数据库 发布日期:2024/12/23 浏览次数:1
SCAN命令可以为用户保证:从完整遍历开始直到完整遍历结束期间,一直存在于数据集内的所有元素都会被完整遍历返回,但是同一个元素可能会被返回多次。如果一个元素是在迭代过程中被添加到数据集的,又或者是在迭代过程中从数据集中被删除的,那么这个元素可能会被返回,也可能不会返回。
这是如何实现的呢,先从Redis中的字典dict开始。Redis的数据库是使用dict作为底层实现的。
字典数据类型
Redis中的字典由dict.h/dict结构表示:
typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; dictht ht[2]; long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */ } dict; typedef struct dictht { dictEntry **table; unsigned long size; unsigned long sizemask; unsigned long used; } dictht;
字典由两个哈希表dictht构成,主要用做rehash,平常主要使用ht[0]哈希表。
哈希表由一个成员为dictEntry的数组构成,size属性记录了数组的大小,used属性记录了已有节点的数量,sizemask属性的值等于size - 1。数组大小一般是2n,所以sizemask二进制是0b11111...,主要用作掩码,和哈希值一起决定key应该放在数组的哪个位置。
求key在数组中的索引的计算方法如下:
index = hash & d->ht[table].sizemask;
也就是根据掩码求低位值。
rehash的问题
字典rehash时会使用两个哈希表,首先为ht[1]分配空间,如果是扩展操作,ht[1]的大小为第一个大于等于2倍ht[0].used的2n,如果是收缩操作,ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used的2n。然后将ht[0]的所有键值对rehash到ht[1]中,最后释放ht[0],将ht[1]设置为ht[0],新创建一个空白哈希表当做ht[1]。rehash不是一次完成的,而是分多次、渐进式地完成。
举个例子,现在将一个size为4的哈希表ht[0](sizemask为11, index = hash & 0b11)rehash至一个size为8的哈希表ht[1](sizemask为111, index = hash & 0b111)。
ht[0]中处于bucket0位置的key的哈希值低两位为00,那么rehash至ht[1]时index取低三位可能为000(0)和100(4)。也就是ht[0]中bucket0中的元素rehash之后分散于ht[1]的bucket0与bucket4,以此类推,对应关系为:
ht[0] -> ht[1] ---------------- 0 -> 0,4 1 -> 1,5 2 -> 2,6 3 -> 3,7
如果SCAN命令采取0->1->2->3的顺序进行遍历,就会出现如下问题:
"color: #ff0000">SCAN的遍历顺序
SCAN命令的遍历顺序,可以举一个例子看一下:
127.0.0.1:6379[3]> keys * 1) "bar" 2) "qux" 3) "baz" 4) "foo" 127.0.0.1:6379[3]> scan 0 count 1 1) "2" 2) 1) "bar" 127.0.0.1:6379[3]> scan 2 count 1 1) "1" 2) 1) "foo" 127.0.0.1:6379[3]> scan 1 count 1 1) "3" 2) 1) "qux" 2) "baz" 127.0.0.1:6379[3]> scan 3 count 1 1) "0" 2) (empty list or set)
可以看出顺序是0->2->1->3,很难看出规律,转换成二进制观察一下:
00 -> 10 -> 01 -> 11
二进制就很明了了,遍历采用的顺序也是加法,但每次是高位加1的,也就是从左往右相加、从高到低进位的。
SCAN源码
SCAN遍历字典的源码在dict.c/dictScan,分两种情况,字典不在进行rehash或者正在进行rehash。
不在进行rehash时,游标是这样计算的:
m0 = t0->sizemask; // 将游标的umask位的bit都置为1 v |= ~m0; // 反转游标 v = rev(v); // 反转后+1,达到高位加1的效果 v++; // 再次反转复位 v = rev(v);
当size为4时,sizemask为3(00000011),游标计算过程:
v |= ~m0 v = rev(v) v++ v = rev(v) 00000000(0) -> 11111100 -> 00111111 -> 01000000 -> 00000010(2) 00000010(2) -> 11111110 -> 01111111 -> 10000000 -> 00000001(1) 00000001(1) -> 11111101 -> 10111111 -> 11000000 -> 00000011(3) 00000011(3) -> 11111111 -> 11111111 -> 00000000 -> 00000000(0)
遍历size为4时的游标状态转移为0->2->1->3。
同理,size为8时的游标状态转移为0->4->2->6->1->5->3->7,也就是000->100->010->110->001->101->011->111。
再结合前面的rehash:
ht[0] -> ht[1] ---------------- 0 -> 0,4 1 -> 1,5 2 -> 2,6 3 -> 3,7
可以看出,当size由小变大时,所有原来的游标都能在大的哈希表中找到相应的位置,并且顺序一致,不会重复读取并且不会遗漏。
当size由大变小的情况,假设size由8变为了4,分两种情况,一种是游标为0,2,1,3中的一种,此时继续读取,也不会遗漏和重复。
但如果游标返回的不是这四种,例如返回了7,7&11之后变为了3,所以会从size为4的哈希表的bucket3开始继续遍历,而bucket3包含了size为8的哈希表中的bucket3与bucket7,所以会造成重复读取size为8的哈希表中的bucket3的情况。
所以,redis里rehash从小到大时,SCAN命令不会重复也不会遗漏。而从大到小时,有可能会造成重复但不会遗漏。
当正在进行rehash时,游标计算过程:
/* Make sure t0 is the smaller and t1 is the bigger table */ if (t0->size > t1->size) { t0 = &d->ht[1]; t1 = &d->ht[0]; } m0 = t0->sizemask; m1 = t1->sizemask; /* Emit entries at cursor */ if (bucketfn) bucketfn(privdata, &t0->table[v & m0]); de = t0->table[v & m0]; while (de) { next = de->next; fn(privdata, de); de = next; } /* Iterate over indices in larger table that are the expansion * of the index pointed to by the cursor in the smaller table */ do { /* Emit entries at cursor */ if (bucketfn) bucketfn(privdata, &t1->table[v & m1]); de = t1->table[v & m1]; while (de) { next = de->next; fn(privdata, de); de = next; } /* Increment the reverse cursor not covered by the smaller mask.*/ v |= ~m1; v = rev(v); v++; v = rev(v); /* Continue while bits covered by mask difference is non-zero */ } while (v & (m0 ^ m1));
算法会保证t0是较小的哈希表,不是的话t0与t1互换,先遍历t0中游标所在的bucket,然后再遍历较大的t1。
求下一个游标的过程基本相同,只是把m0换成了rehash之后的哈希表的m1,同时还加了一个判断条件:
v & (m0 ^ m1)
size4的m0为00000011,size8的m1为00000111,m0 ^ m1取值为00000100,即取二者mask的不同位,看游标在这些标志位是否为1。
假设游标返回了2,并且正在进行rehash,此时size由4变成了8,二者mask的不同位是低第三位。
首先遍历t0中的bucket2,然后遍历t1中的bucket2,公式计算出的下一个游标为6(00000110),低第三位为1,继续循环,遍历t1中的bucket6,然后计算游标为1,结束循环。
所以正在rehash时,是两个哈希表都遍历的,以避免遗漏的情况。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Redis SCAN命令实现有限保证的原理,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!