Роль перефразирования
При непрерывном выполнении наших операций Redis пары ключ-значение, хранящиеся в хеш-таблице, будут постепенно увеличиваться или уменьшаться.Когда данные в словаре слишком велики, это приведет к большему количеству конфликтов ключей и увеличению стоимости запроса данных. Когда данные уменьшаются, выделенная память все еще занята, что приведет к трате памяти. Чтобы поддерживать коэффициент загрузки хеш-таблицы в разумных пределах, программе необходимо соответственно увеличивать или уменьшать размер хеш-таблицы.
Принцип перефразирования
- rehash: Во-первых, давайте посмотрим на определение структуры словаря и хеш-таблицы.
/*
* 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;
// 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
// 总是等于 size - 1
unsigned long sizemask;
// 该哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
} dictht;
Глядя на определение структуры, мы сначала примерно понимаем, что для определения того, пересчитывается ли поле, путем оценкиif rehashidx == -1
, перефразировка вht[1]
перераспределить память наht[0]
данные перенесены вht[1]
- Прогрессивный: процесс повторного хеширования не завершается за один раз, но каждый раз выполняется определенный объем миграции в операциях чтения и записи словаря и в синхронизированных событиях.
Анализ исходного кода процесса расширения
Таким образом, это операция, связанная со словарем, и раскрытие обычно происходит, когда необходимо установить значение ключа, поэтому сначала пойдем прямо.dict.c
Проверьте файл, чтобы увидеть, есть ли функция для добавления или установки содержимого строки.Посмотрев и проверив код, мы обнаруживаем, что логика функции очень похожа.
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 ...
}
Эта функция вызоветdictAddRaw(...)
способ датьdict
Выделение памятиПродолжить просмотрdictAddRaw(...)
код
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key)
{
int index;
dictEntry *entry;
dictht *ht;
// 如果条件允许的话,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
// 如果值为 -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 */
// 如果字典正在 rehash ,那么将新键添加到 1 号哈希表
// 否则,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;
}
продолжить просмотр_dictKeyIndex
код внутри
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;
}
// 如果运行到这里时,说明 0 号哈希表中所有节点都不包含 key
// 如果这时 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;
}
Взглянув на приведенный выше код, мы можем найти несколько ключевых моментов.Вычисление значения индекса в словаре выполняется
// 计算 key 的哈希值
h = dictHashKey(d, key);
idx = h & d->ht[table].sizemask;
Подсчитано, и мы также можем видеть, что при конфликте ключей стоимость поиска ключа
he = d->ht[table].table[idx];
while(he) {
if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
return -1;
he = he->next;
}
Ключ_dictExpandIfNeeded
Судя по названию функции, мы думаем, что это связано с расширением
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. */
// 如果字典(的 0 号哈希表)为空,那么创建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
// 并且 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;
}
Как видно из приведенного выше кода, наиболее фундаментальная операция выделения памяти выполняется в_dictExpandIfNeeded(...)
выполняется внутри функции. Эта функция будет определять, когда количество используемых ключей в хеш-таблице больше, чем выделенная память.dict_force_resize_ratio
(представляя константу 5) раз, память будет перераспределена, а размер памяти будет в два раза больше исходного используемого числа.
Суммировать
- Прочитав весь процесс исходного кода, мы обнаружили, что выполнение
dictAdd(...)
При добавлении значения ключа в словарь он будет вызываться_dictExpandIfNeeded(...)
Проверитьht[0].used/ht[0].size > 5
Этоtrue
, если да, перераспределите память размеромht[0].used * 2
- viewing
dictAddRaw(...)
код функции, есть команда
// 如果条件允许的话,进行单步 rehash
// T = O(1)
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
_dictRehashStep
Эффект заключается в выполнении значения ключа изh[0]
прибытьh[1]
миграция, вdict.c
Если вы будете искать эту функцию внутри, вы обнаружите, что операции чтения и записи, связанные с dict, будут вызывать эту функцию, которая также проверяет, что процесс rehahs завершается не за один шаг, а постепенно.
Анализ исходного кода процесса сжатия
Сокращение словарной памяти в основном связано с синхронизированным событием, регулярной проверкой, суждением, соответствующий код выглядит следующим образом.
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;
}
}
}
}
}
В дополнение к циклу и оценке, приведенный выше код имеет две специальные функции.
-
tryResizHashTables
, связанный исходный код
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));
}
Анализируя исходный код, мы видим, что функция будет вызываться первой.htNeedsResize
,судитьused* 100 / size < REDIS_HT_MINFILL
Если это правда, он будет называтьсяdictResize
перераспределить память
-
incrementallyRehash
, связанный исходный код
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;
// 如果时间已过,跳出
if (timeInMilliseconds()-start > ms) break;
}
return rehashes;
}
В результате анализа видно, что функция этой функции заключается в переносе данных хеш-таблицы словаря, который перехэшируется каждый раз в течение 1 миллисекунды и повторяется 100 раз каждый раз.
Суммировать
- Сокращение хеш-таблицы в основном реализуется в рамках временного события.
- Когда используемое значение ключа составляет менее 0,1 выделенной памяти, объем памяти уменьшается.
- В дополнение к переносу данных, упомянутому в приведенном выше расширении, перенос данных будет выполняться во время чтения и записи, а перенос данных также будет выполняться во время событий, рассчитанных по времени. В то же время это позволяет избежать проблемы, связанной с невозможностью переноса данных без операций чтения и записи в течение длительного времени.