字典：用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。

字典是Redis的数据库的底层实现，也是哈希的底层实现之一，但由于C语言没有字典这一数据结构，所以Redis自己构建了该数据结构。

字典的实现

Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

Redis的哈希表实现

Redis字典所使用的哈希表由dict.h/dictht结构定义：

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;
    //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dict.h/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。

哈希表节点

哈希表节点使用dictEntry结构表示，每个dictEntry结构都保存着一个键值对：

typedef struct dictEntry{
    //键
    void *key;
    //值
    union {
        void *val;
        uint64_tu64;
        int64_ts64;
    } v;
    //指向下一个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

key属性保存着键值对中的键，而v属性则保存着键值对中的值，其中键值对的值可以是一个指针，或者是一个uint64_t整数，又或者是一个int64_t整数。

next属性是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次，以此来解决键冲突（collision）的问题。

字典

Redis中的字典由dict.h/dict结构表示：

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 == -1
    int trehashidx;
} 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。

privdata属性保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。

ht属性是一个包含两个项的数组，数组中的每个项都是一个dictht哈希表，一般情况下，字典只使用ht[0]哈希表，ht[1]哈希表只会在对ht[0]哈希表进行rehash时使用。

rehashidx，它记录了rehash目前的进度，如果目前没有在进行rehash，那么它的值为-1。

dictType结构体定义如下：

typedef struct dictType{
    //计算哈希值的函数
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
    //复制键的函数
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    //复制值的函数
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *key);
    //对比键的函数
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    //销毁键的函数
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    //销毁值的函数
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

（未完，待补充～）

下图是一个未进行rehash的普通字典案例：

哈希算法

当字典被用作数据库的底层实现，或者哈希键的底层实现时，****Redis使用MurmurHash2算法来计算键的哈希值。

MurmurHash算法最初由Austin Appleby于2008年发明，这种算法的优点在于，即使输入的键是有规律的，算法仍能给出一个很好的随机分布性，并且算法的计算速度也非常快。

对于新添加到字典的键值对来说，程序首先需要根据键进行哈希计算，计算出其哈希值与索引值，然后根据索引值，将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上。

Redis计算哈希值与索引值的方法如下：

//使用字典设置的哈希函数，计算键的哈希值
hash = dict -> type -> hashFunction(key);
//使用哈希表的sizemask属性和哈希值，计算索引，根据不同情况，ht[x]可以是ht[0]或ht[1]
idx = hash & dict[x].sizemask

eg：将 k0 与 v0 添加到字典

//1. 计算哈希
hash = dict -> type -> hashFunction(k0);
//2. 计算索引，设k0=8，dict -> table 的 size为4
idx = 8 & ht[0].sizemask = 8 & 3 = 0;
//放置新的键值对
//根据idx的值，新的键值对将会放在table数组的第一位

示例图如下：

键冲突

当哈希表数组同一索引上的键等于或超过 2 以上时，就会产生键冲突，而Redis的哈希表通过链地址法来解决冲突。

链地址法：

每个哈希表节点都有一个next指针，多个哈希表节点可以用next指针构成一个单向链表，被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向链表连接起来，以此解决键冲突的问题。

由于 dictEntry 节点组成的链表没有指向链表表尾的指针。为了速度考虑，程序总是将新节点添加到链表的表头位置。

rehash

随着操作的不断执行，为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

Redis对字典的哈希表执行rehash的步骤如下：

  1. 为字典ht[1]哈希表分配空间，空间大小取决于执行的操作，以及ht[0]当前的键值对数量（used属性的值）。
  • 扩充操作：ht[1].size 等于第一个大于等于 ht[0].used * 2 的 2n
  • 缩减操作：ht[1].size 等于第一个大于等于 ht[0].used 的 2n
  1. 将保存在ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]上，reshash指的是重新计算键的哈希值与索引值。
  2. 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。

扩容/收缩条件

当出现一下任意情况时，哈希表会自动扩容

  • 服务器目前没有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于1。
  • 服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于5。

负载因子的计算如下：

# 负载因子 = 哈希表已使用节点数 / 哈希表大小
load_factory = ht[0].used / ht[0].size

根据BGSAVE命令或BGREWRITEAOF命令是否正在执行，服务器执行扩展操作所需的负载因子并不相同，这是因为在执行BGSAVE命令或BGREWRITEAOF命令的过程中，Redis需要创建当前服务器进程的子进程，而大多数操作系统都采用写时复制（copy-on-write）技术来优化子进程的使用效率，所以在子进程存在期间，服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子，从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作，这可以避免不必要的内存写入操作，最大限度地节约内存。

备注：

当哈希表的负载因子小于0.1时，程序自动开始对哈希表执行收缩操作。

渐进式rehash

扩展或收缩哈希表需要将ht[0]里面的所有键值对rehash到ht[1]里面，但是，这个rehash动作并不是一次性、集中式地完成的，而是分多次、渐进式地完成的。

哈希表渐进式rehash的详细步骤如下：

  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属性的值加 1。
  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。

在渐进式rehash进行期间，字典的删除（delete）、查找（find）、更新（update）等操作会在两个哈希表上进行。

在渐进式rehash执行期间，新添加到字典的键值对一律会保存到ht[1]里面，ht[0]则不再进行任何添加操作，保证ht[0]包含的键值对数量会只减不增，并随着rehash操作的执行而最终变成空表。

字典API

函数 功能 时间复杂度
dictCreate 创建一个空字典 O(1)
dictAdd 添加指定的kv到字典中 O(1)
dictReplace 添加指定的kv到字典中，如果已经存在，则替换 O(1)
dictFetchValue 返回给定键的值 O(1)
dictGetRandomKey 返回随机的kv O(1)
dictDelete 删除给定键对应的键值对 O(1)
dictRelease 释放给定字典 O(n)

字典总结

字典被广泛用于实现Redis的各种功能，其中包括数据库和哈希键。

Redis中的字典使用哈希表作为底层实现，每个字典带有两个哈希表，一个平时使用，另一个仅在进行rehash时使用。

当字典被用作数据库的底层实现，或者哈希键的底层实现时，Redis使用MurmurHash2算法来计算键的哈希值。

哈希表使用链地址法来解决键冲突，被分配到同一个索引上的多个键值对会连接成一个单向链表。

在对哈希表进行扩展或者收缩操作时，程序需要将现有哈希表包含的所有键值对rehash到新哈希表里面，并且这个rehash过程并不是一次性地完成的，而是渐进式地完成的。