;
- dictht ht[2] :这是一个哈希表,长度为2。在没有rehash时只有第一个节点在使用,当rehash时会使用到哈希表的第二个节点。
- trehashidx:当rehash不在进行时,值为-1。后面会说到rehash。、
hash节点结构
typedef struct dictEntry {
//键
void *key;
//值
union{
void *val;
uint64_tu64;
int64_ts64;
} v;
//指向下个哈希表节点,形成链表
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
hash节点中存储的是key和value。假如存储的是String类型。则存储的数据如下 set s hello
同理以字典表为基础也能够实现集合、hash、列表、有序列表这些数据结构。我就不一一列举了。
Hash表
结构:
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;
- dictEntry:hash节点 dictEntry
- size:hash数组长度。
- sizemask:计算索引值 = size -1
- used:该hash表已有的节点数量
示例结构:
Hash冲突
Hash表存储数据首先是要进行hash计算。计算规则是根据键的先计算一个hash值然后再根据hash表数组长度size和sizemask计算该键值对需要放到那个索引下面。
如果两个键计算的索引位置时一样的则会用hash节点的next进行连接生成一个hash链表的方式。
示例:
rehash和渐进式rehash
字典表中的ht是长度为2的hash数组。上面的介绍都没有提及ht[1]的用处。ht[1]是为了在数据越来越多时进行rehash使用的,你可以理解为把hash表的数组增长然后再把原来的数据移动到增长后的数组上去。
步骤:
- 为字典的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]当前包含的键值对数量(也即是ht[0].used属性的值):
- 如果执行的是扩展操作,那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used*2的2 n(2的n次方幂);
- 如果执行的是收缩操作,那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used的2 n。
- 将保存在ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]上面: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]哈希表的指定位置上。
- 当ht[0]包含的所有键值对都迁移到了ht[1]之后(ht[0]变为空表),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,为下一次rehash做准备。
示例:
渐进式hash
- 为ht[1]分配空间,让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表。
- 在字典中维持一个索引计数器变量rehashidx,并将它的值设置为0,表示rehash工作正式开始。
- 在rehash进行期间,每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时,程序除了执行指定的操作以外,还会顺带将ht[0]哈希表在rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht[1],当rehash工作完成之后,程序将rehashidx属性的值增一。
- 随着字典操作的不断执行,最终在某个时间点上,ht[0]的所有键值对都会被rehash至ht[1],这时程序将rehashidx属性的值设为-1,表示rehash操作已完成。渐进式rehash的好处在于它采取分而治之的方式,将rehash键值对所需的计算工作均摊到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上,从而避免了集中式rehash而带来的庞大计算量。
- 具体的步骤讲解可以看《Redis的设计与实现》4.4rehash
式,将rehash键值对所需的计算工作均摊到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上,从而避免了集中式rehash而带来的庞大计算量。
- 具体的步骤讲解可以看《Redis的设计与实现》4.4rehash