rehash -------------- 随着操作的不断执行， 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少， 为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内， 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时， 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。 扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash （重新散列）操作来完成， Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下： 1. 为字典的 ``ht[1]`` 哈希表分配空间， 这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作， 以及 ``ht[0]`` 当前包含的键值对数量 （也即是 ``ht[0].used`` 属性的值）： - 如果执行的是扩展操作， 那么 ``ht[1]`` 的大小为第一个大于等于 ``ht[0].used * 2`` 的 :math:`2^n` （\ ``2`` 的 ``n`` 次方幂）； - 如果执行的是收缩操作， 那么 ``ht[1]`` 的大小为第一个大于等于 ``ht[0].used`` 的 :math:`2^n` 。 2. 将保存在 ``ht[0]`` 中的所有键值对 rehash 到 ``ht[1]`` 上面： rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值， 然后将键值对放置到 ``ht[1]`` 哈希表的指定位置上。 3. 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。 举个例子， 假设程序要对图 4-8 所示字典的 ``ht[0]`` 进行扩展操作， 那么程序将执行以下步骤： 1. ``ht[0].used`` 当前的值为 ``4`` ， ``4 * 2 = 8`` ， 而 ``8`` （\ :math:`2^3`\ ）恰好是第一个大于等于 ``4`` 的 ``2`` 的 ``n`` 次方， 所以程序会将 ``ht[1]`` 哈希表的大小设置为 ``8`` 。 图 4-9 展示了 ``ht[1]`` 在分配空间之后， 字典的样子。 2. 将 ``ht[0]`` 包含的四个键值对都 rehash 到 ``ht[1]`` ， 如图 4-10 所示。 3. 释放 ``ht[0]`` ，并将 ``ht[1]`` 设置为 ``ht[0]`` ，然后为 ``ht[1]`` 分配一个空白哈希表，如图 4-11 所示。 至此， 对哈希表的扩展操作执行完毕， 程序成功将哈希表的大小从原来的 ``4`` 改为了现在的 ``8`` 。 .. graphviz:: digraph { label = "\n 图 4-8 执行 rehash 之前的字典"; rankdir = LR; node [shape = record]; // 字典 dict [label = " dict | type | privdata | ht | rehashidx \n -1 "]; // 哈希表 dictht0 [label = " dictht | table | size \n 4 | sizemask \n 3 | used \n 4"]; dictht1 [label = " dictht |
table | size \n 0 | sizemask \n 0 | used \n 0"]; table0 [label = " dictEntry*[4] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | <3> 3 "]; table1 [label = "NULL", shape = plaintext]; // 哈希表节点 kv0 [label = " dictEntry | { k0 | v0 } "]; kv1 [label = " dictEntry | { k1 | v1 } "]; kv2 [label = " dictEntry | { k2 | v2 } "]; kv3 [label = " dictEntry | { k3 | v3 } "]; // node [shape = plaintext, label = "NULL"]; null0; null1; null2; null3; // dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"]; dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"]; dictht0:table -> table0:head; dictht1:table -> table1; table0:0 -> kv2:head -> null0; table0:1 -> kv0:head -> null1; table0:2 -> kv3:head -> null2; table0:3 -> kv1:head -> null3; } .. graphviz:: digraph { label = "\n 图 4-9 为字典的 ht[1] 哈希表分配空间"; rankdir = LR; node [shape = record]; // 字典 dict [label = " dict | type | privdata | ht | rehashidx \n -1 "]; // 哈希表 dictht0 [label = " dictht |
table | size \n 4 | sizemask \n 3 | used \n 4"]; dictht1 [label = " dictht |
table | size \n 8 | sizemask \n 7 | used \n 0"]; table0 [label = " dictEntry*[4] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | <3> 3 "]; table1 [label = " dictEntry*[8] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | ... | <7> 7 "]; // 哈希表节点 kv0 [label = " dictEntry | { k0 | v0 } "]; kv1 [label = " dictEntry | { k1 | v1 } "]; kv2 [label = " dictEntry | { k2 | v2 } "]; kv3 [label = " dictEntry | { k3 | v3 } "]; // node [shape = plaintext, label = "NULL"]; // dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"]; dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"]; dictht0:table -> table0:head; dictht1:table -> table1:head; table0:0 -> kv2:head -> null0; table0:1 -> kv0:head -> null1; table0:2 -> kv3:head -> null2; table0:3 -> kv1:head -> null3; table1:0 -> null10; table1:1 -> null11; table1:2 -> null12; table1:7 -> null17; } .. graphviz:: digraph { label = "\n 图 4-10 ht[0] 的所有键值对都已经被迁移到 ht[1]"; rankdir = LR; node [shape = record]; // 字典 dict [label = " dict | type | privdata | ht | rehashidx \n -1 "]; // 哈希表 dictht0 [label = " dictht |
table | size \n 4 | sizemask \n 3 | used \n 0"]; dictht1 [label = " dictht |
table | size \n 8 | sizemask \n 7 | used \n 4"]; table0 [label = " dictEntry*[4] | <0> 0 | <1> 1 | <2> 2 | <3> 3 "]; table1 [label = " dictEntry*[8] | ... | <1> 1 | ... | <4> 4 | <5> 5 | ... | <7> 7 "]; // 哈希表节点 kv0 [label = " dictEntry | { k0 | v0 } "]; kv1 [label = " dictEntry | { k1 | v1 } "]; kv2 [label = " dictEntry | { k2 | v2 } "]; kv3 [label = " dictEntry | { k3 | v3 } "]; // node [shape = plaintext, label = "NULL"]; // dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"]; dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"]; dictht0:table -> table0:head; dictht1:table -> table1:head; table0:0 -> null0; table0:1 -> null1; table0:2 -> null2; table0:3 -> null3; table1:1 -> kv3:head -> null11; table1:4 -> kv2:head -> null14; table1:5 -> kv0:head -> null15; table1:7 -> kv1:head -> null17; } .. graphviz:: digraph { label = "\n 图 4-11 完成 rehash 之后的字典"; rankdir = LR; node [shape = record]; // 字典 dict [label = " dict | type | privdata | ht | rehashidx \n -1 "]; // 哈希表 dictht0 [label = " dictht |
table | size \n 8 | sizemask \n 7 | used \n 4"]; dictht1 [label = " dictht |
table | size \n 0 | sizemask \n 0 | used \n 0"]; table0 [label = " dictEntry*[8] | ... | <1> 1 | ... | <4> 4 | <5> 5 | ... | <7> 7 "]; table1 [label = "NULL", shape = plaintext]; // 哈希表节点 kv0 [label = " dictEntry | { k0 | v0 } "]; kv1 [label = " dictEntry | { k1 | v1 } "]; kv2 [label = " dictEntry | { k2 | v2 } "]; kv3 [label = " dictEntry | { k3 | v3 } "]; // node [shape = plaintext, label = "NULL"]; // dict:ht -> dictht0:head [label = "ht[0]"]; dict:ht -> dictht1:head [label = "ht[1]"]; dictht0:table -> table0:head; dictht1:table -> table1; table0:1 -> kv3:head -> null11; table0:4 -> kv2:head -> null14; table0:5 -> kv0:head -> null15; table0:7 -> kv1:head -> null17; } 哈希表的扩展与收缩 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 当以下条件中的任意一个被满足时， 程序会自动开始对哈希表执行扩展操作： 1. 服务器目前没有在执行 :ref:`BGSAVE` 命令或者 :ref:`BGREWRITEAOF` 命令， 并且哈希表的负载因子大于等于 ``1`` ； 2. 服务器目前正在执行 :ref:`BGSAVE` 命令或者 :ref:`BGREWRITEAOF` 命令， 并且哈希表的负载因子大于等于 ``5`` ； 其中哈希表的负载因子可以通过公式： :: # 负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小 load_factor = ht[0].used / ht[0].size 计算得出。 比如说， 对于一个大小为 ``4`` ， 包含 ``4`` 个键值对的哈希表来说， 这个哈希表的负载因子为： :: load_factor = 4 / 4 = 1 又比如说， 对于一个大小为 ``512`` ， 包含 ``256`` 个键值对的哈希表来说， 这个哈希表的负载因子为： :: load_factor = 256 / 512 = 0.5 根据 :ref:`BGSAVE` 命令或 :ref:`BGREWRITEAOF` 命令是否正在执行， 服务器执行扩展操作所需的负载因子并不相同， 这是因为在执行 :ref:`BGSAVE` 命令或 :ref:`BGREWRITEAOF` 命令的过程中， Redis 需要创建当前服务器进程的子进程， 而大多数操作系统都采用写时复制（\ `copy-on-write `_\ ）技术来优化子进程的使用效率， 所以在子进程存在期间， 服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子， 从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作， 这可以避免不必要的内存写入操作， 最大限度地节约内存。 另一方面， 当哈希表的负载因子小于 ``0.1`` 时， 程序自动开始对哈希表执行收缩操作。 .. 实际上只会对数据库字典和哈希键字典进行收缩， .. 像是 server.pubsub_channels 这种字典就自会扩展不会收缩