结构
Redis 字典的结构和 Java 中的 HashMap 有点类似，都是存放键值对，在底层都是使用数组加链表（称为一个哈希表）的形式来实现的，但与 HashMap 不同的是，在 Redis 中，它由两个哈希表组成，它的结构大致如下图所示：
由上图可以看到，它使用两个 hashtable ，姑且称之为 0 号哈希表和 1 号哈希表，每次只会使用 0 号哈希表，那么 1 号哈希表有什么用呢？当哈希表的键值对很多或很少的话，就需要对哈希表进行扩展或缩小，比如哈希表中数组的大小默认为 4 ，如果哈希表中键值对很多，则数组中每项的链表就会很长，而链表查找速度很很慢，不像数组那样根据索引定位，所以为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围内，就需要对哈希表进行扩展或缩小，称为 rehash。
结构定义
接下来看下上述结构图的定义，
首先看下字典结构的定义：
typedef struct dict {
dictType *type; //字典类型
void *privdata; //私有数据
dictht ht[2]; // 哈希表，有两个，实现渐进式rehash
long rehashidx; // rehash 索引，当不进行rehash的时候，值为-1
unsigned long iterators; // 当前正在运行的迭代器的数量
} dict;
其中，dictht ht[2] 对应的是上图中的ht[0]和[1]。
之后，看下哈希表的定义：
/*
* 哈希表
*/
typedef struct dictht {
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表大小
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
// 该哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
} dictht;
对应的上图中的哈希表数组，数组中的每一项是链表，链表节点使用 dictEntry 表示，接下来看下 dictEntry 的定义：
//哈希表节点
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
// 值
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
// 指向下个哈希表节点，形成链表
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
以上的定义就表示的字典的数据结构，上述的定义代码是在 dict.h 文件中，该文件中，除了上述代码外，还有一些其他的API定义，如迭代器等。
接下来看下字典的操作，如添加元素，删除元素，查找元素，rehash 等，这个操作代码主要是在 dict.c 文件中
字典操作
首先看下几个公共的方法；
_dictInit
初始化哈希表
int _dictInit(dict *d, dictType *type, void *privDataPtr)
{
// 初始化两个哈希表的各项属性值
// 但暂时还不分配内存给哈希表数组
_dictReset(&d->ht[0]);
_dictReset(&d->ht[1]);
d->type = type; // 设置类型
d->privdata = privDataPtr; // 设置私有数据
d->rehashidx = -1; // 设置 rehash的状态，表示不正在rehash
d->iterators = 0; // 设置安全迭代器数量
return DICT_OK;
}
_dictKeyIndex
根据 key 来获取添加的这个键值对应该存放在哈希表中的索引。
//如果 key 已经存在于哈希表，那么返回 -1
//如果字典正在进行 rehash ，那么总是返回 1 号哈希表的索引。因为在字典进行 rehash 时，新节点总是插入到 1 号哈希表。
static long _dictKeyIndex(dict *d, const void *key, uint64_t hash, dictEntry **existing)
{
unsigned long idx, table;
dictEntry *he;
if (existing) *existing = NULL;
// 哈希表是否需要扩展
if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
return -1;
// 遍历 0 号哈希表和 1 号哈希表
for (table = 0; table <= 1; table++) {
// 获取哈希表中的每一项
idx = hash & d->ht[table].sizemask;
//获取每一项的链表
he = d->ht[table].table[idx];
// 遍历链表
while(he) {
// 如果key 存在，则放回 -1
if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
if (existing) *existing = he;
return -1;
}
he = he->next;
}
// 如果哈希表没有正在进行rehash操作，则表示只有 0 号哈希表中有数据，就不要在 1 号哈希表中进行查找
// 否则的话，就还需要遍历 1 号哈希表进行查找
if (!dictIsRehashing(d)) break;
}
// 返回索引
return idx;
}
_dictExpandIfNeeded
哈希表是否需要扩展
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
// 如果正在进行 rehash，则表示正在进行扩展，直接返回 OK
if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;
// 如果 0 号哈希表为空，则需要对哈希表进行初始化，初始化哈希表数组的大小为DICT_HT_INITIAL_SIZE
// #define DICT_HT_INITIAL_SIZE 4
// 可以看到，哈希表数组的初始大小为 4
if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);
// 以下两个条件之一为真时，对字典进行扩展
// 1）字典已使用节点数和字典大小之间的比率接近 1：1 并且 dict_can_resize 为真
// 2）已使用节点数和字典大小之间的比率超过 dict_force_resize_ratio
// static unsigned int dict_force_resize_ratio = 5;
if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size && (dict_can_resize ||
d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
{
// 新哈希表的大小至少是目前已使用节点数的两倍
return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
}
return DICT_OK;
}
上述代码中，如果哈希表为空，即是次添加元素的时候，需要初始化哈希表，哈希表的大小为 4 ，如下所示：
扩展的哈希表大小为已使用节点的2倍，如果哈希表的大小为 4 ，已使用节点数量为24， 则 24/4 > 5 ，就需要对哈希表进行扩展，此时哈希表的大小为 24*2 = 48。
扩展哈希表的过程
如下图所示：
删除节点
// 删除成功，返回 OK ， 如果找不到对应的键，则删除失败
int dictDelete(dict *ht, const void *key) {
return dictGenericDelete(ht,key,0) ? DICT_OK : DICT_ERR;
}
// 查找并删除包含给定键的节点
// 参数 nofree 决定是否调用键和值的释放函数, 0 表示调用，1 表示不调用
static dictEntry *dictGenericDelete(dict *d, const void *key, int nofree) {
uint64_t h, idx;
dictEntry *he, *prevHe;
int table;
// 0 号哈希表和 1 号哈希表中使用节点的数量都为0，表示哈希表为空
if (d->ht[0].used == 0 && d->ht[1].used == 0) return NULL;
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
//计算key的哈希值
h = dictHashKey(d, key);
//两个哈希表，表示需要在两个哈希表中查找
for (table = 0; table <= 1; table++) {
//计算索引值
idx = h & d->ht[table].sizemask;
//指向该索引上的链表
he = d->ht[table].table[idx];
// 当前节点的上一个节点
prevHe = NULL;
//遍历该链表上的所有节点
while(he) {
// 找到要删除的key
if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key)) {
//从链表上删除该节点
if (prevHe) // 如果要删除的节点的前一个节点不为空，表示删除节点不是个节点
prevHe->next = he->next;
else // 如果要删除的节点是个节点，则直接把该节点的下一个节点设置为该链表的头节点
d->ht[table].table[idx] = he->next;
//释放键和值
if (!nofree) {
dictFreeKey(d, he);
dictFreeVal(d, he);
zfree(he);
}
//使用节点减1
d->ht[table].used--;
//返回删除的节点
return he;
}
// 把当前节点设置为前一个节点
prevHe = he;
//查找下一个节点
he = he->next;
}
// 如果字典不正在进行 rehash，表示只有 0 号哈希表中有数据，不需要在 1 号哈希表中进行查找
// 否则，如果 rehash 正在进行，则还需要在 1 号哈希表中进行查找删除
if (!dictIsRehashing(d)) break;
}
return NULL; /* not found */
}
删除节点的过程如下：
if (prevHe) // 如果要删除的节点的前一个节点不为空，则删除该节点
prevHe->next = he->next;
else // 如果要删除的节点是个节点，则直接把该节点的下一个节点设置为该链表的头节点
d->ht[table].table[idx] = he->next;
前一个节点不为空：prevHe->next = he->next
要删除的是个节点：d->ht[table].table[idx] = he->next
dictFetchValue
查找对应键的值，
//返回对应键的值
void *dictFetchValue(dict *d, const void *key) {
dictEntry *he;
he = dictFind(d,key);
return he ? dictGetVal(he) : NULL;
}
//查找key对应的节点
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
dictEntry *he;
uint64_t h, idx, table;
//哈希表为空
if (d->ht[0].used + d->ht[1].used == 0) return NULL; /* dict is empty */
// 正在rehash
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
// 计算键的哈希值
h = dictHashKey(d, key);
//在 0 号哈希表和 1 号哈希表中查找
for (table = 0; table <= 1; table++) {
// 索引值
idx = h & d->ht[table].sizemask;
// 索引值对应的链表
he = d->ht[table].table[idx];
// 遍历链表
while(he) {
// 找到就返回
if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key))
return he;
he = he->next;
}
// 如果正在进行rehash，1号哈希表中可能也有数据，则需要再在1号哈希表中进行查找，
// 如果rehash完毕了，表示只有0号哈希表中有数据，就不需要在1号哈希表中查找了，直接返回null
if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
}
return NULL;
}
命令操作字典
接下来看下 hash， sets 和 sorted sets 命令是如何操作字典的。
hash 操作字典
添加操作：
// hash 底层存放数据不仅仅是字典这种数据结构，还有压缩列表等结构
int hashTypeSet(robj *o, sds field, sds value, int flags) {
int update = 0;
if (o->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
........................
// 如果该对象的编码方式是字典的方式，则需要在字典中添加该键值对
} else if (o->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
dictEntry *de = dictFind(o->ptr,field);
// 如果已存在，则更新
if (de) {
sdsfree(dictGetVal(de));
if (flags & HASH_SET_TAKE_VALUE) {
dictGetVal(de) = value;
value = NULL;
} else {
dictGetVal(de) = sdsdup(value);
}
update = 1;
} else {
sds f,v;
if (flags & HASH_SET_TAKE_FIELD) {
f = field;
field = NULL;
} else {
f = sdsdup(field);
}
if (flags & HASH_SET_TAKE_VALUE) {
v = value;
value = NULL;
} else {
v = sdsdup(value);
}
// 向字典中添加元素
dictAdd(o->ptr,f,v);
}
}
......................
return update;
}
查找操作：
sds hashTypeGetFromHashTable(robj *o, sds field) {
dictEntry *de;
// 编码格式为哈希表
serverAssert(o->encoding == OBJ_ENCODING_HT);
// 在哈希表中查找
de = dictFind(o->ptr, field);
if (de == NULL) return NULL;
// 返回对应的值
return dictGetVal(de);
}
删除操作：
int hashTypeDelete(robj *o, sds field) {
int deleted = 0;
if (o->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
......................
// 编码方式为哈希表
} else if (o->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
// 从哈希表中删除元素
if (dictDelete((dict*)o->ptr, field) == C_OK) {
deleted = 1;
if (htNeedsResize(o->ptr)) dictResize(o->ptr);
}
} else {
serverPanic("Unknown hash encoding");
}
return deleted;
}
sets 操作字典
添加操作:
int setTypeAdd(robj *subject, sds value) {
long long llval;
// 如果编码方式为哈希表
if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
dict *ht = subject->ptr;
// 在哈希表中添加元素
dictEntry *de = dictAddRaw(ht,value,NULL);
if (de) {
dictSetKey(ht,de,sdsdup(value));
dictSetVal(ht,de,NULL);
return 1;
}
} else if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_INTSET) {
....................
} else {
serverPanic("Unknown set encoding");
}
return 0;
}
删除操作：
int setTypeRemove(robj *setobj, sds value) {
long long llval;
// 编码方式为哈希表
if (setobj->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
// 在哈希表中删除元素
if (dictDelete(setobj->ptr,value) == DICT_OK) {
if (htNeedsResize(setobj->ptr)) dictResize(setobj->ptr);
return 1;
}
} else if (setobj->encoding == OBJ_ENCODING_INTSET) {
..............
} else {
serverPanic("Unknown set encoding");
}
return 0;
}
以上就是 Redis 中字典的实现原理