說到redis的Dict(字典)，雖說演算法上跟市面上一般的Dict實現沒有什麼區別，但是redis的Dict有2個特殊的地方那就是它的rehash（重新散列）和它的字典節點單向鏈表。 以下是dict用到的結構： 由於樓主演算法能力有限：所以對哈希演算法沒有太深的瞭解，所以在這裡演算法就不詳寫了，大家有興趣 ...
說到redis的Dict(字典)，雖說演算法上跟市面上一般的Dict實現沒有什麼區別，但是redis的Dict有2個特殊的地方那就是它的rehash（重新散列）和它的字典節點單向鏈表。
以下是dict用到的結構：
typedef struct dictEntry {//字典的節點 void *key; union {//使用的聯合體 void *val; uint64_t u64;//這兩個參數很有用 int64_t s64; } v; struct dictEntry *next;//下一個節點指針 } dictEntry; typedef struct dictType { unsigned int (*hashFunction)(const void *key); //hash函數指針 void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); //鍵複製函數指針 void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); //值複製函數指針 int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); //鍵比較函數指針 void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); //鍵構造函數指針 void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); //值構造函數指針 } dictType; /* 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 dictht { //字典hash table dictEntry **table;//可以看做字典數組，俗稱桶bucket unsigned long size; //指針數組的大小，即桶的層數 unsigned long sizemask; unsigned long used; //字典中當前的節點數目 } dictht; typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; //私有數據 dictht ht[2]; //兩個hash table int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ //rehash 索引 int iterators; /* number of iterators currently running */ //當前該字典迭代器個數 } dict;
由於樓主演算法能力有限：所以對哈希演算法沒有太深的瞭解，所以在這裡演算法就不詳寫了，大家有興趣可以百度。
當運用哈希演算法計算出 k0的索引 ，redis就會插入到指定的位置
當k2和k1出現計算出鍵索引相同的情況下，這時候redis的dictEntry(字典節點)有一個next屬性（單項鏈表），redis會把衝突鍵索引的元素排到後插入數據的前面，從而解決了這個問題
現在如果在插入2條元素，此時數據量已經超過dict的負載了，redis就會啟用rehash，雖然是rehash操作但是redis是採用了漸進式操作，並不是一下子記憶體不夠用了 就直接操作記憶體，然後全部轉移數據，這樣會導致操作很耗時，redis考慮到了這一點，然後
先把ht[1]另一張dict結構中擴容一個數量為ht[0].used*2的dictEntry數組，然後把2條數據通過哈希演算法加入到這個數組中。
然後把上面的元素一個個非同步漸漸移動到下麵的數組中，在這個過程中如果客戶端去操作元素時，如果在ht[0]中檢查找不到建，就會去檢查ht[1]中是否有指定的鍵，從而不影響數據的使用，而且可以避免一次性操作rehash帶來的耗時問題，最後reshash完成了，就直接把ht[1]和ht[0]切換位置並且清空棄用的哈希節點數組，從而完成所有操作。
