• Redis SCAN命令实现有限保证的原理


    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)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:

    • 扩展操作中,如果返回游标1时正在进行rehash,ht[0]中的bucket0中的部分数据可能已经rehash到ht[1]中的bucket[0]或者bucket[4],在ht[1]中从bucket1开始遍历,遍历至bucket4时,其中的元素已经在ht[0]中的bucket0中遍历过,这就产生了重复问题。
    • 缩小操作中,当返回游标5,但缩小后哈希表的size只有4,如何重置游标?

    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00000111m0 ^ 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。

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