Redis数据结构之链表与字典的使用

今天我们来聊一聊redis中的链表与字典，具体如下：

链表

关于链表的基础概念其实你在学习redis之前一定积累了不少，所以本文将默认你已经掌握了链表相关的基础知识，而redis的链表其实也就是普通的链表~

因为redis是使用c语言编写的，因此redis的数据结构的定义都是使用c语法定义的，你不需要完全理解下方c语言声明结构体的语法，但我认为依靠大家的java知识也能理解这就像是在java中定义了一个链表对象

redis链表节点的结构

很明显，当每一个节点内记录了前后两个节点位置之后，链表节点之间就能够彼此前后相连，组成双向通行车道（可以双向遍历）

redis链表的表示

上面讲解了redis的链表的节点表示，并由此引申了一下可以借此构建redis双端链表，而事实上，对于每一个存在的双端链表，redis使用一个list结构来表示

很明显，你看到三个好像是返回值为void的函数，但是看不懂c语法，没关系，传统后端功夫，自然是点到为止

redis链表用在哪

我不想现在就告诉你，链表被广泛用于实现redis的各种功能，比如列表键、发布于订阅、慢查询、监视器等，等我们后面讲到这几部分的时候，白泽再结合链表和你细说~

字典

和链表一样，redis所使用的c语言并没有内置字典这种数据结构，因此redis构建了自己的字典实现。如果你学过数据结构，你会发现redis的字典事实上就是数据结构中的邻接表，即使没学过，往下看就好啦~

redis字典结构总览

数组 + 链表 ==> 邻接表，实锤

redis字典结构分解

还记得吗，上面我们说redis链表可以用list描述，但是链表存储的数据本质上，是由一系列listnode节点通过前后指针相连存储的；类似的，redis字典可以用如下dict描述，但是字典存储的数据本质上，是由数组 + 若干链表组合得到的数据结构存储的，字典dict结构如下：

现在你只需要关注其中的哈希表数组ht[2]，它的数据类型为dictht，因此也是一种复合的数据结构，如下：

哈希表dictht是redis字典的核心，dictht的四个属性中，size、sizemax、used都是用于描述table属性整体状态。看到这你就明白了，dictht的核心是dictentry类型的table属性（再次提醒，如果没有c语言的基础，本文中一切你看不懂的语法，包括数据类型，你只需要一眼带过即可，我们的目的是学习redis的设计思想）

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结构保存一个键值对，并含有一个指向下一个dictentry的指针，结构如下：

哈希算法

我们知道，字典是用来存储数据的，并且是以键值对的形式存储的，那么我每次存入一个键值对放在字典的哪里？这就是哈希算法为你解决的事情：程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值，然后再根据索引值，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面

比如我已经有下面这个字典，然后要插入一个键值对数据：k1 : v1，则程序有如下计算过程：（用户只是往redis服务器中插入了一条数据，下面都是程序内部的工作~）

解决键冲突

键冲突：当不同的key值计算得到的dictentry索引值相同时，就称发生键冲突（我要插入的位置已经被占用了，插入使得链表长度由1变多，当然第一次插入不算冲突）

解决方法：

就像上面我要插入一个k1 ：v1的键值对，并计算得到插入位置的索引为1（但是distentry数组中索引为1的位置已经有k0 ：v0键值对存放了），因此程序会在哈希表ht[0]的dictentry数组的索引为1的位置上插入一个dictentry节点，放在原本链表首部的前一位置（抢占首位），其中存放着k1 ： v1键值对，插入后的图如下：

你可能疑惑新插入的键值对的位置在每个dictentry链表的最前面，而不是尾部，原因是每个dictentry中除了保存键值对之外，只记录了下一个dictentry的地址（上面我已经给出了dictentry的结构了~），程序无法直接得到dictentry链表的最后一个节点，但可以直接得到第一个节点（通过dictentry数组索引直接定位），因此每次插入的dictentry节点（键值对）都将直接插入到对应索引的链表的头部（因此dictentry数组的内容是不断在变的）

一句话来说：distentry数组帮助使用索引定位，distentry链表，用于处理冲突，不断维护所存储的键值对数据

rehash

随着操作的不断执行（增、删、改、查），哈希表保存的键值对会逐渐增多或者减少，为了让哈希表的负载因子维持在一个合理范围内，当哈希表保存的键值对数量太多或太少时，程序会对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩（不知道你是否记得还有一个哈希表ht[1]的存在，这个表就是为了和ht[0]配合进行rehash而存在的）

rehash步骤：

为字典的ht[1]哈希表分配空间

如果程序执行扩展操作：

ht[1].size = 第一个大于等于ht[0].used * 2（ht[0]已经使用的空间大小乘2）的2的n次方幂

如果程序执行收缩操作：

ht[1].size = 第一个大于等于ht[0].used（ht[0]已经使用的空间大小）的2的n次方幂

将保存在ht[0]上的键值对rehash到ht[1]上，因为size不同，所以是重新hash，而不是整体复制

当ht[0]内键值对全部迁移到ht[1]中后，释放ht[0]，然后将ht[1]和ht[0]的互换（rehash结束），此时ht[0]就是一个rehash后的哈希表，而ht[1]依旧为空表，为下次rehash做准备

渐进式rehash

上面提到的在哈希表ht[0]的负载因子过大或者过小会触发rehash，但是，事实上rehash迁移的过程不是一蹴而就的（很明显，如果数据ht[0]的数据很多，每次rehash如果都迁移全部数据，需要花费较大时间等待，用户在rehash期间访问redis服务器将会陷入无响应的状态）

渐进式过程：

将rehash的过程分摊在后续的每次增、删、改、查操作上，在rehash期间，每次对字典执行操作，程序除了执行指定操作外，还会顺带将ht[0]哈希表在rehashidx索引（从0开始，-1表示rehash未开始）上的所有键值对rehash到ht[1]，当每次局部rehash工作完成后，程序将rehashidx属性的值增一

注意：每次对字典进行增、删、改、查会在ht[0]和ht[1]上同时进行，比如查找一个键，则会现在ht[0]上查找，没找到再去ht[1]上查找，诸如此类，除了增加操作每次都将直接hash到ht[1]上，不会对ht[0]执行任何添加操作

到此这篇关于redis数据结构之链表与字典的使用的文章就介绍到这了,更多相关redis 链表与字典内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！