redis中的字典结构是怎样的？

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基础概念

redis支持的5种数据类型中，有hash类型，hash类型的底层采用字典结构(多对key-value)实现，而字典结构的代码实现=hashTable=用到了hash表

字典结构的实现

字典结构由三种结构组合而成：字典结构=dict+dictht+dictEntry，关系如下：

代码实现:

typedef struct dict {

    dictType *type;     //dictType也是一种数据结构，dictType结构中包含了一些函数，这些函数用来计算key的哈希值，进而用这个哈希值计算key在dictEntry型table数组中的下标

    void *privdata;     //私有数据，保存着dictType结构中函数的参数

    dictht ht[2];       //两张哈希表：一张用来正常存储节点，一张用来在rehash时临时存储节点

    long rehashidx;     //rehash的标记：默认-1，当table数组中已有元素个数增加/减少到一定量时，整个字典结构将进行rehash给每个table元素重新分配位置，rehashidx代表rehash过程的进度，rehashidx==-1代表字典没有在进行rehash，rehashidx>-1代表该字典结构正在对进行rehash

} dict;

typedef struct dictht { //哈希表

    dictEntry **table;      //存放一个数组的地址，每个数组元素存放的是哈希表节点dictEntry的地址

    unsigned long size;     //哈希表的table数组长度小，初始化大小为4

    unsigned long sizemask; //哈希表掩码sizemask的值总是等于(size-1)，用于计算每个key在table中的下标位置=hash(key)&sizemask

    unsigned long used;     //记录哈希表的table中已有的节点数量（节点=dictEntry=键值对）。

} dictht;

typedef struct dictEntry {

    void *key;//键

    union{     //值

        void *val;//值可以是指针

        uint64_tu64;//值可以是无符号整数

        int64_ts64;//值可以是带符号整数

    } v;

    struct dicEntry *next;//指向下个dictEntry节点：redis的字典结构采用链表法解决hash冲突,当table数组某个位置处已有元素时，该位置采用头插法形成链表解决hash冲突

} dictEntry;

用key计算(key-value)在table中的位置下标：

//1、先计算key的hash值：使用字典中计算key哈希值的函数

hash = dict结构->dictType结构的函数hashFunction(key)

//2、根据hash值与哈希表掩码sizemask进行“与运算”得到下标,x=(0或1)=两张哈希表中用来正常存储节点的那张哈希表的下标

index = hash & dict->ht[x].sizemask;

字典中的负载因子及rehash

先来看看几个重要概念：

redis字典中哈希表的rehash=扩展或收缩哈希表中的table数组长度;

负载因子=dict结构的ht[0].used/dict结构的ht[0].size=哈希表的table中已有的节点数量/哈希表的table数组长度;

bgsave操作：将redis内存中的数据以rdb的形式持久化到磁盘；

bgrewriteaof操作：将redis内存中的数据以aof的形式持久化到磁盘中，持久化成功后旧的aof文件会被替换（redis2.4之后aof由redis自动触发，而bgrewriteaof需要手动地触发）

redis中的哈希表什么时候进行扩展操作?

两种情况：

当没有bgsave操作 && 没有bgrewriteaof操作 && 负载因子>=1时；

当(正在bgsave操作 || 正在bgrewriteaof操作) && 负载因子>=5时；

负载因子为什么会>=1？因为当hash冲突时，新节点会以头插法的形式插入哈希表的table数组某个位置中形成链表，就会使table中节点的总数量>table数组长度，进而负载因子>=1

redis中的哈希表什么时候进行扩展操作?

当负载因子<=0.1时（如table数组长度经过多次扩展变为了16，某时刻table只有1个元素，1/16=0.0625<0.1,则哈希表进行rehash收缩table长度）

redis中的哈希表进行扩展或缩收缩的过程？

扩展：dict数据结构中有两张哈希表ht[2],ht[0]拿来正常地装redis数据(key-value)，ht[1]用来进行rehash扩展时存放ht[0]的元素，直到ht[0]中所有元素被重新计算下标存放到ht[1]中的table数组为止，ht[1]的大小=第一个大于等于ht[0].used的2^n

收缩：同"扩展"操作一样，ht[1]拿来装在收缩过程中ht[0]的元素，ht[1]的大小=第一个大于等于ht[0].used的2^n（公式与扩展一样）

特点：

扩展或收缩完成后，释放哈希表ht[0]，并把哈希表ht[1]置为ht[0],然后再重新分配一个新的空白ht[1]作为下次rehash使用
在rehash（扩展或收缩）过程中有两张哈希表，并且字典会同时使用两张哈希表：查找、删除、更新会同时操作两张哈希表(先在ht[0]中找，找不到再去ht[1]中找)，'插入'则只操作ht[1]
rehash过程是渐进式的，它采取分而治之的方法，以扩展为例，一开始先将rehashidx值由-1置为0代表rehash工作开始：

此时rehashidx为0，第一次对redis字典进行【添加、删除、查找或者更新】操作，则对ht[0]中table[rehashidx]=table[0]的数据重新计算下标放到ht[1]的table数组中，然后rehashidx自增为1；

此时rehashidx为1，第二次对redis字典进行【添加、删除、查找或者更新】操作，则对ht[0]中table[rehashidx]=table[1]的数据重新计算下标放到ht[1]的table数组中，然后rehashidx自增为1

......以此类推，直到ht[0]中的所有table元素都被重新计算下标rehash到ht[1]中为止，最后把rehashidx置为-1，此时rehash完成；

渐进式rehash可以把这个过程中的计算压力分摊到每次对字典进行【添加、删除、查找或者更新】操作的时候，避免在某一时刻对整个hash类型数据(redis的5中数据类型之一)进行庞大的rehash计算，进而避免了redis阻塞，唯一不好的地方就是在rehash时同时使用两个哈希表，导致redis内部使用量暴增

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