Redis之key文件研究（redis的key文件）

Redis之key文件研究

Redis是一款高性能的NoSQL数据库，它被广泛运用于分布式缓存、队列等场景。而作为一个键值数据库，Redis中的key是非常重要的组成部分。本文将对Redis中key文件的研究进行探讨，以期更好地了解Redis的工作原理。

Redis中的key是以字符串的形式存在的，因此在查找key时需要对字符串进行比较。但是如果数据量很大时，字符串比较的时间会非常长。因此Redis采用了一种叫做字典树的数据结构用于存储key，以提高key的查找效率。

Redis中的字典树是由多个哈希表（Hash Table）组成的。Hash Table是Redis用于存储Key-Value的基本数据结构，它由哈希桶和哈希表组成。哈希桶用于存放哈希表中的key和value，而哈希表用于存放各个哈希桶的位置。Redis中的哈希表是一个数组，每个数组元素存储一个指向哈希桶的指针。因此，哈希表的长度也就是哈希桶的数量。

一个字典树可以看做是对多个哈希表的封装，通过对哈希表的包装，字典树可以支持复杂的key类型，并提供快速查找、遍历、排序等操作。字典树存储key的过程如下：

– 声明一个哈希表数组。

– 对key进行哈希操作，放置在相应的哈希表中。

– 哈希表可能会出现哈希冲突，此时需要拉链式解决冲突，即将哈希桶组织成链表结构。

在内置命令`keys`和`scan`中，会使用到字典树来查询和遍历key。其中，`keys`命令的时间复杂度为O(n)，性能较低，不适合用于生产环境。而`scan`命令通过遍历哈希表来获取key，时间复杂度为O(1)，可以大幅提升查询效率。

Redis源代码中，定义了一个`dict`结构体，是Redis字典树的基本数据类型。`dict`结构体包括一个哈希表，用于存储key-value映射；以及与哈希表相关的参数如哈希表长度、哈希表扩展因子等。以下是`dict`结构体的定义：

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    ...
} dict;

`ht[2]`数组是哈希表数组，为了实现扩容操作，Redis另外定义了一个`rehashidx`参数，用于标记正在进行的哈希表索引。当rehash不在进行时，`rehashidx`值为-1。

实现Redis字典树查找key的基本模块是`dictFind`函数。该函数通过对key进行哈希映射，找到相应的哈希桶，然后在哈希桶中查找相应的key值。对于哈希冲突的情况，`dictFind`会调用`dictCompareKeys`函数进行链表遍历查找。以下为`dictFind`函数的基本实现：

dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key) {
    unsigned int h, idx, table;
    dictEntry *he;
    if (d->ht[0].size == 0) return NULL;
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    h = dictHashKey(d, key);
    for (table = 0; table 
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        he = d->ht[table].table[idx];
        while (he) {
            if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return he;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
    }
    return NULL;
}

上述代码中，`dictHashKey`函数用于计算key的哈希值。`dictIsRehashing`函数判断是否正在进行哈希表扩容操作，而`_dictRehashStep`函数则是扩容操作的逻辑实现。哈希表的查找过程中，通过`table`变量来遍历`ht`数组中的两个哈希表；通过`sizemask`变量来计算哈希桶的位置；通过`he->next`指针来遍历检查桶中所有key。

总结：

Redis是一门优秀的NoSQL数据库，在实现高性能、高效率的key-value存储过程中，采用了松散的哈希表和紧密的字典树结构，为key的查找和遍历提供了快速、高效的支持。对于开发者而言，了解Redis的key文件研究有利于深入理解Redis底层原理，并能够优化相关性能。