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learn.lianglianglee.com/专栏/Redis 核心原理与实战/08 字典使用与内部实现原理.md.html
周伟 48163c6373 y
2022-05-11 18:52:13 +08:00

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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>08 字典使用与内部实现原理</h1>
<p>字典类型 (Hash) 又被成为散列类型或者是哈希表类型，它是将一个键值 (key) 和一个特殊的“哈希表”关联起来，这个“哈希表”表包含两列数据：字段和值。例如我们使用字典类型来存储一篇文章的详情信息，存储结构如下图所示： <img src="assets/2020-02-28-031216.png" alt="哈希表存储结构.png" /> 同理我们也可以使用字典类型来存储用户信息，并且使用字典类型来存储此类信息，是不需要手动序列化和反序列化数据的，所以使用起来更加的方便和高效。</p>
<h3>1.基础使用</h3>
<p>首先我们使用命令行工具 redis-cli，来对字典类型进行相关的操作。</p>
<h4>1）插入单个元素</h4>
<p>语法：hset key field value 示例：</p>
<pre><code class="language-shell">127.0.0.1:6379&gt; hset myhash key1 value1
(integer) 1
127.0.0.1:6379&gt; hset myhash key2 value2
(integer) 1
</code></pre>
<h4>2）当某键不存在时，插入数据</h4>
<p>语法：hsetnx key field value 示例：</p>
<pre><code class="language-shell">127.0.0.1:6379&gt; hsetnx myhash k4 v4
(integer) 1
127.0.0.1:6379&gt; hget myhash k4
&quot;v4&quot;
</code></pre>
<p>如果<strong>尝试插入已存在的键</strong>，不会改变原来的值，示例如下：</p>
<pre><code class="language-shell">127.0.0.1:6379&gt; hsetnx myhash k4 val4
(integer) 0
127.0.0.1:6379&gt; hget myhash k4
&quot;v4&quot;
</code></pre>
<p>尝试修改已经存在的 k4 赋值为 val4，但并没有生效，查询 k4 的结果依然是原来的值 v4。</p>
<h4>3）查询单个元素</h4>
<p>语法：hget key field 示例：</p>
<pre><code class="language-shell">127.0.0.1:6379&gt; hget myhash key1
&quot;value1&quot;
</code></pre>
<h4>4）删除 key 中的一个或多个元素</h4>
<p>语法：hdel myhash field [field ...] 示例：</p>
<pre><code class="language-shell">127.0.0.1:6379&gt; hdel myhash key1 key2
(integer) 1
</code></pre>
<p>注意：不能使用类似于 <code>hdel myhash</code> 的命令删除整个 Hash 值的。</p>
<h4>5）某个整数值累加计算</h4>
<p>语法：hincrby key field increment 示例：</p>
<pre><code class="language-shell">127.0.0.1:6379&gt; hset myhash k3 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379&gt; hincrby myhash k3 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379&gt; hget myhash k3
&quot;5&quot;
</code></pre>
<p>更多操作命令，详见附录部分。</p>
<h3>2.代码实战</h3>
<p>接下来我们用 Java 代码实现对 Redis 的操作，同样我们先引入 Jedis 框架 ，接下来再用代码来对字典类型进行操作，示例代码如下：</p>
<pre><code class="language-java">import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Map;
public class HashExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Jedis jedis = new Jedis(&quot;127.0.0.1&quot;, 6379);
// 把 Key 值定义为变量
final String REDISKEY = &quot;myhash&quot;;
// 插入单个元素
jedis.hset(REDISKEY, &quot;key1&quot;, &quot;value1&quot;);
// 查询单个元素
Map&lt;String, String&gt; singleMap = jedis.hgetAll(REDISKEY);
System.out.println(singleMap.get(&quot;key1&quot;)); // 输出：value1
// 查询所有元素
Map&lt;String, String&gt; allMap = jedis.hgetAll(REDISKEY);
System.out.println(allMap.get(&quot;k2&quot;)); // 输出：val2
System.out.println(allMap); // 输出：{key1=value1, k1=val1, k2=val2, k3=9.2, k4=v4...}
// 删除单个元素
Long delResult = jedis.hdel(REDISKEY, &quot;key1&quot;);
System.out.println(&quot;删除结果：&quot; + delResult); // 输出：删除结果：1
// 查询单个元素
System.out.println(jedis.hget(REDISKEY, &quot;key1&quot;)); // 输出：返回 null
}
}
</code></pre>
<p>从代码中可以看出，在 Jedis 中我们可以直接使用 Map 来接收 Redis 中读取的字典类型的数据，省去了手动转化的麻烦，还是比较方便的。</p>
<h3>3.数据结构</h3>
<p>字典类型本质上是由数组和链表结构组成的，来看字典类型的源码实现：</p>
<pre><code class="language-c">typedef struct dictEntry { // dict.h
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next; // 下一个 entry
} dictEntry;
</code></pre>
<p>字典类型的数据结构，如下图所示：</p>
<p><img src="assets/2020-02-28-031217.png" alt="Redis-HashType-02.png" /></p>
<p>通常情况下字典类型会使用数组的方式来存储相关的数据，但发生哈希冲突时才会使用链表的结构来存储数据。</p>
<h3>4.哈希冲突</h3>
<p>字典类型的存储流程是先将键值进行 Hash 计算，得到存储键值对应的数组索引，再根据数组索引进行数据存储，但在小概率事件下可能会出完全不相同的键值进行 Hash 计算之后，得到相同的 Hash 值，这种情况我们称之为<strong>哈希冲突</strong>。</p>
<p>哈希冲突一般通过链表的形式解决，相同的哈希值会对应一个链表结构，每次有哈希冲突时，就把新的元素插入到链表的尾部，请参考上面数据结构的那张图。</p>
<p>键值查询的流程如下：</p>
<ul>
<li>通过算法 (Hash，计算和取余等) 操作获得数组的索引值，根据索引值找到对应的元素；</li>
<li>判断元素和查找的键值是否相等，相等则成功返回数据，否则需要查看 next 指针是否还有对应其他元素，如果没有，则返回 null，如果有的话，重复此步骤。</li>
</ul>
<p>键值查询流程，如下图所示：</p>
<p><img src="assets/2020-02-28-031218.png" alt="Redis-HashType-03.png" /></p>
<h3>5.渐进式rehash</h3>
<p>Redis 为了保证应用的高性能运行，提供了一个重要的机制——渐进式 rehash。 渐进式 rehash 是用来保证字典缩放效率的，也就是说在字典进行扩容或者缩容是会采取渐进式 rehash 的机制。</p>
<h4>1）扩容</h4>
<p>当元素数量等于数组长度时就会进行扩容操作，源码在 dict.c 文件中，核心代码如下：</p>
<pre><code class="language-c">int dictExpand(dict *d, unsigned long size)
{
/* 需要的容量小于当前容量，则不需要扩容 */
if (dictIsRehashing(d) || d-&gt;ht[0].used &gt; size)
return DICT_ERR;
dictht n;
unsigned long realsize = _dictNextPower(size); // 重新计算扩容后的值
/* 计算新的扩容大小等于当前容量，不需要扩容 */
if (realsize == d-&gt;ht[0].size) return DICT_ERR;
/* 分配一个新的哈希表，并将所有指针初始化为NULL */
n.size = realsize;
n.sizemask = realsize-1;
n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
n.used = 0;
if (d-&gt;ht[0].table == NULL) {
// 第一次初始化
d-&gt;ht[0] = n;
return DICT_OK;
}
d-&gt;ht[1] = n; // 把增量输入放入新 ht[1] 中
d-&gt;rehashidx = 0; // 非默认值 -1，表示需要进行 rehash
return DICT_OK;
}
</code></pre>
<p>从以上源码可以看出，如果需要扩容则会申请一个新的内存地址赋值给 ht[1]，并把字典的 rehashindex 设置为 0，表示之后需要进行 rehash 操作。</p>
<h4>2）缩容</h4>
<p>当字典的使用容量不足总空间的 10% 时就会触发缩容，Redis 在进行缩容时也会把 rehashindex 设置为 0，表示之后需要进行 rehash 操作。</p>
<h4>3）渐进式rehash流程</h4>
<p>在进行渐进式 rehash 时，会同时保留两个 hash 结构，新键值对加入时会直接插入到新的 hash 结构中，并会把旧 hash 结构中的元素一点一点的移动到新的 hash 结构中，当移除完最后一个元素时，清空旧 hash 结构，主要的执行流程如下：</p>
<ul>
<li>扩容或者缩容时把字典中的字段 rehashidx 标识为 0；</li>
<li>在执行定时任务或者执行客户端的 hset、hdel 等操作指令时，判断是否需要触发 rehash 操作（通过 rehashidx 标识判断），如果需要触发 rehash 操作，也就是调用 dictRehash 函数，dictRehash 函数会把 ht[0] 中的元素依次添加到新的 Hash 表 ht[1] 中；</li>
<li>rehash 操作完成之后，清空 Hash 表 ht[0]，然后对调 ht[1] 和 ht[0] 的值，把新的数据表 ht[1] 更改为 ht[0]，然后把字典中的 rehashidx 标识为 -1，表示不需要执行 rehash 操作。</li>
</ul>
<h3>6.使用场景</h3>
<p>哈希字典的典型使用场景如下：</p>
<ul>
<li>商品购物车，购物车非常适合用哈希字典表示，使用人员唯一编号作为字典的 key，value 值可以存储商品的 id 和数量等信息；</li>
<li>存储用户的属性信息，使用人员唯一编号作为字典的 key，value 值为属性字段和对应的值；</li>
<li>存储文章详情页信息等。</li>
</ul>
<h3>7.小结</h3>
<p>本文我们学习了字典类型的操作命令和在代码中的使用，也明白了字典类型实际是由数组和链表组成的，当字典进行扩容或者缩容时会进行渐进式 rehash 操作，渐进式 rehash 是用来保证 Redis 运行效率的，它的执行流程是同时保留两个哈希表，把旧表中的元素一点一点的移动到新表中，查询的时候会先查询两个哈希表，当所有元素都移动到新的哈希表之后，就会删除旧的哈希表。</p>
</div>
</div>
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