谈Redis的refash的增量式扩容
最近在复习的时候，研究了下关于redis为什么rehash对redis的性能影响小，原因之一在于它的增量式复制，也叫渐进式hash吧！其实这种思想很值得借鉴，分清轻重优化选择
/* 哈希表节点 */
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
// 值
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v;
// 指向下个哈希表节点，形成链表
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we
* implement incremental rehashing, for the old to the new table. */
/* 哈希表
* 每个字典都使用两个哈希表，以实现渐进式 rehash 。
*/
typedef struct dictht {
// 哈希表数组
// 可以看作是：一个哈希表数组，数组的每个项是entry链表的头结点（链地址法解决哈希冲突）
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;
/* 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;
dict的结构大致如上，接下来分析一下其中最重要的几个数据成员：
dictht::table：哈希表内部的table结构使用了链地址法来解决哈希冲突，刚开始看的时候我很奇怪，这怎么是个二维数组？这其实是一个指向数组的指针，数组中的每一项都是entry链表的头结点。dictht ht[2]：在dict的内部，维护了两张哈希表，作用等同于是一对滚动数组，一张表是旧表，一张表是新表，当hashtable的大小需要动态改变的时候，旧表中的元素就往新开辟的新表中迁移，当下一次变动大小，当前的新表又变成了旧表，以此达到资源的复用和效率的提升。字段
rehashidx：因为是渐进式的哈希，数据的迁移并不是一步完成的，所以需要有一个索引来指示当前的rehash进度。当rehashidx为-1时，代表没有哈希操作。
rehash的主体部分:
/* Performs N steps of incremental rehashing. Returns 1 if there are still
* keys to move from the old to the new hash table, otherwise 0 is returned.
*
* Note that a rehashing step consists in moving a bucket (that may have more
* than one key as we use chaining) from the old to the new hash table, however
* since part of the hash table may be composed of empty spaces, it is not
* guaranteed that this function will rehash even a single bucket, since it
* will visit at max N*10 empty buckets in total, otherwise the amount of
* work it does would be unbound and the function may block for a long time.
* rehash是以bucket(桶)为基本单位进行渐进式的数据迁移的，每步完成一个bucket的迁移，直至所有数据迁移完毕。一个bucket对应哈希表数组中的一条entry链表。新版本的dictRehash()还加入了一个最大访问空桶数(empty_visits)的限制来进一步减小可能引起阻塞的时间。
*/
int dictRehash(dict *d, int n) {
int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
dictEntry *de, *nextde;
/* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
* elements because ht[0].used != 0 */
assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
d->rehashidx++;
if (--empty_visits == 0) return 1;
}
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
/* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
while(de) {
uint64_t h;
nextde = de->next;
/* Get the index in the new hash table */
h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
de->next = d->ht[1].table[h];
d->ht[1].table[h] = de;
d->ht[0].used--;
d->ht[1].used++;
de = nextde;
}
d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
d->rehashidx++;
}
/* Check if we already rehashed the whole table... */
if (d->ht[0].used == 0) {
zfree(d->ht[0].table);
d->ht[0] = d->ht[1];
_dictReset(&d->ht[1]);
d->rehashidx = -1;
return 0;
}
/* More to rehash... */
return 1;
}接下来我们深扒一下这个函数的具体实现。
- 判断dict是否正在rehashing，只有是，才能继续往下进行，否则已经结束哈希过程，直接返回。
- 接着是分n步进行的渐进式哈希主体部分（n由函数参数传入），在while的条件里面加入对.used旧表中剩余元素数目的观察，增加安全性。
一个runtime的断言保证一下渐进式哈希的索引没有越界。
接下来一个小while是为了跳过空桶，同时更新剩余可以访问的空桶数，empty_visits这个变量的作用之前已经说过了。
现在我们来到了当前的bucket，在下一个while(de)中把其中的所有元素都迁移到ht[1]中，索引值是辅助了哈希表的大小掩码计算出来的，可以保证不会越界。同时更新了两张表的当前元素数目。
每一步rehash结束，都要增加索引值，并且把旧表中已经迁移完毕的bucket置为空指针。
最后判断一下旧表是否全部迁移完毕，若是，则回收空间，重置旧表，重置渐进式哈希的索引，否则用返回值告诉调用方，dict内仍然有数据未迁移。
渐进式哈希的精髓在于：数据的迁移不是一次性完成的，而是可以通过dictRehash()这个函数分步规划的，并且调用方可以及时知道是否需要继续进行渐进式哈希操作。如果dict数据结构中存储了海量的数据，那么一次性迁移势必带来redis性能的下降，别忘了redis是单线程模型，在实时性要求高的场景下这可能是致命的。而渐进式哈希则将这种代价可控地分摊了，调用方可以在dict做插入，删除，更新的时候执行dictRehash()，最小化数据迁移的代价。
在迁移的过程中，数据是在新表还是旧表中并不是一个非常急迫的需求，迁移的过程并不会丢失数据，在旧表中找不到再到新表中寻找就是了。
参考博客：https://blog.csdn.net/cqk0100/article/details/8040081