续上一篇文章 Redis Scan迭代器遍历操作原理（一）–基础 ，这里着重讲一下dictScan函数的原理，其实也就是redis SCAN操作最有价值（也是最难懂的部分）。
关于这个算法的源头，来自于githup这里：Add SCAN command #579，长篇的讨论，确实难懂····建议看看这帖子，antirez 跟pietern 关于这个奇怪算法的讨论···
这个算法的作者是：Pieter Noordhuis，作者称其为：reverse binary iteration ，不知道我一对一翻译为“反向二进制迭代器”可不可以，不过any way ··作者自己也没有明确的证明其真假：
antirez: Hello @pietern! I’m starting to re-evaluate the idea of an iterator for Redis, and the first item in this task is definitely to understand better your pull request and implementation. I don’t understand exactly the implementation with the reversed bits counter…
I wonder if there is a way to make that more intuitive… so investing some more time into this, and if I fail I’ll just merge your code trying to augment it with more comments…
Hard to explain but awesome.
pietern： Although I don’t have a formal proof for these guarantees, I’m reasonably confident they hold. I worked through every hash table state (stable, grow, shrink) and it appears to work everywhere by means of the reverse binary iteration (for lack of a better word).
下面从零开始讲一下redis的迭代器应该怎么设计，以及为什么不这么设计，而要这么设计·····
0.可用性 保证（Guarantees）：
1.迭代结果可以重复；
2.整个迭代过程中，没有变化（增加删除）过的key必须出现在结果中；
redis的key是用hash存在的，key分布在数组的槽位内，下标从0到2^N，并且采用链表解决冲突。
hash会自动扩容或者缩小，并且每次 都是按2^N变化的。具体可以参阅：Redis源码学习-Dict/hash 字典。
1.最简单暴力的方法：顺序迭代:
这个简单，从0到2^N下标扫描一次，每次返回一个slot（槽位，也就是数组的一项，下同）或者多个slot的数据，这样实现非常简单，在不发生rehash的时候，这种方法没问题，能够完成前面的要求。，但有以下问题：
1.如果后来字典扩容了，比如2,4倍长度，那么能够保证一定能找出没变化的key，但是却会出现大量重复。
比如当前的key数组大小是8，后来变为16了，比如从0,1,2,3““顺序扫描，如果数组发生扩容，那么前面的0,1,2,3 slot里面的数据会发生一部分迁移到对应的8,9,10,11 slot里面去，并且这个量挺大；
2.如果字典缩小了，比如从16缩小到8， 原先scan已经遍历了0,1,2,3 ，然后发生缩小，这样后来迭代停止在7号slot，但是8,9,10,11这几个slot的数据会分别合并到0,1,2,3里面去，从而scan就没有扫描出这部分元素出来，无法保证可用性；
3.在发生rehashing的过程中，这个肯定有问题的。
2.中间的改进版本：
为了避免上面第一种方法中第1个问题，也就是大量重复的问题，我们可以改进为这样迭代扫描：如果字典大小为8， 那么扫描的时候，总是这么扫描：0,4, 1,5, 2,6, 3,7, 也就是访问完i 后，再访问i+2^（N-1)， 这样如果已经访问过0，4, 1,5 了，当访问完2号slot之后，发生了扩容，变成了字典大小是16， 那么我们不需要再次去访问8，9号了，原因是8,9号里面的数据一定是从0和1里面迁移过去的。
但很可惜，这样还是无法解决字典缩小的时候没有访问问题，比如访问完0后，发生字典缩小，原来8号的数据迁移到了0号，然后按照算法，会去访问4号的。这样就会有问题。
2.redis的反向二进制位迭代器 原理：
首先从直观感觉上，跟第二种方法类似的跳跃扫描，但是redis的方法更加完善。下面一步步的来介绍一下redis的SCAN原理
首先我们知道，这个迭代操作有下面几个地方需要注意：
- 字典大小不变的时候；
- 字典大小扩容的时候 ；
- 字典大小缩小的时候；
- 发生rehash的时候；
对于最简单的时候，也就是没有发生字典大小变化，那么最简单了，按照redis现在的方式处理如下，然后再扩展到redis怎么处理变化的时候。
先贴一下代码：
1 |
unsigned long dictScan(dict *d, |
10 |
if (dictSize(d) == 0) return 0; |
12 |
if (!dictIsRehashing(d)) {//没有在做rehash，所以只有第一个表有数据的 |
15 |
//槽位大小-1,因为大小总是2^N,所以sizemask的二进制总是后面都为1, |
16 |
//比如16个slot的字典，sizemask为00001111 |
18 |
/* Emit entries at cursor */ |
19 |
de = t0->table[v & m0];//找到当前这个槽位，然后处理数据 |
21 |
fn(privdata, de);//将这个slot的链表数据全部入队，准备返回给客户端。 |
29 |
/* Make sure t0 is the smaller and t1 is the bigger table */ |
30 |
if (t0->size > t1->size) {//将地位设置为 |
38 |
/* Emit entries at cursor */ |
39 |
de = t0->table[v & m0];//处理小一点的表。 |
45 |
/* Iterate over indices in larger table that are the expansion |
46 |
* of the index pointed to by the cursor in the smaller table */ |
47 |
do {//扫描大点的表里面的槽位，注意这里是个循环，会将小表没有覆盖的slot全部扫描一次的 |
48 |
/* Emit entries at cursor */ |
49 |
de = t1->table[v & m1]; |
55 |
/* Increment bits not covered by the smaller mask */ |
56 |
//下面的意思是，还需要扩展小点的表，将其后缀固定，然后看高位可以怎么扩充。 |
57 |
//其实就是想扫描一下小表里面的元素可能会扩充到哪些地方，需要将那些地方处理一遍。 |
58 |
//后面的(v & m0)是保留v在小表里面的后缀。 |
59 |
//((v | m0) + 1) & ~m0) 是想给v的扩展部分的二进制位不断的加1，来造成高位不断增加的效果。 |
60 |
v = (((v | m0) + 1) & ~m0) | (v & m0); |
62 |
/* Continue while bits covered by mask difference is non-zero */ |
63 |
} while (v & (m0 ^ m1));//终止条件是 v的高位区别位没有1了，其实就是说到头了。 |
66 |
/* Set unmasked bits so incrementing the reversed cursor |
67 |
* operates on the masked bits of the smaller table */ |
69 |
//按位取反，其实相当于v |= m0-1 , ~m0也就是11110000, |
70 |
//这里相当于将v的不相干的高位全部置为1，待会再进行翻转二进制位，然后加1，然后再转回来 |
72 |
/* Increment the reverse cursor */ |
76 |
//下面将v的每一位倒过来再加1，再倒回去，这是什么意思呢， |
77 |
//其实就是要将有效二进制位里面的高位第一个0位设置置为1，因为现在是0嘛 |
0. 字典大小不变
假设字典大小为8，那么redis 的slot扫描顺序为：
细心的可以发现一个规律，就是可以两两分组，并且互相相差正好是8/2= 4。 对，这个是为了后面设计的。
我们来看一下其二进制位的变化，如下，可以看出其两两的差异在于高位不一样，算法会依次从高位开始尝试0和1的变化：
来说一下它的好处，这种方法还可以这样描述：
依次从高位（有效位）开始，不断尝试将当前高位设置为1，然后变动更高位为不同组合，以此来扫描整个字典数组。
这里我们肯定是一定能够扫描完整个数组的，不会漏。但其最大的好处在于，从高位扫描的时候，如果槽位是2^N个,扫描的临近的2个元素都是与2^(N-1)相关的就是说同模的，比如槽位8时，0%4 == 4%4， 1%4 == 5%4 ， 因此想到其实hash的时候，跟模是很相关的。
比如当整个字典大小只有4的时候，一个元素计算出的整数为5， 那么计算他的hash值需要模4，也就是hash(n) == 5%4 == 1 , 元素存放在第1个槽位中。当字典扩容的时候，字典大小变为8， 此时计算hash的时候为5%8 == 5 ， 该元素从1号slot迁移到了5号，1和5是对应的，我们称之为同模或者对应。同模的槽位的元素最容易出现合并或者拆分了。因此在迭代的时候需要及时的扫描这些相关的槽位，这样就不会造成大面积的重复扫描。
我们可以来走一遍代码，正常情况下，SCAN从0开始，假设字典大小为8，那么dictScan代码中字典肯定不是在做rehashing，所以进入第一个if，直接将table[v & 8] 里面的链表节点返回给客户端。然后计算下一个scan的游标，计算代码如下：
1 |
//v == 0 ,也就是0000 0000 , m0是size == 8时的掩码，也就是0000 0111 |
2 |
v |= ~m0; //~m0按位取反，为1111 1000 , 跟v做或得到v的新值为 1111 1000 |
3 |
v = rev(v);//将V的每一位反过来，得到 0001 1111 |
4 |
v++; //这个是关键，加1，注意其效果，得到0010 0000 , 什么意思呢？对一个数加1，其实就是将这个数的低位的连续1变为0，然后将最低的一个0变为1，其实就是将最低的一个0变为1 |
5 |
v = rev(v);//再次反过来，得到了：0000 0100 , 十进制就是4 ， 正好跟上面的吻合 |
这里来体味一下，上面反转，然后加1，然后再反转，整体效果其实就是想将有效位中，从高位开始的第一个0之上的1变为0，将第一个碰到的0变为1， 或者说尝试将0变为1的slot。
更细致的说，上面的例子，是将0变为了1，效果就是scan的游标从0升为4，升到一个对应的高槽位去。下面来看一下从高槽位回到低位的过程，也就是将高位1设置会0,的过程：
1 |
//v == 4 ,也就是0000 0100 , m0是size == 8时的掩码，也就是0000 0111 |
2 |
v |= ~m0; //~m0按位取反，为1111 1000 , 跟v做或得到v的新值为 1111 1100 |
3 |
v = rev(v);//将V的每一位反过来，得到 0011 1111 |
4 |
v++; //这个是关键，加1，注意其效果，得到0100 0000 |
5 |
v = rev(v);//再次反过来，得到了：0000 0010 , 十进制就是2 |
注意上面本来游标等于0000 0100 , 到最后的结果变为，从高位开始，第一个1变为了0，随后的0变为了1. 其实就是说，从4，降到了2，也就是开始新的一个搭配。因为最高位已经尝试过了，0->4是将最高位的0变为1的过程，现在应该轮到次高位了。
这种情况下既能够保证未改动的key一定存在，并且只会存在一次；
不太明白的话可以再一步步走一遍，在纸上写一下整个计算过程，多几次就清楚了。
1.当字典大小扩大的时候
这里假设变化之前，字典大小为8，后来扩大为16了。具体的流程为：
- scan 0 扫描，后来依次扫描了0，最后游标返回为4 ；
- 发生字典扩容以及rehashing，并且完成了；
- 客户端发送scan 4的指令过来；
当前的情况如下：
原先0号下 链表的元素被分拆到了0或者8号新slot， 取决于对应key的hash值第4位为0还是1,；但这个在上面的第一步返回给客户端了，所以后续的迭代是不需要返回的。
至于4号，此时scan 4, 那么redis会先将4的下标的链表元素返回给客户端，然后计算下一个slot，注意此时的计算不一样了，因为有效位掩码不一样了，多加了一位高位1. 因此这次返回的游标不再是2，而应该是12了。看下面的计算过程：
1 |
//v == 4 ,也就是0000 0100 , m0是size == 16时的掩码了，所以就是0000 1111 |
2 |
v |= ~m0; //~m0按位取反，为1111 0000 , 跟v做或得到v的新值为 1111 0100 |
3 |
v = rev(v);//将V的每一位反过来，得到 0010 1111 |
4 |
v++; //这个是关键，加1，注意其效果，得到0011 0000 ， 也就是讲上面的0010 1111的后面所有的连续1换成0，第一个1换成1 |
5 |
v = rev(v);//再次反过来，得到了：0000 1100 , 十进制就是4+8 = 12. |
根据上面的计算，访问4之后，自然的就过度懂啊了8，而不是之前的12，因为之前的4号的数据迁移到了4或者8号，必须扫描迁移到8号的元素，否则就会出现漏掉的key。这种情况下，访问到的key不会多也不会小，因为原先访问的0现在分到了0和8，但已经访问过了，因此自然的从4号开始访问就行了。
这里再考虑一下第二种情况，如果扩容后，游标不是在4上，而是在2上，也就是在一个高位为0的上面，假设已经访问完了0,4，返回游标2，此时发生了扩容并且已经完成，size变为16了。此时0和4都不需要访问了。下一个访问2号，并且计算下一个slot是多少：
1 |
//v == 2 ,也就是0000 0010 , m0是size == 16时的掩码了，所以就是0000 1111 |
2 |
v |= ~m0; //~m0按位取反，为1111 0000 , 跟v做或得到v的新值为 1111 0010 |
3 |
v = rev(v);//将V的每一位反过来，得到 0100 1111 |
4 |
v++; //这个是关键，加1，注意其效果，得到0101 0000 ， 也就是讲上面的0100 1111的后面所有的连续1换成0，第一个1换成1 |
5 |
v = rev(v);//再次反过来，得到了：0000 1010 , 十进制就是2+8 = 10. |
由于0,4号slot已经访问完毕，当前还没有访问的4号，也已经发生了迁移，有一部分高位为1的跑到了2+8 = 10 号slot 上面了。所以扫描完2后，需要自然的去迭代10号下标，不漏掉一个key。后续10号访问完成后，应该将是：6，然后14，一次继续就行了。跟上面的类似。
总结一下，对于字典大小扩大的情况，redis是是这样解决的：先访问n号slot，然后再访问n+2^N,因为这里面的元素其实都是从老的8个size的2号slot拆分到了2个slot，后面就需要访问这2个地方才行。正好这个算法支持这个。
这一点，redis scan保证了什么呢？保证了没有发生增删的操作的key一定能够找到；
在这种情况下，没变过的key一定能够返回，数据不会出现2次；
2.当字典大小缩小的时候：
其实字典缩小跟扩大类似，不过也有区别的。
字典大小缩小，也就是降低为原来的一半或者1/4····等等；假设我们之前是16个slot，后来变为8个slot了。如果当前用户扫描过了0，8,4， 手里最新的游标为12的话，我们来看一下图片：
由于我们之前访问过了0和8，当字典缩小时， 原先的0和8的数据肯定是放到了新的数组的0号位置上（去掉高位），这个我们之前已经访问过了，所以不需要访问了的。
但是对于已经访问了原先的4号，然后发生了迁移，字典大小减少为8，原来的4和12 中12号下标的元素还没有访问，但是，当发生迁移后，12号的元素已经迁移到了新slot的4号位置上。那怎么能够保证不丢这个的数据呢？答案在代码中。
de = t0->table[v & m0]; 这个语句，总是跟当前的掩码进行按位求与，也就是只留那些有效位，本来scan 12发送过来，其v等于：0000 1100， m0此时应该是8，也就是0000 0111， 那么v&m0等于0000 0100， 也就是第四位的1被抹掉了，迁移到了4号，其实也就是说原先我们已经访问了老数组的 0,8， 4号，其中4和12号是一组的，迁移缩小后，4和12都映射到了4号上面去了。接下来的scan 12虽然游标是12，但是截取有效位后，也就是访问的还是4号；
这里就出现了重复的情况；重新访问4号，然后4号后根据以往的经验，4号后的访问，我们不在需要访问8以上的key了，因为size只有8了。并且能够放心的是，像3,11， 2，10， 等这些一对一的还没有访问的数据，肯定都会映射到了对应的8个槽位的对应元素里面。之后就当是一开始字典大小为8的dict的遍历工作。
总结一下当数组发生缩小的时候，会发生的事情：照样能够保证key没变动过的数据一定能够扫描出来返回； 另外由于要高位会合并到低位的slot里面，所以会发生重复，重复的数据是原先在4里面的所有数据。
3.在rehashing的过程中
前面讨论的情况都是没有遇到在rehashing的过程中，都是扩容或者缩小的时候都没有请求到来。这里来简单讨论一下发生rehashing的过程中，接受到的SCAN该怎么处理；
redis处理这个情形的方法很简单：干脆就一次查找字典里面的2个表，一个临时扩容，一个就是主要的dict。 免得中间的状态基本无法维护；所以这种情况下，redis会先扫描数据项小一点的表，然后就扫描大的表，将其2份数据和在一起返回给客户端。这样简单粗暴，但绝对靠谱。这种情况下，是不会出现丢数据，和重复的情况的。
但从dictScan 函数里面可以看到，为了处理rehashing,里面对于大点的表的处理有一个比较关键的地方，如下代码：
1 |
/* Iterate over indices in larger table that are the expansion |
2 |
* of the index pointed to by the cursor in the smaller table */ |
3 |
do {//扫描大点的表里面的槽位，注意这里是个循环，会将小表没有覆盖的slot全部扫描一次的 |
4 |
/* Emit entries at cursor */ |
5 |
de = t1->table[v & m1]; |
11 |
/* Increment bits not covered by the smaller mask */ |
12 |
//下面的意思是，还需要扩展小点的表，将其后缀固定，然后看高位可以怎么扩充。 |
13 |
//其实就是想扫描一下小表里面的元素可能会扩充到哪些地方，需要将那些地方处理一遍。 |
14 |
//后面的(v & m0)是保留v在小表里面的后缀。 |
15 |
//((v | m0) + 1) & ~m0) 是想给v的扩展部分的二进制位不断的加1，来造成高位不断增加的效果。 |
16 |
v = (((v | m0) + 1) & ~m0) | (v & m0); |
18 |
/* Continue while bits covered by mask difference is non-zero */ |
19 |
} while (v & (m0 ^ m1));//终止条件是 v的高位区别位没有1了，其实就是说到头了。 |
上面的代码是个do-while循环，终止条件是游标v与 m0和m1的不同的位 之间没有相同的二进制位了。这里我们知道m0和m1一定都是低位全部为1的，因为字典大小为2^N。这样m0^m1的异或结果就是m1的相对m0超过的高位部分，打个比方，第一个ht表的大小为8，第二个为64， 那么m0 == 0000 0111, m1 == 0011 1111 , m0^m1 的结果是： 0011 1000，如下图：
其实就是想扫描m1和m0相差的那些高位。可能有人不禁会问，这个相差的高位不是只有1位么？其实不是的，rehashing的时候是可能2个表相差很大的。比如8 和64 。
上面do-while的前面部分是遍历第一个slot，小一点的。其实redis这里不管rehashing的方向，只管大小，反过来也是一样的。简化了逻辑；扫描完小一点的表后，需要将大一点的表进行扫描。
那么需要扫描哪些呢？答案是：所有可能从当前的小表的游标v所指的slot扩展迁移过去的slot，都需要扫描。比如当前的游标v等于0， 小表大小为8，大的表为64，那么需要扫描大表的这几个位置：0, 8, 16, 32。 原因是因为可能t0(小表)里面的一部分元素已经发生了迁移，仅仅扫描t0不够，还要扫描哪些可能的迁移目的地（来源，一样的）。如下所示，t0到t1大小从8变化到64之后，原来在0号slot的元素可能会迁移到了0, 8, 16, 24,32这几个t1的slot中。所以我们需要扫描这几个槽位，一次将其返回给客户端，免得夜长梦多，下次找不到地方了。
仔细观察可以发现，，他们都有个共同特点，从其二进制位中可以看出来：
也就是低位总是跟dictScan的参数v一样，高位从0开始不断加1 遍历，其实就是形成同模的效果，后缀一样，前缀不断变化加1，达到扫描所有可能的迁移slot，将其遍历返回给客户端。
这个遍历最主要的一行就是：
v = (((v | m0) + 1) & ~m0) | (v & m0);
下面简单分析一下它到底干了什么：
前面部分：(((v | m0) + 1) & ~m0) ， v|m0就是将v的低位全部设置为1（这里所说的低位指t0的mask覆盖的位，高位指m1相对于m0独有的位。((v | m0) + 1)后面的+1 就是将(v | m0) 的值加1，也就是给v的高位部分加1。
后面的& ~m0效果就是去掉v的前面的二进制位。最后的(v & m0) 其实就是提取出v的低位部分。两边或起来，其实语义就是：保留v的低位，高位不断加1，赋值给v；这样V能带着低位不变，高位每次加1。高明！
这下清楚了，rehashing的时候会返回t0的槽位，以及t1里面所有可能发生迁移到的槽位。
总结
1. redis的SCAN操作能够保证 一直没变动过的元素一定能够在扫描结束的之前返回给客户端，这一点在不同情况下都可以实现；
2. 当发生字典大小缩小的时候，如果接受到一个scan cursor， 游标位于高位为1的部分，那么会被有效位掩码给注释最高位，从而从重新读取之前已经访问过的元素，这种情况下回发生数据重复，但应该有限；
整体来看redis的SCAN操作是很不错的，能够在hash的数据结构里面提供比较稳定可靠的SCAN操作。
摘自博客：http://www.chenzhenianqing.cn/articles/1101.html, 我稍作改动某些原作者笔误！核心不变
