字典在 Redis 中是一个非常重要的数据结构，因为 Redis 本身就是一个键值数据库。我们先来回顾下在 Redis 源码学习之基本数据结构 中提到的 Redis 字典实现的一些特点：
- 支持海量
<key, value>存储； - 使用渐进式 Rehash 策略，避免因为需要迁移的 buckets 太多导致阻塞时间过久（Redis 核心处理逻辑是单线程模型）；
- 默认使用 SipHash 算法计算键的 hash 值；
- 对于哈希冲突问题，采用了常见的链地址法，且新加入的节点会插入到链表的头部；
- 字典内部维护了两张哈希表，其中第二个哈希表会在扩容期间（Rehash）使用；
- 提供了安全和非安全的迭代器，方便对整个字典进行迭代。
在看了 Redis 字典源码，搞懂它的工作原理后，有没有想要自己实现下呢？所以，本文将介绍如何使用 Go 语言来山寨一个 Redis 字典实现，虽然「容貌」有异，但「内核」还是基本一致的。为了简单起见，我们在实现的时候先不考虑 goroutine 安全问题，焦点放在 Redis 字典实现的核心思想上。所以后面的实现，都假设只有一个 goroutine 在对字典进行操作。由于 Go 语言自带 GC，所以使用它来实现就不用烦心内存管理的问题了（在 Redis dict.c 实现中，还有很多代码是涉及内存申请和释放的），这样就能让我们更加容易地理解核心的实现策略。
一点说明
正所谓「入乡随俗」嘛，所以在使用 Go 语言实现的字典中，并没有照搬原先 Redis 中字典的接口，而是提供了一组类似于标准库 sync.Map 的接口。
另外，什么样的 key 可以作为字典的键呢？首先，必须要是方便计算哈希值的；其次，方便进行直接比较。我们知道在 Redis 的字典实现中提供了一组接口，供实际使用字典存储的数据类型实现。之所以这样做，也是为了更好的扩展性。
typedef struct dictType {
uint64_t (*hashFunction)(const void *key);
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
不过为了简单起见，在使用 Go 语言实现时字典时，传入的 key 和 value 均为 interface{} 类型，并没有强制的接口实现要求。另外，针对 key 将只支持 string 和 int 类型及其变种。这种可以满足基本的使用场景，同时也能够拥有和 sync.Map 一样的接口签名。
最后，来看下字典的接口设计：
// Store 向字典中添加新的 key-value
func (d *Dict) Store(key interface{}, value interface{})
// Load 从字典中获取指定 key 对应的值
func (d *Dict) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool)
// LoadOrStore 用于根据指定 key 先查找对应值，如果存在则返回对应值；
// 否则，会将给定 key-value 存储到字典中，并返回传入的 value。
func (d *Dict) LoadOrStore(key, value interface{}) (actual interface{}, loaded bool)
// Delete 删除指定的 key
func (d *Dict) Delete(key interface{})
// Len 返回字典的元素个数
func (d *Dict) Len() uint64
// Cap 返回字典的容量
func (d *Dict) Cap() uint64
// Range 模拟 Redis 字典普通迭代器行为，不支持非安全的操作
func (d *Dict) Range(fn func(key, value interface{}) bool)
// RangeSafely 模拟 Redis 字典安全迭代器行为，迭代期间不做 rehash 操作
func (d *Dict) RangeSafely(fn func(key, value interface{}) bool)
// Resize 用于调整字典容量（扩容或缩容，但是 rehash 还是渐进式的）
func (d *Dict) Resize() error
// RehashForAWhile 执行一段时间的 rehash
func (d *Dict) RehashForAWhile(duration time.Duration)
实现细节
数据结构
type Dict struct {
hashTables []*hashTable
rehashIdx int64
iterators uint64
}
type hashTable struct {
buckets []*entry
size uint64
sizemask uint64
used uint64
}
type entry struct {
key, value interface{}
next *entry
}
字典初始化
// New 实例化一个字典。
func New() *Dict {
return &Dict{
// 初始化的时候，准备两张哈希表，默认使用哈希表 1
// 在进行扩容时，会将哈希表 1 中的所有元素迁移到
// 哈希表 2。
hashTables: []*hashTable{{}, {}},
rehashIdx: -1,
iterators: 0,
}
}
在哈希表中查找指定的键
下面这个函数将基于指定的 key 计算出对应的 hash 值（使用 SipHash 算法，Redis 字典中默认使用的哈希算法），并且通过查询哈希表来确定对应的 key 是否存在于字典中。这个函数比较重要，在后面的 Load 和 Store 函数中都有应用，下面来看看它的具体实现吧：
// keyIndex 基于指定的 key 获得对应的 bucket 索引
// 如果 key 已经存在于字典中，则直接返回关联的 entry
func (d *Dict) keyIndex(key interface{}) (idx uint64, existed *entry) {
hash := SipHash(key)
for i := 0; i < 2; i++ {
ht := d.hashTables[i]
idx = ht.sizemask & hash
for ent := ht.buckets[idx]; ent != nil; ent = ent.next {
if ent.key == key {
return idx, ent
}
}
if !d.isRehashing() {
break
}
}
// 如果字典处于 rehashing 中，上面的循环可以保证最后的 idx 一定位于
// 第二个哈希表，从而保证依赖该接口的地方存储的新键一定进入到新的哈希表
return idx, nil
}
查询键值对
// Load 从字典中加载指定的 key 对应的值。
func (d *Dict) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
if d.isRehashing() {
d.rehashStep()
}
_, existed := d.keyIndex(key)
if existed != nil {
return existed.value, true
}
return nil, false
}
存储键值对
// Store 向字典中添加 key-value。
func (d *Dict) Store(key interface{}, value interface{}) {
ent, loaded := d.loadOrStore(key, value)
if loaded {
ent.value = value // 直接更新 value 即可
} // 否则，上述函数调用会自动添加 (key, value) 到字典中
}
// loadOrStore 先尝试使用 key 查找，如果查找到则直接返回对应 entry，
// 否则，会添加新的 entry 到字典中，同时返回 nil，表示之前不存在。
func (d *Dict) loadOrStore(key, value interface{}) (ent *entry, loaded bool) {
if d.isRehashing() {
d.rehashStep()
}
_ = d.expandIfNeeded() // 这里简单起见，假设一定是可以扩容成功的，忽略了错误
idx, existed := d.keyIndex(key)
ht := d.hashTables[0]
if d.isRehashing() {
ht = d.hashTables[1]
}
if existed != nil {
return existed, true
} else {
// 否则，需要在指定 bucket 添加新的 entry
// 对于哈希冲突的情况，采用链地址法，在插入新的 entry 时，
// 采用头插法，保证最近添加的在最前面
entry := &entry{key: key, value: value, next: ht.buckets[idx]}
ht.buckets[idx] = entry
ht.used++
}
return nil, false
}
删除键值对
删除操作值得一提的是，在查找到要删除的 Entry 后，需要记得调整哈希桶的头指针，可能被删除的 Entry 恰好就是头节点。代码实现比较简单，如下：
// Delete 从字典中删除指定的 key，如果 key 不存在，则什么也
// 不做。
// 实现描述：
// 1. 遍历哈希表，定位到对应的 buckets
// 2. 删除 buckets 中匹配的 entry。
func (d *Dict) Delete(key interface{}) {
if d.Len() == 0 {
// 不要做无畏的挣扎！
return
}
if d.isRehashing() {
d.rehashStep()
}
hash := SipHash(key)
for i := 0; i < 2; i++ {
ht := d.hashTables[i]
idx := ht.sizemask & hash
var prevEntry *entry
for ent := ht.buckets[idx]; ent != nil; ent = ent.next {
if ent.key == key {
// 此时需要释放 ent 节点
if prevEntry != nil {
prevEntry.next = ent.next
} else {
// 说明待释放的节点是头节点，需要调整 buckets[idx] 指向下一个节点
ht.buckets[idx] = ent.next
}
ent.next = nil
ht.used--
return
}
prevEntry = ent
}
if !d.isRehashing() {
break
}
}
}
扩容和缩容
在给字典添加键值对时，会调用 loadOrStore 方法，而在该方法内部调用了一次 d.expandIfNeeded() 方法尝试给字典按需扩容。那么，字典扩容的时机是什么呢？扩容的策略又是怎样的呢？且看源码：
const (
_initialHashtableSize uint64 = 4
)
func (d *Dict) expandIfNeeded() error {
if d.isRehashing() {
// 此时表明扩容已经成功，正在进行迁移（rehash）
return nil
}
if d.hashTables[0].size == 0 {
// 第一次扩容，需要一定的空间存放新的 keys
return d.resizeTo(_initialHashtableSize)
}
// 否则，根据负载因子判断是否需要进行扩容
// 扩容策略简单粗暴，至少要是已有元素个数的二倍
if d.hashTables[0].used == d.hashTables[0].size {
return d.resizeTo(d.hashTables[0].used * 2)
}
return nil
}
func (d *Dict) resizeTo(size uint64) error {
// 这里主要是要保证扩容大小符合要求，至少要比现有元素个数多
if d.isRehashing() || d.hashTables[0].used > size {
return errors.New("failed to resize")
}
size = d.nextPower(size)
if size == d.hashTables[0].size {
return nil
}
// 准备开始扩容
var ht *hashTable
if d.hashTables[0].size == 0 {
// 第一次执行扩容，给 ht[0] 准备好，接下来 keys 可以直接放进来
ht = d.hashTables[0]
} else {
ht = d.hashTables[1]
// 表明需要开始进一步扩容，迁移 ht[0] -> ht[1]
d.rehashIdx = 0
}
ht.size = size
ht.sizemask = size - 1
ht.buckets = make([]*entry, ht.size)
return nil
}
// nextPower 找到匹配 size 的扩容大小
// 2^2 -> 2^3 -> 2^4 -> 2^5 -> ...
func (d *Dict) nextPower(size uint64) uint64 {
if size >= math.MaxUint64 {
return math.MaxUint64
}
i := _initialHashtableSize
for i < size {
i <<= 1 // i*= 2
}
return i
}
我们知道了扩容是何时进行的了， 但是看起来并没有在删除元素时执行缩容操作呢？那缩容会在什么时候执行呢？在 Redis 中，是由字典的使用者来确定缩容的时机的，比如在删除键值对后，或者在 serverCron 中执行（具体调用链路为：serverCron->databasesCron->tryResizeHashTables->dictResize）。该方法的实现很简单，用 Go 语言表达如下：
// Resize 让字典扩容或者缩容到一定大小。
// 注意，这里只是会准备好用于扩容的第二个哈希表，但真正的迁移还是分散
// 在多次 Rehash 操作中。
func (d *Dict) Resize() error {
if d.isRehashing() {
return errors.New("dict is rehashing")
}
size := d.hashTables[0].used
if size < _initialHashtableSize {
size = _initialHashtableSize
}
return d.resizeTo(size)
}
渐进式 rehash
渐进式 Rehash 的思想很简单，就是将大量的工作分成很多步完成。在上面的源码中可以看到，Load, Store, Delete 方法中，都有调用 d.rehashStep()，进而又会调用 d.rehash(1)。下面我们来看看渐进式 Rehash 是怎么实现的：
// rehash 实现渐进式 Rehash 策略。基本思想就是，每次对最多
// steps 个 buckets 进行迁移。另外，考虑到可能旧的哈希表中
// 会连续遇到较多的空 buckets，导致耗费时间不受限制，这里还
// 限定最多遇到 10 * steps 个空 buckets 就退出。
func (d *Dict) rehash(steps uint64) (finished bool) {
if !d.isRehashing() {
return true
}
maxEmptyBucketsMeets := 10 * steps
src, dst := d.hashTables[0], d.hashTables[1]
for ; steps > 0 && src.used != 0; steps-- {
// 扫描哈希表直到遇到非空的 bucket
for src.buckets[d.rehashIdx] == nil {
d.rehashIdx++
maxEmptyBucketsMeets--
if maxEmptyBucketsMeets <= 0 {
return false
}
}
// 把整个 bucket 上所有的 entry 都迁移走
for ent := src.buckets[d.rehashIdx]; ent != nil; {
next := ent.next
idx := SiphHash(ent.key) & dst.sizemask
ent.next = dst.buckets[idx]
dst.buckets[idx] = ent
src.used--
dst.used++
ent = next
}
src.buckets[d.rehashIdx] = nil // 清空旧的 bucket
d.rehashIdx++
}
// 如果迁移完毕，需要将 ht[0] 指向迁移后的哈希表
if src.used == 0 {
d.hashTables[0] = dst
d.hashTables[1] = &hashTable{}
d.rehashIdx = -1
return true
}
return false
}
字典迭代器
迭代器的数据结构定义如下：
// iterator 实现了一个对字典的迭代器。
// 不过考虑到我们将为字典提供 `Range` 方法，故该迭代器就不往外暴露了。
type iterator struct {
d *Dict
tableIndex int
safe bool
fingerprint int64
entry *entry
bucketIndex uint64
waitFirstIteration bool
}
func newIterator(d *Dict, safe bool) *iterator {
return &iterator{
d: d,
safe: safe,
waitFirstIteration: true,
}
}
在 Redis 的字典中，提供了两种类型的迭代器，分别通过 dictGetIterator 和 dictGetSafeIterator 获得。普通迭代器只能执行和字典关联的 dictNext 方法，不允许执行 dictFind，dictAdd 等操作，这主要是因为这些操作可能会引起 Rehash，从而导致在迭代期间可能会扫描到重复的键值对（比如在执行 Rehash 期间，某些键值对被迁移到了新的哈希表，但是我们是优先扫描第一个哈希表，然后再扫描第二个哈希表，而此时可能会遇到之前扫描过的元素）。当然，Redis 的普通迭代器是没法阻止你在迭代期间执行不安全的操作的，但是它会通过计算迭代前后字典的指纹信息，并在最后进行比对，若指纹不匹配，则无法通过 assert(iter->fingerprint == dictFingerprint(iter->d)) 断言。
那么安全迭代器又是如何做到可以允许 dictFind 和 dictAdd 等操作执行的呢？其实它是通过阻止字典 rehash 实现的，正因为如此，它才可以放心大胆地扫描哈希表中的 Entries，而不用担心遇到重复的 Entries。在上面的代码中可以看到，在 Load、Store 和 Delete 中都有直接或间接地调用 d.rehashStep() 方法，它的实现如下：
func (d *Dict) rehashStep() {
if d.iterators == 0 {
d.rehash(1)
}
}
最后，我们来看看迭代器最重要的 next() 方法实现，就可以看到安全迭代器和普通迭代器的区别了：
// next 会依次扫描字典中哈希表的所有 buckets，并将其中的 entry 一一返回。
// 如果字典正在 rehash，那么会在扫描完哈希表 1 后，继续扫描哈希表 2。需要
// 注意的是，如果在迭代期间，继续向字典中添加数据可能没法被扫描到！
func (it *iterator) next() *entry {
for {
if it.entry == nil {
if it.waitFirstIteration {
// 第一次迭代，要做点特别的事情~
if it.safe {
// 告诉 dict，有正在运行的安全迭代器，进而阻止某些操作时的 Rehash 操作
it.d.iterators++
} else {
it.fingerprint = it.d.fingerprint()
}
it.waitFirstIteration = false
}
ht := it.d.hashTables[it.tableIndex]
if it.bucketIndex >= ht.size {
if !it.d.isRehashing() || it.tableIndex != 0 {
return nil
}
// 切换到第二个哈希表继续扫描
it.tableIndex = 1
it.bucketIndex = 0
ht = it.d.hashTables[1]
}
it.entry = ht.buckets[it.bucketIndex]
it.bucketIndex++
} else {
it.entry = it.entry.next
}
if it.entry != nil {
return it.entry
}
}
}
func (it *iterator) release() {
if it.safe {
it.d.iterators--
} else {
fp := it.d.fingerprint()
if fp != it.fingerprint {
panic("operations like 'LoadOrStore', 'Load' or 'Delete' are not safe for an unsafe iterator")
}
}
}
使用示例
func main() {
d := dict.New()
d.Store("hello", "world")
d.Store(100, 200)
fmt.Println(d.Load("hello"))
fmt.Println(d.LoadOrStore("language", "Eng"))
d.Range(func(key, value interface{}) bool {
fmt.Println(key, "=>", value)
return true
})
_ = d.Resize()
d.RehashForAWhile(1 * time.Microsecond)
}
总结
好啦，关于 Redis 字典的实现介绍就到此为止啦。相信看完上面的代码后，应该可以了解到 Redis 字典的扩容机制、渐进式 Rehash 策略，以及哈希冲突解决方案。完整的实现代码及其单元测试参见 go-redis-dict。
声明
- 本文链接： http://ifaceless.space/2019/12/17/implement-redis-dict-in-go/
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