浅谈Redis中的Rehash机制

偏执的太偏执、 2021-06-30 12:58 440阅读 0赞

众所周知，redis支持多种数据结构，其中dict是使用频率相当高，也是非常实用的一种结构。在redis的具体实现中，使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高dict的缩放效率，在看这一部分的源码的时候，真的是有实实在在被优雅到的。   
其实关于渐进式哈希的相关文章已经不少了，但是我还是决定自己写一篇，一方面是重新梳理思路，另一方面可以加深一下印象。   
在看rehash的函数主体之前，我们先来看一下dict的数据结构是如何定义的：

/* 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。  
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。  
接下来我们来看rehash的主体部分（直接取自github的最新版本）：

/* 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. */
    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;
    }

了解一个函数功能最好的入口就是它的注释。我们可以大致了解到：

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。

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。  
所以在后面的dict相关的函数里，会大量的看到

if(dictIsRehashing(d))
       _dictRehashStep(d);  // 单步rehash

这样的代码。

最后是从《Redis设计与实现》中copy来的图解，可以帮助大家更形象地理解整个incremental rehash的过程：

总结一下  
redis高性能的保障采取了各式各样的措施，不乏很多优雅惊艳的工程技巧，非常值得我们学习。在阅读源码的过程中，还给我留下深刻印象的一点就是：redis对于内存的管理到了精细的程度，也可能是我太久没看pure c的项目了吧，收获还是颇丰的。希望能和大家一起共同进步。