Redis 渐进式 rehash 源码分析

时间 2019-12-05

原文原文链接

rehash的做用

随着咱们的redis操做不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减小，当字典内数据过大时，会致使更多的键冲突，形成查询数据的成本增长。当数据减小时，已经分配的内存还在占用，会形成内存浪费。为了让哈希表的负载因子维持在一个合理的范围以内，程序须要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩redis

rehash的原理

rehash：首先咱们看下字典、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;
复制代码

// 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
    // 老是等于 size - 1
    unsigned long sizemask;

    // 该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;

} dictht;
复制代码

经过看结构定义咱们先大概了解到，判断一个字段是否正在rehash经过判断if rehashidx == -1, rehash是在ht[1]上重新分配内存，将ht[0]的数据迁移到ht[1]数据库

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

扩容流程源码分析

所以是字典相关的操做，而且扩容通常存在于须要设置键值的时候，所以咱们先直奔dict.c文件看下是否有Add或者Set字符串内容的函数，经过搜索跟代码查看，咱们发现有一个函数的逻辑仍是挺像的数组

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 ...
}
复制代码

这个函数会调用dictAddRaw(...)方法给dict分配内存继续查看dictAddRaw(...)的代码安全

dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key) {
    int index;
    dictEntry *entry;
    dictht *ht;

    // 若是条件容许的话，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
    // 若是值为 -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 */
    // 若是字典正在 rehash ，那么将新键添加到 1 号哈希表
    // 不然，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;
}
复制代码

继续查看_dictKeyIndex内的代码函数

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;
        }

        // 若是运行到这里时，说明 0 号哈希表中全部节点都不包含 key
        // 若是这时 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;
}
复制代码

经过查看上述代码，咱们能够发现几处关键点，字典内索引值的计算时经过oop

// 计算 key 的哈希值
    h = dictHashKey(d, key);
    idx = h & d->ht[table].sizemask;
复制代码

算出来的，同时咱们也能看到，当存在键冲突时，查找键的成本源码分析

he = d->ht[table].table[idx];
        while(he) {
            if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return -1;
            he = he->next;
        }
复制代码

最关键的是_dictExpandIfNeeded经过函数名咱们就以为这个跟扩容有关测试

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. */
    // 若是字典（的 0 号哈希表）为空，那么建立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
    // 而且 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;
}
复制代码

经过上述代码能够看到，最根本的内存分配操做是在_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(表明常量5)倍时,会从新分配内存，内存大小时原来已使用数的2倍this

总结

整个源码流程看完，咱们发如今执行dictAdd(...)向字典内增长键值时，会调用_dictExpandIfNeeded(...)查看ht[0].used/ht[0].size > 5是否为true,若是是则从新分配内存，大小为ht[0].used * 2
在查看dictAddRaw(...)函数代码时，有一处命令

// 若是条件容许的话，进行单步 rehash
    // T = O(1)
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
复制代码

_dictRehashStep的做用是，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相关的读写操做都会调用该函数，这也验证rehahs的过程不是一步完成的，是渐进式的spa

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，相关代码以下

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;
                }
            }
        }
    }
}
复制代码

上述代码除了循环和判断外，有两个比较特别的函数

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));
}
复制代码

经过分析源码，咱们能够看到该函数会首先调用htNeedsResize，判断used* 100 / size < REDIS_HT_MINFILL若是是true则会调用dictResize从新分配内存

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;
        // 若是时间已过，跳出
        if (timeInMilliseconds()-start > ms) break;
    }

    return rehashes;
}
复制代码

经过分析，能够看出该函数的做用，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。同时能够避免，长时间没有读写操做，数据一直没法迁移的问题