概览

redis 本质是 K-V 键值对数据库，底层通过字典 dict 存储键值映射关系，除此之外，dict 还作为 Redis hash 结构底层的实现之一。

讨论 Redis 的数据结构，可以从两个层面出发。

第一个层面从使用者角度出发，即 Redis 暴露给外部调用的 Api：

•string

•list

•hash

•set

•sorted set

第二个层面是 Redis 的内部实现角度出发，是更为底层的数据结构实现：

•dict

•sds

•ziplist

•quicklist

•skiplist

Redis 这么做的目的还是基于高性能的考虑，在不同的场景下使用不同的底层数据结构实现，最大程度提升内存操作的效率。

例如当 sorted set，hash 存储的数据规模较小时，底层都是通过 ziplist 实现，而当数据规模达到一定量时，sorted set 会转换成 dict + skiplist 的底层实现，hash 会转换成 dict 的底层实现。

本文主要讨论是 Redis 关于 dict 这一底层数据结构的实现原理。

实现

dict 的实现与 JAVA jdk 中 hashmap 的实现有许多相似之处：

•关于哈希映射，key 的索引计算公式为 hash & (n - 1)，其中 hash 为 key 对应的 hash 值（Redis 通过 MurmurHash 算法计算得出），n 为哈希数组的大小•关于哈希冲突，Redis 同样也是采用链地址法解决冲突

dict 在扩缩容的情况下，采用的是渐进式的 rehash 方式，这是它的特殊之处，下文会主要讲到。

dict 的数据结构如下：

•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属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数

•ht[2] 数组中存放了两张哈希表，只有在 rehash 的过程中，ht[0] ht[1] 才都有效；正常情况下只有 ht[0] 有效，ht[1] 中没有任何数据

•rehashidx 用来表示 rehash 过程到了哪一个索引位置，正常情况下 rehashidx = -1，表示当前没有进行 rehash

dictht 的数据结构如下：

•dictEntry 数组，用来存放键值对

•size 表示当前 dictEntry 数组的大小

•sizemask，值为 size - 1，在计算 key 的索引位置时用到， index = hash & sizemask

•used 记录现有 dict 的数据个数

正常情况下，dict 整体的数据结构如下图所示：

rehash

随着操作不断执行，哈希表中的键值对会逐渐增加或减少，为了让哈希表的负载因子（负载因子 = 已保存节点数量/哈希表大小）维持在一个合理的范围内，当哈希表中节点数量过多或者过少时，Redis 会对哈希表进行相应的扩容或缩容，这一过程称为 rehash。

在 rehash 操作开始前，首先要为哈希表 ht[1] 分配内存，ht[1] 之前一直是空闲状态，终于要派上用场了，具体内存分配策略如下：

•如果是扩容操作，ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used*2的2^n（2的n次方幂），举个例子 ht[0].used = 5，触发了扩容操作，即 ht[1].size = 5 * 2 = 10，但 10 不符合 2^n 要求，则继续往下找到第一个符合要求的数 16，即 ht[1].size = 16

•如果是缩容操作，ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used的2^n（2的n次方幂），举个例子 ht[0].used = 5，触发了缩容操作，则 ht[1].size = 8

ht[1] 分配完内存之后，接着进行如下操作：

•将 ht[0] 的中的节点重新计算哈希值和索引值，映射到 ht[1] 上

•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

哈希表触发扩容的时机如下：

•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，这么做的原因是避免在子进程存在期间进行哈希表扩容操作，从而避免不必要的内存写入操作，最大限度节省内存

负载因子的计算公式：

当负载因子小于 0.1 时，触发缩容操作。

渐进式rehash

值得注意的是 rehash 的过程，Redis 并不是一次性将所有元素集中式地 rehash 到 ht[1] 中，而是分多次，渐进式地完成。

这么做的原因是如果当哈希表中存放的键值对数量如果是千万级，甚至亿级，一次性完成所有键值的 rehash 操作，可能会导致 Redis 一段时间内对外不可用。

以下是渐进式 rehash 的具体步骤：

•为ht[1]分配空间，让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表

•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

•在rehash进行期间，每次对字典执行添删改查操作时，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属性的值增一

•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，表示此次rehash操作已完成

下面展示一次完整 rehash 的过程，首先初始化 dict，准备开始 rehash;

rehashidx = 0，rehash 索引0对应的键值对，rehashidx + 1;

rehashidx = 1，rehash 索引1对应的键值对，rehashidx + 1;

rehashidx = 2，rehash 索引2对应的键值对，rehashidx + 1;

最终完成 rehash 过程。