从keys命令出发-浅谈redis的字典和字典迭代器

1.keys命令

keys命令相信大家应该都用过，该命令会遍历整个redis的字典空间，对要查找的key进行匹配并返回。

就像官方文档所说：在生产环境使用该方法的过程中要非常小心，因为redis服务器在执行该命令的时候其他客户端读写命令都会被阻塞。

使用方法：

KEYS pattern 

示例：

127.0.0.1:6379> set why1 1
OK
127.0.0.1:6379> set why2 2
OK
127.0.0.1:6379> set why3 3
OK
127.0.0.1:6379> set why4 4
OK
127.0.0.1:6379> keys why*   
1) "why3"
2) "why4"
3) "why2"
4) "why1"
127.0.0.1:6379>

2.redis的HashTable（字典）

keys命令，是遍历整个数据库。而redis是又是一个k-v型的内存数据库,一说到k-v，不由自主就想到了Java的HashMap。那么redis的"hashtable"的数据结构是什么样的呢？

1.HashTable的数据结构上下文

我们以debug模式运行redis-server的时候，可以看到在redis.c的initServer方法中，初始化了db。

dbnum的值来源于配置：databases，默认为16。

在Redis.h中，对每个数据库实例做了定义：

/* Redis database representation. There are multiple databases identified
 * by integers from 0 (the default database) up to the max configured
 * database. The database number is the 'id' field in the structure. */
typedef struct redisDb {
    dict *dict;                 /* The keyspace for this DB */
      //删除了一些参数.......
} redisDb;

那看样子，dict可能是对应的哈希表实现了，我们看下dict的结构：

/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we
 * implement incremental rehashing, for the old to the new table. */
typedef struct dict {
    //一系列操作键值空间的函数
    dictType *type;
        //私有数据
    void *privdata;
    
    dictht ht[2];
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */

    int iterators; /* number of iterators currently running */

} dict;

看样子dict并不是最终的哈希表。我们继续看下dictht的结构：

typedef struct dictht {
    
    // hash表的数组
    dictEntry **table;

    //表的大小
    unsigned long size;
    
        //size-1，用于计算索引
    unsigned long sizemask;

         //hash表中元素的数量
    unsigned long used;

} dictht;

看样子dicttht就是哈希表的实现了。可以看到dictht中定义了一个dictEntry类型的数组table，又定义了一系列的和table有关的上下文。

我们继续看下dictEntry的结构：

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;

    struct dictEntry *next;

} dictEntry;

看样子dictEntry就是存储我们数据的地方了，看到next指针，我们可以猜到，redis解决hash冲突的方法和HashMap一样，也是拉链法。

到这里我们可以总结一下：

• dict是hash表的最外层，存储了整个键值空间。并通过dictType定义了一系列的操作键值的函数。
• dictht是hash表的实现，定义了hash表的数据结构。
• 而dictEntry则是定义了数据的存放结构。

2.渐进式rehash

redis的哈希表和HashMap在设计上面一个比较明显不同就是rehash操作。因为redis的定义是一个数据库。所以其存放的数据会很多很多，为了防止在rehash的过程中因为大批量数据需要做迁移而引起的服务器长时间阻塞，redis采用的方法是渐进式rehash。

首先我们重新看一下dict结构体，它定义了2个hashtable。其中ht[1]就是协助完成渐进式rehash的。

typedef struct dict {
    //一系列操作键值空间的函数
    dictType *type;
        //私有数据
    void *privdata;
    
    dictht ht[2];
 
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */

    int iterators; /* number of iterators currently running */

} dict;

1.rehash的触发

就拿新增操作来说，每次新增前，都会调用_dictExpandIfNeeded，检测一下是否要进行扩容操作：

static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
    /* Incremental rehashing already in progress. Return. */
   
    if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;

    /* If the hash table is empty expand it to the initial size. */
    // 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. */

    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
        (dict_can_resize ||
         d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
    {
        // 扩容到原来的2倍
        return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
    }

    return DICT_OK;
}

如果满足下面的case，就会调用dictExpand函数：

1. 使用的数量used大于当前字典的长度size。
2. 参数dict_can_resize为1或者当前数组长度满足强制扩容阈值dict_force_resize_ratio

就会去调用dictExpand函数，将当前字典扩容到已经使用元素的二倍。

可以看到当我添加第16个元素的时候 就触发扩容操作了。

dictExpand函数负责扩容的的初始化动作（我们只看扩容部分的赋值逻辑）：

1. 调用_dictNextPower函数修正size，保证其大小始终是2的N次幂。
2. 然后将dict中的ht[1]设置为扩容后的hashtable，并将rehashidx从-1设置为0。

int dictExpand(dict *d, unsigned long size)
{
  
    dictht n; /* the new hash table */
    unsigned long realsize = _dictNextPower(size);
    /* the size is invalid if it is smaller than the number of
     * elements already inside the hash table */
    if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size)
        return DICT_ERR;

    /* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL */
  
    n.size = realsize;
    n.sizemask = realsize-1;
    // T = O(N)
    n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
    n.used = 0;
    /* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing
     * we just set the first hash table so that it can accept keys. */
    if (d->ht[0].table == NULL) {
        d->ht[0] = n;
        return DICT_OK;
    }
    /* Prepare a second hash table for incremental rehashing */
  
    d->ht[1] = n;
    d->rehashidx = 0;
    return DICT_OK;
}

2.dict_force_resize_ratio和dict_can_resize

允许扩容的第二个条件中，需要dict_can_resize=1才允许扩容。这个参数的作用是什么？什么情况下dict_can_resize会被更新成0？

带着这两个问题我们看下dict_can_resize变量的注释：

/* Using dictEnableResize() / dictDisableResize() we make possible to
 * enable/disable resizing of the hash table as needed. This is very important
 * for Redis, as we use copy-on-write and don't want to move too much memory
 * around when there is a child performing saving operations.
 * Note that even when dict_can_resize is set to 0, not all resizes are
 * prevented: a hash table is still allowed to grow if the ratio between
 * the number of elements and the buckets > dict_force_resize_ratio.
 */
static int dict_can_resize = 1;

static unsigned int dict_force_resize_ratio = 5;

注释中说的很清楚：不希望在执行写时复制的过程中再过多的去操作内存。

个人理解：save操作（比如 bgsave ）通过fork函数创建的子进程，使用的是写时复制。执行save的过程中一方面有大量的读取内存的操作（子进程）；另一方面如果在写时复制的过程中，redis服务端（父进程）又收到大量的写操作，那么就会触发共享对象的只读保护，引发缺页中断，进而触发页面的复制和页表的更新，这个时候系统负载会很大。为了降低系统负载，就尝试先关闭数据的迁移（数据迁移的过程中也涉及到了内存的读写操作）。

但是dict_can_resize并不会完全的去关闭迁移操作，如果这个时候load factor（used和size之比）超过dict_force_resize_ratio=5了，那么就强制做一次rehash。

3. 渐进rehash的处理

1.增删改查前协助rehash

进行rehash的函数是_dictRehashStep，该函数分别被dictAddRaw，dictGenericDelete，dictFind，dictGetRandomKey函数所调用。也就说redis每次在执行指令的时候都会尝试做一次数据迁移操作：

判断代码如下：

//还记得吗？在rehash开始前，将rehashidx设置为了0.
//如果当前rehashidx不为-1 说明在进行扩容
  if (dictIsRehashing(d)) 
{
  _dictRehashStep(d);
}

//dictIsRehashing的判断逻辑就是判断是否等于-1
#define dictIsRehashing(ht) ((ht)->rehashidx != -1)

具体的，协助扩容代码如下：

当不存在安全迭代器的时候，进行一次数据的迁移。

static void _dictRehashStep(dict *d) {
    if (d->iterators == 0) 
      dictRehash(d,1);
}

dictRehash函数是真正做数据迁移的操作，n控制迁移的步数。可以知道的是在进行增删改查操作前，redis每次迁移1个hash槽下所有的数据到新的哈希表中：

int dictRehash(dict *d, int n) {
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
    // 迁移次数
    while(n--) {
        dictEntry *de, *nextde;
        /* Check if we already rehashed the whole table... */
        //在下面可以看到每次迁移完成一个元素后，used都会做一个减1的操作. 那么当used等于0的时候，说明迁移结束了
        if (d->ht[0].used == 0) {
           //做一些数据的释放和hashtable的替换。
            zfree(d->ht[0].table);
            d->ht[0] = d->ht[1];
            _dictReset(&d->ht[1]);
            //设置当前状态为非扩容的标记
            d->rehashidx = -1;   
          //返回0 说明rehash结束
            return 0;
        }

        //越界判断
        assert(d->ht[0].size > (unsigned)d->rehashidx);
        //在旧的hashtable中找到一个非空的链表
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) d->rehashidx++;
      
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
        
      //迁移开始
      //整个while循环中做的操作就是将旧链表中的元素拿出来重新计算hash值，然后放到新hashtable中，并更新新旧hashtable的used
        while(de) {
            unsigned int h;
            nextde = de->next;
            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;
        // 更新rehashidx。也就是说rehashidx不等于的时候，它所指向的就是下一个要进行扩容的hash槽
        d->rehashidx++;
    }
        
    //返回1 说明还需要继续rehash
    return 1;
}

2.定时事件中处理扩容

如果说我们的redis服务器正在扩容，但是还没什么读写请求，那这扩容总不能停下来不做了吧？所以redis除了在执行命令前做一个单步扩容外，在其定时事件中，也做了一次rehash操作：

void databasesCron(void) {
  //省略和扩容无关的代码.....
  
  //没有做后台线程在工作，才去做协助做rehash。
     if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1) {
        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;
                }
            }
        }
      }
    }
}

定时事件做迁移的前提：

1. 没有rdb和aof在执行。
2. Redid.config中的activerehashing配置开启。关于该配置的介绍：

# Active rehashing uses 1 millisecond every 100 milliseconds of CPU time in
# order to help rehashing the main Redis hash table (the one mapping top-level
# keys to values). The hash table implementation Redis uses (see dict.c)
# performs a lazy rehashing: the more operation you run into a hash table
# that is rehashing, the more rehashing "steps" are performed, so if the
# server is idle the rehashing is never complete and some more memory is used
# by the hash table.
# 
# The default is to use this millisecond 10 times every second in order to
# active rehashing the main dictionaries, freeing memory when possible.
#
# If unsure:
# use "activerehashing no" if you have hard latency requirements and it is
# not a good thing in your environment that Redis can reply form time to time
# to queries with 2 milliseconds delay.
#
# use "activerehashing yes" if you don't have such hard requirements but
# want to free memory asap when possible.

一次处理100个hash槽下面的数据：

int dictRehashMilliseconds(dict *d, int ms) {
    long long start = timeInMilliseconds();
    int rehashes = 0;
    while(dictRehash(d,100)) {
        rehashes += 100;
        if (timeInMilliseconds()-start > ms) break;
    }

    return rehashes;
}

3.keys命令的处理逻辑

说完了字典的数据结构和扩容操作后，我们回到key命令，看下keys命令的处理逻辑。keys命令的处理函数是src/db.c的keysCommand函数：

void keysCommand(redisClient *c) {
    dictIterator *di;
    dictEntry *de;
    // 得到匹配模式
    sds pattern = c->argv[1]->ptr;
    int plen = sdslen(pattern), allkeys;
    unsigned long numkeys = 0;
    void *replylen = addDeferredMultiBulkLength(c);
    // 获取一个安全迭代器  迭代当前连接的整个db
    di = dictGetSafeIterator(c->db->dict);
    allkeys = (pattern[0] == '*' && pattern[1] == '\0');
    while((de = dictNext(di)) != NULL) {
        sds key = dictGetKey(de);
        robj *keyobj;
        // 将键名和模式进行比对
        if (allkeys || stringmatchlen(pattern,plen,key,sdslen(key),0)) {
            // 创建一个保存键名字的字符串对象
            keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));
            // 删除已过期键
            if (expireIfNeeded(c->db,keyobj) == 0) {
                addReplyBulk(c,keyobj);
                numkeys++;
            }
            decrRefCount(keyobj);
        }
    }
  //释放安全迭代器
    dictReleaseIterator(di);
    setDeferredMultiBulkLength(c,replylen,numkeys);
}

处理逻辑很简单：解析命令，然后遍历当前连接对应的db，检查是否匹配，检查数据是否过期，最后将数据返回。

但是这个过程中，获取了一个安全迭代器，为什么有安全迭代器？安全指的是什么安全？线程安全吗？

4.安全迭代器和非安全迭代器

1.迭代器的上下文

先看下迭代器的结构体定义的参数：

/* If safe is set to 1 this is a safe iterator, that means, you can call
 * dictAdd, dictFind, and other functions against the dictionary even while
 * iterating. Otherwise it is a non safe iterator, and only dictNext()
 * should be called while iterating. */

typedef struct dictIterator {
    // 字典
    dict *d;
    int 
  table,    //当前迭代器指向的hashtable，因为rehash存在2个hashtable，所以迭代器需要知道当前遍历到哪个了。
  index,   //迭代器所指向的hashtable的位置。
  safe;   //是否为安全迭代器
         // entry ：当前迭代的节点
        // nextEntry ：当前节点的下一个节点
    dictEntry *entry, *nextEntry;
    long long fingerprint; //指纹。非安全迭代器释放前做验证用
} dictIterator;

从作者的注释中我们可以知道的是：迭代器区分安全和非安全，并不是为了处理并发问题，而是决定遍历的过程中可以不可以去修改数据。

安全迭代器在其迭代过程中，允许执行其他对字典的操作（最典型的就是过期键的清理）。

而非安全迭代器只能做遍历使用。

2.安全迭代器的创建

我们先看下安全迭代器的创建过程，安全迭代器的创建函数是dictGetSafeIterator：

 
dictIterator *dictGetSafeIterator(dict *d) {
    dictIterator *i = dictGetIterator(d);

    // 设置安全迭代器标识
    i->safe = 1;

    return i;
}

内部调用了dictGetIterator函数，它的作用就是初始化迭代器：

dictIterator *dictGetIterator(dict *d)
{
    dictIterator *iter = zmalloc(sizeof(*iter));

    iter->d = d;
    iter->table = 0;
    iter->index = -1;
    iter->safe = 0;
    iter->entry = NULL;
    iter->nextEntry = NULL;

    return iter;
}

小总结一下，初始化安全迭代器的过程有两步：

1. 初始化迭代器的内存和参数。
2. 设置迭代器标记为安全。

3.非安全迭代器的创建

非安全迭代器其实就是少了设置safe=1的那一步。

dictIterator *dictGetIterator(dict *d)
{
    dictIterator *iter = zmalloc(sizeof(*iter));

    iter->d = d;
    iter->table = 0;
    iter->index = -1;
    iter->safe = 0;
    iter->entry = NULL;
    iter->nextEntry = NULL;

    return iter;
}

4.迭代器的使用

看下迭代器被使用的地方dictNext函数：

dictEntry *dictNext(dictIterator *iter)
{
    while (1) {
                
        //当entry=null当时候，会进入这个分支
        if (iter->entry == NULL) {
            dictht *ht = &iter->d->ht[iter->table];
          //只有首次遍历，才会出现index=-1并且table等于0这种情况，这个时候会去更新iterators
            if (iter->index == -1 && iter->table == 0) {
                if (iter->safe)
                  //还记得我们的dict结构体中定义的变量吗？当安全迭代器首次进行遍历的时候
                  //就会增加该变量的值
                    iter->d->iterators++;
                else
                  //非安全迭代器
                    iter->fingerprint = dictFingerprint(iter->d);
            }
            iter->index++;
            if (iter->index >= (signed) ht->size) {
              //遍历结束前判断是否在rehash，如果是，更新index=0，table=1。
                if (dictIsRehashing(iter->d) && iter->table == 0) {
                    iter->table++;
                    iter->index = 0;
                    ht = &iter->d->ht[1];
                } else {
                    break;
                }
            }
            //综上所述，触发这个赋值的情况有2种：
            //1.首次遍历hashtable[0]
              //2.字典在进行rehash，首次遍历hashtable[1]
            iter->entry = ht->table[iter->index];
        } else {
            iter->entry = iter->nextEntry;
        }
        if (iter->entry) {
          //记录这次遍历的下一个节点
            iter->nextEntry = iter->entry->next;
            return iter->entry;
        }
    }
    return NULL;
}

1. 该函数其实就是使用迭代器获取一个字典中的元素。
2. 如果当前传入的是安全迭代器，在进行第一次遍历的时候，iterators会做一个增加。
3. 如果当前是非安全迭代器，会计算一个fingerprint（不展开了，简单理解就是如果使用非安全迭代器的过程中，有数据被修改了那么指纹就会发生变化，当释放迭代器的时候会做指纹检测）。
4. 如果当前在进行rehash，那么table[1]也会被遍历。
5. 在函数返回前， iter->nextEntry = iter->entry->next记录了这次遍历过程中的下一条数据。并且下一次遍历会使用 iter->nextEntry。

iterators++的作用？

还记得分步rehash的函数判断吗？

static void _dictRehashStep(dict *d) {
    if (d->iterators == 0) dictRehash(d,1);
}

也就是说，当有安全迭代器存在的时候，单步rehash的操作会被禁止。

为什么要记录下一次要遍历的节点？

首先安全迭代器的定义是遍历的过程中可以做读写操作。如果迭代器返回的当前节点设置了过期时间，那么就可能因为过期导致该节点被清理掉，也就是从链表中移除。那么下一次迭代就会终止进而导致数据遍历的缺失。

5.迭代器的释放

迭代器的释放函数是dictReleaseIterator：

void dictReleaseIterator(dictIterator *iter)
{

    if (!(iter->index == -1 && iter->table == 0)) {
        // 释放安全迭代器对渐进式rehash的阻止
        if (iter->safe)
            iter->d->iterators--;
        // 如果当前是非安全迭代器，需要看一下指纹是否有变化，如果有变化会触发一个警告：
      
      /**
      === REDIS BUG REPORT START: Cut & paste starting from here ===
[23085] 20 Jan 22:45:08.802 * DB saved on disk
[23086] 20 Jan 22:45:08.804 # === ASSERTION FAILED ===
[23086] 20 Jan 22:45:08.808 # ==> dict.c:1029 'iter->fingerprint == dictFingerprint(iter->d)' is not true
      */
        else
            assert(iter->fingerprint == dictFingerprint(iter->d));
    }
    zfree(iter);
}

5.总结

最后我们做一个总结：首先我们从keys命令出发对redis的字典结构和渐进式rehash做了一个分析。

渐进rehash的触发有2种情况：一个是redis读写的时候做一次rehash，一个是定时事件定时协助rehash（前提是配置开启并且没有进行rdb和aof）。

然后我们又从keys命令的处理函数出发，对redis的两种迭代器做了一次分析：

安全迭代器：安全迭代器会让渐进式rehash停止，并且还允许在迭代的过程中对数据做增删，能够保证不会遍历到重复的数据。

除了keys使用了安全迭代器外，像rdb持久化和BGREWRITEAOF都使用的安全迭代器去遍历的数据，来防止重复的数据和过期数据的写入。

我理解安全迭代器其实是给后台进程做各种数据的持久化用的。我上面说安全迭代器存在的时候，单步rehash的操作会被禁止。但是我们还有定时事件也在做rehash呀？那里并没有判断 if (d->iterators == 0) 。

但是它做了这个判断：if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1)，在没有 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 执行时，才对哈希表进行 rehash。

非安全迭代器：非安全迭代器只允许做遍历操作，可能遍历到重复数据（因为没有对rehash做限制，此时如果发生rehash操作，那么就可能将遍历过的数据迁移到未遍历过的位置上）。并且非安全迭代器还有一个fingerprint，每次释放迭代器前都会看一下指纹是否被修改过。

我个人理解，非安全迭代器其实是给redis的主进程用的。因为有fingerprint的存在，如果说后台进程使用了非安全迭代器，在后台进程使用的过程中，主进程做了大批量的数据修改，那么在释放的迭代器的时候，对fingerprint做的校验就会不通过。

全文完

参考资料：
redis官方文档：https://redis.io/
redis源码：https://github.com/redis/redis
书籍：《Redis设计与实现》

最后，本人能力有限，可能有分析不到位或者错误的地方，在此先说一声抱歉。
如果有错误的地方，请批评指正，谢谢！