深入理解 Redis 数据结构—字典
字典,又称为符号表、关联数组或映射,是一种用于保存键值对的抽象数据结构。在字典中,一个键可以和一个值进行关联,这些关联的键和值称为键值对。键值对中键是
唯一的
,我们可以根据键key
通过映射查找或者更新对应的值value
。
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构,比如Java
中的Map
集合。C语言
并未内置字典这种数据结构,Redis
构建了自己的字典实现。
应用
字典在Redis
中应用非常广泛,Redis
数据库就是使用字典作为数据底层的实现。对数据的增、删、改、查操作也是建立在字典之上操作。
当执行命令:
在数据库中创建一个键为 msg
,值为 hello
的键值对,这个键值对
就用字典来实现的。创建其他数据类型的键值对,比如list
、hash
、set
、sort set
也是用字典来实现的。
处理用来表示数据中的键值对,字典还是hash
数据类型底层实现之一,比如一个hash
数据类型website
,包含100
个键值对,这些键值对中的键是网址名称
,值是网页地址
:
website
键的底层就是一个字典,包好了100
个键值对
,例如:
键值对中的键为
"Redis"
,值为"Redis.io"
。键值对中的键为
"nacos"
,值为"nacos.io"
。
字典的实现
Redis
字典使用哈希表作为底层实现,一个哈希表里面有多个哈希表节点,每个哈希表节点保存字典中的键值对。
哈希表
Redis
字典使用的哈希表由 dict.h/dictht 结构来表示:
注释:这是哈希表结构,每个字典有两个实现增量重散列,从旧的哈希表到新的哈希表。
table
属性的是一个数组,数组中的每个元素都指向哈希节点dictEntry
,每个dictEntry
结构都保存一个键值对。size
记录了哈希表的大小,也就是table
数组的大小。used
属性记录了哈希表目前已有的键值对数量。sizemask
的值等于size-1
,这个属性和哈希表一起决定键应该放在table
数组的那个位置上。
下图展示一个大小为4
空哈希表(没有包含任务的键值对):
哈希表节点
哈希表节点使用dictEntry结构来表示,每个dictEntry
结构都保存着一个键值对
:
其中:
key
保存键值v
保持值,v
可以是一个指针,可以是uint64_t
整数,也可以是一个int64_t
整数。next
指向另一个哈希表节点的指针,这个指针将多个哈希值相同
的键值对连接在一起,以此解决hash冲突
的问题。
下图展示两个键的hash值
相同的哈希表节点k0
和k1
,两者通过next
指针连接在一起。
字典
Redis
中的字典由dict.h/dict结构表示:
type
属性和privadata
属性是针对不同类型的键值对,为创建多态的字典而设置。type
是指向dictType
结构的指针,每个dictType
包含几组针对特定类型的键值对操作的函数,Redis
会为用途不同的字典设置不同的函数。下图展示dictType
字典类型:
privdata
属性保存针对不同的类型操作的函数传的可选参数。ht[2]
是包含两个数大小的数组,类型为dictht
哈希表。字典只使用ht[0]
哈希表,ht[1]
只会对ht[0]
哈希表进行rehash
时使用。rehashidx
记录了rehash
的进度,如果目前没有进行的rehash
,那么它的值为-1
。
下图为一个普通状态下(没有进行 rehash)的字典:
哈希算法
当要将一个新的键值对添加到字典中,程序需要先根据键值对中的键计算出哈希值和索引值,然后根据索引值,将包含新键值的哈希表放在哈希表数组的指定索引上。
Redis
计算哈希值和索引值的步骤如下:
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,取余计算出哈希值。
index = hash & dict ->ht[x].sizemask
了解过HashMap
底层原理的同学应该知道,上面计算索引值和HashMap
找到索引下标的原理是类似的。
什么是取余
&
运算?
取余就是计算两数相除的余数, 比如一个数组长度为 4,索引范围是0~3
,需要放置0,1,7
,放置如下图所示:
举个例子,要将一个键值对k0
和v0
添加到下方的空字典表中:
首先计算键的哈希值:
计算键k0
的哈希值。假设计算出来的哈希值为8
,然后计算索引值:
计算出键k0
的索引值0
,这表示键值对k0
和v0
的节点放置到哈希表数组下标0
的位置上,如下图所示:
键冲突
当两个或者两个以上的计算出数组索引值一致时,就发生了键冲突
。
Redis 的哈希表采用链表法
来解决键冲突,每个哈希表的节点都有一个next
指针,多个哈希表节点用next
指针组成一个单链表,被分配到同一个数组索引上的多个节点使用单向链表连接起来,这就很好的解决了键冲突
的问题。
举个例子,程序要将一个键值对k2
和v2
添加到下图的哈希表中,并且计算k2
的索引值为2
,那么键k1
和k2
将发生冲突:
解决冲突的办法就是使用next
指针将k2
和k1
所在的节点连接起来,如下图所示:
总结
字典是一种映射的
键值对
数据结构,其中键是唯一的,通过唯一的键可以快速找到对应的值。字典包含广泛用在
Redis
数据库中。其中所有数据类型的键值对都使用字典作为底层实现。
Hash
类型的键值对也是基于字典实现。字典的结构
包含一个字典,包含根据特定类型处理的函数
dictType
、两个哈希表ht[2]
,字典只用到了ht[0]
,遇到了扩容才会使用ht[1]
。一个字典包含
两个哈希表
,每个哈希表dictht
包含一个table
数组,size
记录数组的大小,sizemask
等于size-1
,sizemask
和哈希值决定数据存在在table
的位置。used
记录已有的键值对。哈希表节点 dictEntry
结构保存一个键值对,其中
key保存键,
V保存值,
V可以是一个指针、可以是
uint64_t整数、也可以是
int64_t的整数。
next是为了解决
键 hash 冲突,两个键的计算出的索引在数组的同一个地方,就使用
next`指针连接在一起。新增一个键值对,首先通过调用
dict—>type->hashFunction(key)
计算键的哈希值
,再和dictht
的sizemask
做取余操作,计算得到要存放table
数组的索引位置。如果发生键冲突
时,使用链表法
将多个哈希节点通过next
指针组成一个单链表。Redis
字典的实现和Java
中的HashMap
数据结构有以下类似的点:确定索引位置: 键首先使用哈希算法算出哈希值,再和数组的
长度-1
做取余操作,确定存放数组的下标。解决 hash 冲突: 两个键值计算的索引一致,采用
链表法
,将多个节点通过next
指针连在一起。
评论