【Redis 系列】redis 学习 18,redis 存储结构原理 2

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 我正在参与掘金创作者训练营第4期,点击了解活动详情,一起学习吧!咱们接着上一部分来进行分享,我们可以在如下地址下载 redis 的源码

【Redis 系列】redis 学习 18,redis 存储结构原理 2

我正在参与掘金创作者训练营第4期,点击了解活动详情,一起学习吧!

咱们接着上一部分来进行分享,我们可以在如下地址下载 redis 的源码

redis.io/download

image.png

此处我下载的是 redis-6.2.5 版本的,xdm 可以直接下载上图中的 **redis-6.2.6 **版本,

redis 中 hash 表的数据结构

redis hash 表的数据结构定义在:

redis-6.2.5\src\dict.h

哈希表的结构,每一个字典都有两个实现从旧表到新表的增量重哈希

image.png

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;
    unsigned long size;
    unsigned long sizemask;
    unsigned long used;
} dictht;

table:

table 是一个二级指针,对应这一个数组,数组中的每个元素都是指向了一个 dictEntry 结构体指针的,dictEntry 具体的数据结构是保存一个键值对

具体的  dictEntry  数据结构是这样的:

image.png

size:

size 属性是记录了整个 hash 表的大小,也可以理解为上述 table 数组的大小

sizemask:

sizemask 属性,和具体的 hash 值来一起决定键要放在 table 数组的哪个位置

sizemask  的值,总是会比 size 小 1 ,我们可以来演示一下

image.png

使用取余的方式,实际上是很低效的,咱们的计算机是不会做乘除法的,同样都是用加减法来进行处理的,为了高效处理,我们可以使用二进制的方式

使用二进制的方式,就会用到该字段 sizemask ,主要是用来 和 具体的 hash 值做按位与操作

image.png

如图就很明确了, size = 4,sizemask = 3,hash 值为 7, 最后 hash 值 & sizemask = 0011, 也就是 3,因此就会插入到上图的具体位置

used:

used 属性表示 hash 表里面已经有键值对的数量

对于上述的案例,可以用一个简图来表示一下 hash 表结构dictht

image.png

dictEntry 结构每个属性的含义

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

上面我们看到数组中的节点信息,是  dictEntry 结构,属性分别是这些意思:

  • key
    具体的 redis 键
  • union v
  • val
    指向不同类型的数据,此处是 void * ,使用该类型,是为了节省内存
  • u64
    用于 redis 集群中的哨兵模式和选举模式
  • s64
    记录过期时间的
  • next
    指向下一个节点的指针

dict 结构

src\dict.h 文件中,咱们接着往下看,能够看到一个非常关键的结构,就是 dict ,redis 中都是使用这个结构来进行组织的

image.png

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    int16_t pauserehash; /* If >0 rehashing is paused (<0 indicates coding error) */
} dict;

字段对应的操作函数,具体有哪些操作函数,我们可以看到typedef struct dictType 给出的信息

  • privdata

字典依赖的数据,例如 redis 具体的操作等等

  • ht[2]

hash 表的键值对,放在此处,一个旧的,一个新的

ht[0] :是扩容前的数组

ht[1]:是扩容后的数组

这个是当数据量大的时候,用于渐进式 rehash 的

  • rehashidx

来指定具体 rehash 的位置,对应到 ht[0] 的索引上,rehashidx == -1 ,就是没有进行再 hash , rehashidx != -1  时,说明正在进行再 hash

还记得我们之前说到 redis 有 16 个 db 吗?

我们在 redis 源码中 src\server.h 也能够看到 redisdb 的数据结构

image.png

我们可以看到 dict 这个字典,是 redis 中使用是相当频繁和关键的

上面有说到  ht[2] 会用在渐进式 rehash 上,那么为什么要用渐进式 rehash 以及他是如何做的?

扩容的时候,会触发 rehash

当数据量很大的时候,会涉及到扩容,若一次性从 ht[0] 拷贝到 ht[1] 是比较慢的,会阻塞其他操作,那么就没有办法处理其他请求了,因为 redis 是单线程处理任务的

ht[0] 数据拷贝到 ht[1]  的方式一

是这样进行 rehash 的

扩容的时候,rehash 是这样做的:

  • 先会对上述说到的 ht[1] 开辟内存空间,会将 ht[0].size * 2 给到 ht[1]
  • 然后再将 ht[0] 的数据,从 ht[0][0] ... ht[0][size-1] 将数据拷贝到 ht[1] 里面

如何做到渐进式呢?

使用分而治之的思想,无论 redis 目前是否在做持久化的时候,当我们每次操作 redis 增删改查,就会进行边枚举边筛查的方式,逐步的将 ht[0][0] ... ht[0][size-1] rehash 到 ht[1] 中

可以追一下代码流程 , 我们从 src\server.c 注册 setCommand 命令开始追起,代码设计关键流程如下

image.png

image.png

image.png

当追到 dictAddRaw 函数的时候,我们可以清晰的看出来,当 redis 加入数据的时候,使用的是头插法

  • 先对新的节点开辟相应的内存
  • 将新建节点的 next 对象指向链表的头
  • 然后将链表的头指向新建的节点地址,即完成了一次 头插

image.png

此处我们可以看到,实际上是做了一次 rehash

image.png

追到 dictRehash 函数的时候,可以看到此处的再 hash 函数 dictRehash,我们可以看到 rehash 的做法是:

  • 在 ht[0] 数组中,取得 rehashidx 对应的桶,或者脚数组对应的索引位置
  • 通过上述找到的索引位置,取 ht[0].table[d->rehashidx] 对应的链表
  • 然后将链表中的数据依次进行 rehash

此处 dictRehash  的  n 的参数,表示再 hash 的次数,再 hash  1 次,表示对于数组的这个桶对应的链表上的所有数据,进行一轮 hash

可以看到代码中

 /* Get the index in the new hash table */
  h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;

此处正是 dictHashKey 计算出一个整数,然后和我们 dictht 中的 sizemask 进行一次按位与操作 , 旨在得到一个新的 hash 表索引位置

redis 调用  _dictRehashStep 的位置

通过查看代码中调用 _dictRehashStep 函数的位置并不多,我们一次查看调用关系,我们会知道确实是当我们每次操作 redis 增删改查的时候,会发生渐进式的 rehash , 这些是在我们进行扩容之后,如何将 ht[0] 的数据拷贝到 ht[1] 的实现方式

image.png

image.png

image.png

实际 redis 中涉及到如上几个函数 都会调用 _dictRehashStep:

  • dictAddRaw
  • dictGenericDelete
  • dictFind
  • dictGetRandomKey
  • dictGetSomeKeys

ht[0] 数据拷贝到 ht[1]  的方式二

定时器调用 dictRehash的逻辑

当 redis 中没有持久化操作的时候,redis 中的定时操作就会就会走定时的逻辑,逻辑是这样的

我们可以在 redis 源码中搜索使用 dictRehash 函数的位置

使用的位置也并不多,我们很容易就能找到按照毫秒级别来定时操作的位置

dictRehashMilliseconds

image.png

此处的逻辑是,while 循环是以 100 次 rehash 为一轮,时间限制是 1ms,只要时间不超过 1ms,能做的 rehash 次数至少是 100 次(每一轮 100 次),若超过 1 ms,则会立刻结束本次定时操作

此处我们可以看到,dictRehash(d,100) 传递的参数是 100,表示 rehash 100 次,还记得之前的渐进式 rehash 是 传入的 1 次 吗,可以往上看看文章内容

今天就到这里,学习所得,若有偏差,还请斧正


欢迎点赞,关注,收藏

朋友们,你的支持和鼓励,是我坚持分享,提高质量的动力

image.png

好了,本次就到这里

技术是开放的,我们的心态,更应是开放的。拥抱变化,向阳而生,努力向前行。

我是阿兵云原生,欢迎点赞关注收藏,下次见~

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
1天前
|
缓存 NoSQL Apache
【Redis】布隆过滤器原理与应用
【Redis】布隆过滤器原理与应用
20 1
|
1天前
|
存储 NoSQL 算法
09- Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis分片集群使用哈希槽分区算法,包含16384个槽(0-16383)。数据存储时,通过CRC16算法对key计算并模16383,确定槽位,进而分配至对应节点。读取时,根据槽位找到相应节点直接操作。
69 12
|
1天前
|
存储 NoSQL 算法
Redis源码、面试指南(2)内存编码数据结构(下)
Redis源码、面试指南(2)内存编码数据结构
18 4
|
1天前
|
存储 NoSQL API
Redis源码、面试指南(2)内存编码数据结构(上)
Redis源码、面试指南(2)内存编码数据结构
13 0
|
1天前
|
负载均衡 NoSQL 关系型数据库
深入浅出Redis(六):Redis的主从架构与主从复制原理
深入浅出Redis(六):Redis的主从架构与主从复制原理
|
1天前
|
存储 NoSQL 算法
深入浅出Redis(三):Redis数据的存储、删除以及淘汰
深入浅出Redis(三):Redis数据的存储、删除以及淘汰
|
1天前
|
监控 NoSQL 算法
深入剖析Redis哨兵模式的原理和应用
Redis的哨兵模式是实现高可用性和自动故障转移的机制,当主服务器故障时,哨兵能自动检测并进行故障转移,确保服务连续和稳定性。哨兵模式通过监控主从服务器状态、自动故障转移、防止数据不一致,提高容错能力和负载均衡,降低运维成本,实现高可用性。哨兵通过检测主观下线和客观下线状态,以及选举Leader Sentinel来协调故障转移。Raft算法在其中用于领导者选举和状态一致性。哨兵模式通过综合考虑多种因素选举新主服务器并执行故障转移,保障集群稳定运行。
80 0
深入剖析Redis哨兵模式的原理和应用
|
1天前
|
NoSQL Redis
Redis入门到通关之Redis主从数据同步原理
Redis入门到通关之Redis主从数据同步原理
28 0
|
1天前
|
存储 NoSQL Redis
Redis入门到通关之Redission原理
Redis入门到通关之Redission原理
21 0
|
1天前
|
缓存 NoSQL 算法
【redis】布隆过滤器(Bloom Filter)原理解析与应用
【redis】布隆过滤器(Bloom Filter)原理解析与应用
24 1