redis 的键值对存储在哪里

   在 redis 中有多个数据集，数据集采用的数据结构是哈希表，用以存储键值对。默认所有的客户端都是使用第一个数据集，如果客户端有需要可以使用 select 命令来选择不同的数据集。redis 在初始化服务器的时候就会初始化所有的数据集：

void initServer() {
    ......
    // 分配数据集空间
    server.db = zmalloc(sizeof(redisDb)*server.dbnum);
    ......
    // 初始化 redis 数据集
    /* Create the Redis databases, and initialize other internal state. */
    for (j = 0; j < server.REDIS_DEFAULT_DBNUM; j++) { // 初始化多个数据库
        // 哈希表，用于存储键值对
        server.db[j].dict = dictCreate(&dbDictType,NULL);
 
        // 哈希表，用于存储每个键的过期时间
        server.db[j].expires = dictCreate(&keyptrDictType,NULL);
        ......
    }
    ......
}

哈希表 dict

   数据集采用的数据结构是哈希表，数据真正存储在哈希表中，用开链法解决冲突问题，struct dictht 即为一个哈希表。但在 redis 哈希表数据结构 struct dict 中有两个哈希表，下文将两个哈希表分别称为第一个和第二个哈希表，redis 提供两个哈希表是为了能够在不中断服务的情况下扩展(expand)哈希表，很有趣的一部分。

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;
 
// 要存储多种多样的数据结构，势必不同的数据有不同的哈希算法，不同的键值比较算法，不同的析构函数。
typedef struct dictType {
    // 哈希函数
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
 
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
 
    // 比较函数
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
 
    // 键值析构函数
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
 
// 一般哈希表数据结构
/* 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 {
    // 两个哈希表
    dictEntry **table;
 
    // 哈希表的大小
    unsigned long size;
 
    // 哈希表大小掩码
    unsigned long sizemask;
 
    // 哈希表中数据项数量
    unsigned long used;
} dictht;
 
// 哈希表(字典)数据结构，redis 的所有键值对都会存储在这里。其中包含两个哈希表。
typedef struct dict {
    // 哈希表的类型，包括哈希函数，比较函数，键值的内存释放函数
    dictType *type;
 
    // 存储一些额外的数据
    void *privdata;
 
    // 两个哈希表
    dictht ht[2];
 
    // 哈希表重置下标，指定的是哈希数组的数组下标
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
 
    // 绑定到哈希表的迭代器个数
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

扩展哈希表

   redis 为每个数据集配备两个哈希表，能在不中断服务的情况下扩展哈希表。平时哈希表扩展的做法是，为新的哈希表另外开辟一个空间，将原哈希表的数据重新计算哈希值，以移动到新哈希表。如果原哈希表数据过多，中间大量的计算过程较好费大量时间。

   redis 扩展哈希表的做法有点小聪明：为第二个哈希表分配新空间，其空间大小为原哈希表键值对数量的两倍(是的，没错)，接着逐步将第一个哈希表中的数据移动到第二个哈希表；待移动完毕后，将第二个哈希值赋值给第一个哈希表，第二个哈希表置空。在这个过程中，数据会分布在两个哈希表，这时候就要求在 CURD 时，都要考虑两个哈希表。

   而这里，将第一个哈希表中的数据移动到第二个哈希表被称为重置哈希(rehash)。

重置哈希表

   在 CURD 的时候会执行一步的重置哈希表操作，在服务器定时程序 serverCorn() 中会执行一定时间的重置哈希表操作。为什么在定时程序中重置哈希表了，还 CURD 的时候还要呢？或者反过来问。一个可能的原因是 redis 做了两手准备：在服务器空闲的时候，定时程序会完成重置哈希表；在服务器过载的时候，更多重置哈希表操作会落在 CURD 的服务上。

   下面是重置哈希表的函数，其主要任务就是选择哈希表中的一个位置上的单链表，重新计算哈希值，放到第二个哈希表。

int dictRehash(dict *d, int n) {
    // 重置哈希表结束，直接返回
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
 
    while(n--) {
        dictEntry *de, *nextde;
 
        // 第一个哈希表为空，证明重置哈希表已经完成，将第二个哈希表赋值给第一个，
        // 结束
        /* Check if we already rehashed the whole table... */
        if (d->ht[0].used == 0) {
            zfree(d->ht[0].table);
            d->ht[0] = d->ht[1];
            _dictReset(&d->ht[1]);
            d->rehashidx = -1;
            return 0;
        }
 
        /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
         * elements because ht[0].used != 0 */
        assert(d->ht[0].size > (unsigned)d->rehashidx);
 
        // 找到哈希表中不为空的位置
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) d->rehashidx++;
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
 
        // 此位置的所有数据移动到第二个哈希表
        /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
        while(de) {
            unsigned int h;
            nextde = de->next;
 
            /* Get the index in the new hash table */
            // 计算哈希值
            h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
 
            // 头插法
            de->next = d->ht[1].table[h];
            d->ht[1].table[h] = de;
 
            // 更新哈希表中的数据量
            d->ht[0].used--;
            d->ht[1].used++;
 
            de = nextde;
        }
        // 置空
        d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
 
        // 指向哈希表的下一个位置
        d->rehashidx++;
    }
    return 1;
}

低效率的哈希表添加替换

   在 redis 添加替换的时候，都先要查看数据集中是否已经存在该键，也就是一个查找的过程，如果一个redis 命令导致过多的查找，会导致效率低下。可能是为了扬长避短，即高读性能和低写性能，redis 中数据的添加和替换效率不高，特别是替换效率低的恶心。

   在 redis SET 命令的调用链中，添加键值对会导致了 2次的键值对查找；替换键值对最多会导致 4次的键值对查找。在 dict 的实现中，dictFind() 和 _dictIndex() 都会导致键值对的查找，详细可以参看源码。所以，从源码来看，经常在 redis 上写不是一个明智的选择。

哈希表的迭代

   在 RDB 和 AOF 持久化操作中，都需要迭代哈希表。哈希表的遍历本身难度不大，但因为每个数据集都有两个哈希表，所以遍历哈希表的时候也需要注意遍历两个哈希表：第一个哈希表遍历完毕的时候，如果发现重置哈希表尚未结束，则需要继续遍历第二个哈希表。

// 迭代器取下一个数据项的入口
dictEntry *dictNext(dictIterator *iter)
{
    while (1) {
        if (iter->entry == NULL) {
            dictht *ht = &iter->d->ht[iter->table];
            // 新的迭代器
            if (iter->index == -1 && iter->table == 0) {
                if (iter->safe)
                    iter->d->iterators++;
                else
                    iter->fingerprint = dictFingerprint(iter->d);
            }
            iter->index++;
 
            // 下标超过了哈希表大小，不合法
            if (iter->index >= (signed) ht->size) {
                // 如果正在重置哈希表，redis 会尝试在第二个哈希表上进行迭代，
                // 否则真的就不合法了
 
                if (dictIsRehashing(iter->d) && iter->table == 0) {
                // 正在重置哈希表，证明数据正在从第一个哈希表整合到第二个哈希表，
                // 则指向第二个哈希表
                    iter->table++;
                    iter->index = 0;
                    ht = &iter->d->ht[1];
                } else {
                // 否则迭代完毕，这是真正不合法的情况
                    break;
                }
            }
 
            // 取得数据项入口
            iter->entry = ht->table[iter->index];
        } else {
            // 取得下一个数据项人口
            iter->entry = iter->nextEntry;
        }
 
        // 迭代器会保存下一个数据项的入口，因为用户可能会删除此函数返回的数据项
        // 入口，如此会导致迭代器失效，找不到下一个数据项入口
        if (iter->entry) {
            /* We need to save the 'next' here, the iterator user
             * may delete the entry we are returning. */
            iter->nextEntry = iter->entry->next;
            return iter->entry;
        }
    }
    return NULL;
}

建议继续学习：

1. redis源代码分析 - persistence    (阅读：31140)
2. python编程细节──遍历dict的两种方法比较    (阅读：18996)
3. Redis消息队列的若干实现方式    (阅读：10703)
4. 浅谈MySQL索引背后的数据结构及算法    (阅读：9885)
5. 基于Redis构建系统的经验和教训    (阅读：9283)
6. 浅谈redis数据库的键值设计    (阅读：8286)
7. redis运维的一些知识点    (阅读：7416)
8. redis在大数据量下的压测表现    (阅读：7379)
9. Redis和Memcached的区别    (阅读：6776)
10. Redis作者谈Redis应用场景    (阅读：6564)