阿里面试官:HashMap 熟悉吧?好的,那就来聊聊 Redis 字典吧!

Published on with 0 views and 0 comments

最近,小黑哥的一个朋友出去面试,回来跟小黑哥抱怨,面试官不按套路出牌,直接打乱了他的节奏。

事情是这样的,前面面试问了几个 Java 的相关问题,我朋友回答还不错,接下来面试官就问了一句:看来 Java 基础还不错,Java HashMap 你熟悉吧?

我朋友回答。工作经常用,有看过源码。

我朋友本来想着,你随便来吧,这个问题之前已经准备好了,随便问吧。

谁知道,面试官下面一句:

那好的,我们来聊聊 Redis 字典吧。

直接将他整蒙逼。

小黑哥的朋友由于没怎么研究过 Redis 字典,所以这题就直接回答不知道了。

当然,如果面试中真不知道,那就回答不了解,直接下一题,不要乱答。

不过这一题,小黑哥觉得还是很可惜,其实 Redis 字典基本原理与 HashMap 差不多,那我们其实可以套用这其中的原理,不求回答满分,但是怎么也可以得个及格分吧~

面试过程真要碰到这个问题,我们可以从下面三个方面回答。

  • 数据结构
  • 元素增加过程
  • 扩容

字典数据结构

说起字典,也许大家比较陌生,但是我们都知道 Redis 本身提供 KV 查询的方式,这个 KV 就是其实通过底层就是通过字典保存。

另外,Redis 支持多种数据类型,其中一种类型为 Hash 键,也可以用来存储 KV 数据。

小黑哥刚开始了解的这个数据结构的时候,本来以为这个就是使用字典实现。其实并不是这样的,初始创建 Hash 键,默认使用另外一种数据结构-ZIPLIST(压缩列表),以此节省内存空间。

不过一旦以下任何条件被满足,Hash 键的数据结构将会变为字典,加快查询速度。

  • 哈希表中某个键或某个值的长度大于 server.hash_max_ziplist_value (默认值为 64 )。
  • 压缩列表中的节点数量大于 server.hash_max_ziplist_entries (默认值为 512 )。

Redis 字典新建时默认将会创建一个哈希表数组,保存两个哈希表。

其中 ht[0] 哈希表在第一次往字典中添加键值时分配内存空间,而另一个 ht[1] 将会在下文中扩容/缩容才会进行空间分配。

字典中哈希表其实就等同于Java HashMap,我们知道 Java 采用数组加链表/红黑树的实现方式,其实哈希表也是使用类似的数据结构。

哈希表结构如下所示:

其中 table 属性是个数组, 其中数组元素保存一种 dictEntry 的结构,这个结构完全类似与 HashMap 中的 Entry 类型,这个结构存储一个 KV 键值对。

同时,为了解决 hash 碰撞的问题,dictEntry 存在一个 next 指针,指向下一个dictEntry ,这样就形成 dictEntry 的链表。

现在,我们回头对比 Java 中 HashMap,可以发现两者数据结构基本一致。

只不过 HashMap 为了解决链表过长问题导致查询变慢,JDK1.8 时在链表元素过多时采用红黑树的数据结构。

下面我们开始添加新元素,了解这其中的原理。

元素增加过程

当我们往一个新字典中添加元素,默认将会为字典中 ht[0] 哈希表分配空间,默认情况下哈希表 table 数组大小为 4(DICT_HT_INITIAL_SIZE)。

新添加元素的键值将会经过哈希算法,确定哈希表数组的位置,然后添加到相应的位置,如图所示:

继续增加元素,此时如果两个不同键经过哈希算法产生相同的哈希值,这样就发生了哈希碰撞。

假设现在我们哈希表中拥有是三个元素,:

我们再增加一个新元素,如果此时刚好在数组 3 号位置上发生碰撞,此时 Redis 将会采用链表的方式解决哈希碰撞。

注意,新元素将会放在链表头结点,这么做目的是因为新增加的元素,很大概率上会被再次访问,放在头结点增加访问速度。

这里我们在对比一下元素添加过程,可以发现 Redis 流程其实与 JDK 1.7 版本的 HashMap 类似。

当我们元素增加越来越多时,哈希碰撞情况将会越来越频繁,这就会导致链表长度过长,极端情况下 O(1) 查询效率退化成 O(N) 的查询效率。

为此,字典必须进行扩容,这样就会使触发字典 rehash 操作。

扩容

当 Redis 进行 Rehash 扩容操作,首先将会为字典没有用到 ht[1] 哈希表分配更大空间。

画外音:ht[1] 哈希表大小为第一个大于等于 ht[0].used*2 的 2^2(2的n 次方幂)

然后再将 ht[0] 中所有键值对都迁移到 ht[1] 中。

简单起见,忽略指向空节点

当节点全部迁移完毕,将会释放 ht[0]占用空间,并将 ht[1] 设置为 ht[0]

s

扩容 操作需要将 ht[0]所有键值对都 Rehashht[1] 中,如果键值过多,假设存在十亿个键值对,这样一次性的迁移,势必导致服务器会在一段时间内停止服务。

另外如果每次 rehash 都会阻塞当前操作,这样对于客户端处理非常不友好。

为了避免 rehash对服务器的影响,Redis 采用渐进式的迁移方式,慢慢将数据迁移分散到多个操作步骤。

这个操作依赖字典中一个属性 rehashidx,这是一个索引位置计数器,记录下一个哈希表 table 数组上元素,默认情况为值为 -1

假设此时扩容前字典如图所示:

当开始 rehash 操作,rehashidx将会被设置为 0

这个期间每次收到增加,删除,查找,更新命令,除了这些命令将会被执行以外,还会顺带将 ht[0]哈希表在 rehashidx 位置的元素 rehash 到 ht[1] 中。

假设此时收到一个 K3 键的查询操作,Redis 首先执行查询操作,接着 Redis 将会为 ht[0]哈希表上table 数组第 rehashidx索引上所有节点都迁移到 ht[1] 中。

当操作完成之后,再将 rehashidx 属性值加 1。

最后当所有键值对都 rehashht[1]中时,rehashidx将会被重新设置为 -1。

虽然渐进式的 rehash 操作减少了工作量,但是却带来键值操作的复杂度。

这是因为在渐进式 rehash 操作期间,Redis 无法明确知道键到底在 ht[0]中,还是在 ht[1] 中,所以这个时候 Redis 不得不查找两个哈希表。

以查找为例,Redis 首先查询 ht[0] ,如果没找到将会继续查找 ht[1],除了查询以外,更新,删除也会执行如上的操作。

添加操作其实就没这么麻烦,因为ht[0]不会在使用,那就统一都添加到 ht[1] 中就好了。

最后我们再对比一下 Java HashMap 扩容操作,它是一个一次性操作,每次扩容需要将所有键值对都迁移到新的数组中,所以如果数据量很大,消耗时间就会久。

总结

Redis 字典使用哈希表作为底层实现,每个字典包含两个哈希表,一个平时使用,一个仅在 rehash 操作中使用。

哈希表总的来说,跟 Java HashMap 真的很类似,底层实现也是一个数组加链表数据结构。

最后,当对哈希表进行扩容操作时间,将会采用渐进性 rehash 操作,慢慢将所有键值对迁移到新哈希表中。

其实了解 Redis 字典的其中的原理,再去比较 Java HashMap ,其实可以发现这两者有如此多的相似点。

所以学习这类知识时,不要仅仅去背,我们要了解其底层原理,知其然知其所以然。

帮助资料

  1. https://redisbook.readthedocs.io/en/latest/internal-datastruct/dict.html


本文首发于: https://studyidea.cn/redis-dict

欢迎关注我的公众号:程序通事,获得日常干货推送。如果您对我的专题内容感兴趣,也可以关注我的博客:studyidea.cn