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:
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:
SCAN的遍历顺序SCAN命令的遍历顺序,可以举一个例子看一下:
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->0,41->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。
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,大家如有疑问可以留言,或者联系站长。感谢亲们支持!!!
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