深入浅出：Redis查找原理
Redis是一种基于内存的高性能的键值型数据库，广泛应用于互联网、物联网等大型分布式系统中。它支持一系列数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，并提供多种操作接口，如读、写、删除、查找等。在Redis中，查找是最常用的操作之一，而其查找的效率也极高，主要得益于其使用了类似于哈希表的数据结构来实现。下面将深入浅出地介绍Redis的查找原理。
Redis的查找原理
Redis中的查找操作是通过哈希表来实现的，这个哈希表在Redis中被称为字典（dict）。字典中，每个节点都存储了一个键值对，其包含了键、值和下一个节点的指针。下面是字典节点的结构体定义：
typedef struct dictEntry {
void *key; //键值
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v; //值
struct dictEntry *next; //下一个节点的指针
} dictEntry;
字典采用链地址法来解决哈希冲突，即对于哈希值相同的键值对，将其放入同一个链表中。下面是字典的结构体定义：
typedef struct dict {
dictType *type; //字典类型
void *privdata; //私有数据
uint64_t ht[2]; //哈希表数组
uint64_t rehashidx; //当前rehash索引
int iterators; //字典遍历器个数
} dict;
其中，ht[0]和ht[1]两个哈希表数组分别表示当前的哈希表和rehash后的哈希表。因为rehash操作是一种渐进式的操作，在rehash操作中，字典会将当前哈希表的所有键值对复制到一个新的哈希表中，并同时保留当前哈希表，这样可以避免一次性的复制操作导致的性能问题。
我们来看一下Redis中的查找操作具体是如何实现的。对于普通的查找操作，Redis首先会计算出键的哈希值，并利用哈希值得到对应的哈希表索引位置。然后，Redis会在哈希表的对应链表上遍历，找到匹配的键值对并返回值。代码如下：
void *dictFetchValue(dict *d, const void *key) {
dictEntry *de;
de = dictFind(d,key);
return de ? de->v.val : NULL;
}
其中，dictFind函数是查找操作的核心函数，其代码如下：
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key) {
dictEntry *he;
unsigned int h, idx, table;
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;
}
dictFind函数首先会计算出键的哈希值，然后根据当前是否正在进行rehash操作，分别在当前哈希表和rehash后的哈希表上进行查找。而哈希表的索引位置则是通过哈希值和哈希表大小的计算得到的。
dictFind函数的查找过程有几个需要注意的点。在链表中遍历时，需要通过dictCompareKeys函数来比较键值是否相等。当在多个字典中同时插入相同的键值对时，字典在查找时会先匹配前面插入的键值对。在进行rehash操作时，需要先进行单步rehash操作，以保证查找能够顺利地进行。在查找过程中，需要遍历两个哈希表，因为rehash操作是渐进式的操作，暂时存在两个哈希表中。
总结
本文深入浅出地介绍了Redis的查找原理，即通过哈希表来实现。我们从Redis中字典的结构体开始，逐步剖析了字典、哈希表以及查找操作的实现。在实际开发中，了解Redis内部的实现原理能够更好地优化代码，提升系统性能。
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