阿里技术架构师总结:redis 渐进式rehash源码分析

随着我们的redis操作不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少，当字典内数据过大时，会导致更多的键冲突，造成查询数据的成本增加。当数据减少时，已经分配的内存还在占用，会造成内存浪费。为了让哈希表的负载因子维持在一个合理的范围之内，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

rehash的原理

• rehash：首先我们看下字典、跟哈希表的结构定义

/*
 * 字典
 */
typedef struct dict {
 // 类型特定函数
 dictType *type;
 // 私有数据
 void *privdata;
 // 哈希表
 dictht ht[2];
 // rehash 索引
 // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
 int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
 // 目前正在运行的安全迭代器的数量
 int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
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// 哈希表
typedef struct dictht {
 
 // 哈希表数组
 dictEntry **table;
 // 哈希表大小
 unsigned long size;
 
 // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
 // 总是等于 size - 1
 unsigned long sizemask;
 // 该哈希表已有节点的数量
 unsigned long used;
} dictht;
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通过看结构定义我们先大概了解到，判断一个字段是否正在rehash通过判断if rehashidx == -1 , rehash是在ht[1] 上从新分配内存，将ht[0] 的数据迁移到ht[1]

• 渐进式： rehash的过程不是一次完成的，而是在字典的读写操作，以及定时事件中每次完成一定量的迁移

扩容流程源码分析

因此是字典相关的操作，并且扩容一般存在于需要设置键值的时候，因此我们先直奔dict.c文件看下是否有Add或者Set字符串内容的函数，通过搜索跟代码查看，我们发现有一个函数的逻辑还是挺像的。

int dictAdd(dict *d, void *key, void *val)
{
 // 尝试添加键到字典，并返回包含了这个键的新哈希节点
 // T = O(N)
 dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key);
 // todo ...
}
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这个函数会调用dictAddRaw(...) 方法给dict 分配内存继续查看dictAddRaw(...) 的代码

dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key)
{
 int index;
 dictEntry *entry;
 dictht *ht;
 // 如果条件允许的话，进行单步 rehash
 // T = O(1)
 if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
 /* Get the index of the new element, or -1 if
 * the element already exists. */
 // 计算键在哈希表中的索引值
 // 如果值为 -1 ，那么表示键已经存在
 // T = O(N)
 if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1)
 return NULL;
 // T = O(1)
 /* Allocate the memory and store the new entry */
 // 如果字典正在 rehash ，那么将新键添加到 1 号哈希表
 // 否则，将新键添加到 0 号哈希表
 ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
 // 为新节点分配空间
 entry = zmalloc(sizeof(*entry));
 // 将新节点插入到链表表头
 entry->next = ht->table[index];
 ht->table[index] = entry;
 // 更新哈希表已使用节点数量
 ht->used++;
 /* Set the hash entry fields. */
 // 设置新节点的键
 // T = O(1)
 dictSetKey(d, entry, key);
 return entry;
}
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继续查看_dictKeyIndex 内的代码

static int _dictKeyIndex(dict *d, const void *key)
{
 unsigned int h, idx, table;
 dictEntry *he;
 /* Expand the hash table if needed */
 // 单步 rehash
 // T = O(N)
 if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR)
 return -1;
 /* Compute the key hash value */
 // 计算 key 的哈希值
 h = dictHashKey(d, key);
 // T = O(1)
 for (table = 0; table <= 1; table++) {
 // 计算索引值
 idx = h & d->ht[table].sizemask;
 /* Search if this slot does not already contain the given key */
 // 查找 key 是否存在
 // T = O(1)
 he = d->ht[table].table[idx];
 while(he) {
 if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
 return -1;
 he = he->next;
 }
 // 如果运行到这里时，说明 0 号哈希表中所有节点都不包含 key
 // 如果这时 rehahs 正在进行，那么继续对 1 号哈希表进行 rehash
 if (!dictIsRehashing(d)) break;
 }
 // 返回索引值
 return idx;
}
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通过查看上述代码，我们可以发现几处关键点，字典内索引值的计算时通过

// 计算 key 的哈希值
 h = dictHashKey(d, key);
 idx = h & d->ht[table].sizemask;
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算出来的，同时我们也能看到，当存在键冲突时，查找键的成本

he = d->ht[table].table[idx];
 while(he) {
 if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
 return -1;
 he = he->next;
 }
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最关键的是_dictExpandIfNeeded 通过函数名我们就觉得这个跟扩容有关

static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
 /* Incremental rehashing already in progress. Return. */
 // 渐进式 rehash 已经在进行了，直接返回
 if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;
 /* If the hash table is empty expand it to the initial size. */
 // 如果字典（的 0 号哈希表）为空，那么创建并返回初始化大小的 0 号哈希表
 // T = O(1)
 if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);
 /* If we reached the 1:1 ratio, and we are allowed to resize the hash
 * table (global setting) or we should avoid it but the ratio between
 * elements/buckets is over the "safe" threshold, we resize doubling
 * the number of buckets. */
 // 一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
 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
 // T = O(N)
 return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
 }
 return DICT_OK;
}
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通过上述代码可以看到，最根本的内存分配操作是在_dictExpandIfNeeded(...) 函数内执行的。该函数会判断当哈希表上已使用键值数比分配内存大dict_force_resize_ratio (代表常量5)倍时,会重新分配内存，内存大小时原来已使用数的2倍。

总结

• 整个源码流程看完，我们发现在执行dictAdd(...) 向字典内增加键值时，会调用_dictExpandIfNeeded(...) 查看ht[0].used/ht[0].size > 5 是否为true ,如果是则重新分配内存，大小为ht[0].used * 2
• 在查看dictAddRaw(...) 函数代码时，有一处命令

// 如果条件允许的话，进行单步 rehash
 // T = O(1)
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
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_dictRehashStep 的作用是，执行一个键值从h[0] 到h[1] 的迁移，在dict.c 内搜索该函数，会发现跟dict相关的读写操作都会调用该函数，这也验证rehahs的过程不是一步完成的，是渐进式的

收缩流程源码分析

字典内存的收缩主要是在定时事件内，定时检查，判断，相关代码如下

void databasesCron(void) {
 // todo ...
 
 // 在没有 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 执行时，对哈希表进行 rehash
 if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1) {
 /* We use global counters so if we stop the computation at a given
 * DB we'll be able to start from the successive in the next
 * cron loop iteration. */
 static unsigned int resize_db = 0;
 static unsigned int rehash_db = 0;
 unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
 unsigned int j;
 /* Don't test more DBs than we have. */
 // 设定要测试的数据库数量
 if (dbs_per_call > server.dbnum) dbs_per_call = server.dbnum;
 /* Resize */
 // 调整字典的大小
 for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
 tryResizeHashTables(resize_db % server.dbnum);
 resize_db++;
 }
 /* Rehash */
 // 对字典进行渐进式 rehash
 if (server.activerehashing) {
 for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
 int work_done = incrementallyRehash(rehash_db % server.dbnum);
 rehash_db++;
 if (work_done) {
 /* If the function did some work, stop here, we'll do
 * more at the next cron loop. */
 break;
 }
 }
 }
 }
}
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上述代码除了循环和判断外，有两个比较特别的函数

1. tryResizHashTables ,相关源码

void tryResizeHashTables(int dbid) {
 if (htNeedsResize(server.db[dbid].dict))
 dictResize(server.db[dbid].dict);
 if (htNeedsResize(server.db[dbid].expires))
 dictResize(server.db[dbid].expires);
}
//htNeedsResize
int htNeedsResize(dict *dict) {
 long long size, used;
 size = dictSlots(dict);
 used = dictSize(dict);
 return (size && used && size > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
 (used*100/size < REDIS_HT_MINFILL));
}
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通过分析源码，我们可以看到该函数会首先调用htNeedsResize ，判断used* 100 / size < REDIS_HT_MINFILL 如果是true则会调用dictResize 重新分配内存

1. incrementallyRehash ,相关源码

int incrementallyRehash(int dbid) {
 /* Keys dictionary */
 if (dictIsRehashing(server.db[dbid].dict)) {
 dictRehashMilliseconds(server.db[dbid].dict,1);
 return 1; /* already used our millisecond for this loop... */
 }
 /* Expires */
 if (dictIsRehashing(server.db[dbid].expires)) {
 dictRehashMilliseconds(server.db[dbid].expires,1);
 return 1; /* already used our millisecond for this loop... */
 }
 return 0;
}
//dictRehashMillisecnods
 /* 在给定毫秒数内，以 100 步为单位，对字典进行 rehash 。
 *
 * T = O(N)
 */
int dictRehashMilliseconds(dict *d, int ms) {
 // 记录开始时间
 long long start = timeInMilliseconds();
 int rehashes = 0;
 while(dictRehash(d,100)) {
 rehashes += 100;
 // 如果时间已过，跳出
 if (timeInMilliseconds()-start > ms) break;
 }
 return rehashes;
}
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通过分析，可以看出该函数的作用，是对正在rehash的字典，每次执行1毫秒，每次循环100次的哈希表数据迁移。

总结

• 哈希表的收缩主要是在定时事件内执行
• 当已使用的键值占比不到分配内存的0.1时，就进行内存收缩
• 除了在上面扩容中说到的在进行读写时会进行数据迁移，在定时件事内也会进行数据迁移。同时可以避免，长时间没有读写操作，数据一直无法迁移的问题

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