Redis数据结构之hash对象

Redis数据结构之hash对象

Redis对象

在了解Redis数据结构的时候我们会学习到简单动态字符串,压缩链表等。
但Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库,而是基于这些数据结构创建了一个对象系统,这个系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象。Redis使用对象表示键和值,每次新建一个键值对时,我们就创建了两个对象。

hash对象

ziplist编码

新建一个key为hash,键值对为name,tom的hash对象。它的编码为ziplist

127.0.0.1:6379> hset hash name "tom"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> type hash
hash
127.0.0.1:6379> object encoding hash
"ziplist"

ziplist编码的hash对象ptr就指向一个压缩链表

Redis数据结构之hash对象

压缩链表存储hash对象内容的结构如下

Redis数据结构之hash对象

hashtable编码

哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都大于64字节或者哈希对象保存的键值对数量大于512个时,hash对象的编码会自动转换为hashtable,当然这两个值都可以在redis.conf文件中进行修改(hash-max-ziplist-value选项和hash-max-ziplist-entries)。这时hash对象的结构是这样的

Redis数据结构之hash对象
ptr指向一个字典,字典的每个键都是一个string对象,保存了键值对的键,字段的每个值也是一个string对象,保存了键值对的值。图中也只是抽象化的字典结构,接下来介绍下redis对于字典的底层实现。

redis字段所使用的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;

table属性是一个数组,数组中的每个元素都是一个指向dictEntry结构的指针,每个dictEntry结构保存着一个键值对。size属性记录了哈希表的大小,也即是table数组的大小,而used属性则记录了哈希表目前已有节点(键值对)的数量。sizemask属性的值总是等于size-1,这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到table数组的哪个索引上面。

一个空的hash表

Redis数据结构之hash对象

dictEntry*[4]是一个数组,数组里的每一元素都指向一个dictEntry结构,dictEntry包含3个属性,key,value,发生散列冲突时指向下一个节点的指针next。结构如下,看得出是使用链地址法解决散列冲突。

Redis数据结构之hash对象
redis的字典是通过hash表来实现的

redis字典结构

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;

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:·type属性是一个指向dictType结构的指针,每个dictType结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数,Redis会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。·而privdata属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。

而redis字典保存两个hash表,当我们新建一个redis字典时,默认使用ht[0] hash表,结构如下

Redis数据结构之hash对象
redis字典为什么要维护两个hash表?

redis字典为了控制创建的hash表的空间开销,redis会动态调整hash表的空间大小,当ht[0]的长度满了,这里的ht[0]满了并不是指dictEntry数组里面每一个元素都存储了一个dictEntry,而是dictht的used和size相同,可能有部分dictEntry会发生散列冲突的。
此时再向字典添加元素,此时redis字典就会进行扩容。
首先对ht[1进行扩容,扩容的大小为比当前当前容量大的2的n次方,目标大小必须为2的n次方,这样系统进行内存分配的效率才有保证,比如当前容量ht[0]的容量为4,那么扩容的大小就应该为2的3次方也就是8.再将ht[0]的内容迁移到ht[1]此时redis字典的结构如下
Redis数据结构之hash对象
这样就可以减少hash表的内存占用,不够的时候就扩容hash表。这种方法虽然节约了内存,但如果hash表已经很长了的时候,此时再扩容它的内存再分配的规模可能就会很大,造成性能影响。因此,为了避免rehash对服务器性能造成影响,服务器不是一次性将ht[0]里面的所有键值对全部rehash到ht[1],而是分多次、渐进式地将ht[0]里面的键值对慢慢地rehash到ht[1]。
以下是哈希表渐进式rehash的详细步骤:
1)为ht[1]分配空间,让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表。
2)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。
3)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属性的加一。
4)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。

hash对象的相关命令

Redis数据结构之hash对象

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