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redis中scan命令的基本实现方法

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/25 浏览:3 次 )

前言

在一个天朗气清的日子,小灰登上了线上的redis打算查询数据。然而他只记得前缀而不知道整个键是多少,于是在命令行敲入了“keys xxx*”命令。

瞬间服务卡死,报警邮件堆满了邮箱,而小灰,只能目瞪狗呆的等待着即将降临的case study。

基本上,keys *命令都是在线上是被运维禁止的。

redis的键在键值对大小大于hash-max-ziplist-value且个数小于hash-max-ziplist-entries的时候,是存放在散列表数据结构中的,在运行keys命令的时候,需要遍历数据库键空间,把所有键都取出来后与keys后面的pattern匹配。

在键很多的情况下,redis可能的卡顿会在秒级以上,导致所有流量都打到数据库,使得数据库雪崩。

那我们怎么才能够在查找到目标键呢?在redis2.8.0的时候加入了scan命令,可以分批次扫描redis键。虽然在应用的时候会使得要查询到全部符合要求的key的时间变长,但是大大大大减少了redis卡顿的几率

在这里先补充一下背景:

redis中的字典rehash是渐进式哈希,即不是一次性把所有的键都迁移到新的哈希表,而是在下面两种情况下迁移数据:
每次哈希表操作的时候,如果当前正在rehash,则迁移一个节点;
服务空闲时,会rehash一百个节点。

scan命令可以保证在(没有键修改的)字典正在rehash的过程中做到以下两点:

  • 不出现重复数据
  • 不遗漏数据

那scan命令是怎么做到在rehash过程中都能不重复不遗漏地遍历所有节点的呢?让我们来一起走读一下源码。

Let's GO!

在使用scan命令的时候,我们每次传入一个游标(从0开始),然后下一轮继续使用本轮redis返回的游标。scan字典的核心函数是dictScan,而dictScan的更新游标的核心代码如下:

v |= ~m0;//或者m1
/* Increment the reverse cursor */
v = rev(v);
v++;
v = rev(v);

其中m0、m1为当前哈希表大小减一,rev是二进制逆序。

看到这里,不知道在座的各位是不是也是跟我一样是下面这个表情

让我们来模拟一下问题,就清楚了。

我们假设现在在一个四个节点的哈希表中遍历,如下图,游标的遍历节点为:0 -> 2 -> 1 -> 3 :

redis中scan命令的基本实现方法

再来模拟8节点的情况:

redis中scan命令的基本实现方法

看到这里是不是稍微明白了,上面那段代码就是在当前的有效位数(比如四节点则有效位数2)范围内,从左到右进一位。

假设在遍历了0,返回2之后,字典进行了扩容,则接下来应该访问 2 -> 6 -> 1 -> 5 -> 3 -> 7。

小灰:咦,那4不是遗漏了吗?

4已经在第一轮遍历0的时候,把扩容后的4的数据也访问了。

所以,假设扩容前有效位为m,因为redis的哈希表扩容每次都是当前节点满了( use==size)的时候扩容为大于size的2^N,所以扩容后有效位则为m+1。

上面那段代码其实是保持低位的m位不变,高位一个为0一个为1。这样就保证了扩容后,跳过了的节点已经在之前被访问过,因为跳过的节点是被访问过的节点分出来的。

redis中scan命令的基本实现方法

缩容同理,可以自己推一下。

看到这里,是不是觉得redis的scan游标设计的很巧妙呢?

小灰:原来如此,看来我又可以去查数据了呢!

最后附上完整的rehash过程中scan的代码:

// 指向两个哈希表
t0 = &d->ht[0];
t1 = &d->ht[1];

/* Make sure t0 is the smaller and t1 is the bigger table */
// 确保 t0 比 t1 要小
if (t0->size > t1->size) {
 t0 = &d->ht[1];
 t1 = &d->ht[0];
}

// 记录掩码
m0 = t0->sizemask;
m1 = t1->sizemask;

/* Emit entries at cursor */
// 指向桶,并迭代桶中的所有节点
de = t0->table[v & m0];
while (de) {//迭代第一张小hash表
 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 {//迭代第二张大hash表
 /* 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;
 }

 //计算一个哈希表节点索引的方法 是 hash(key)&mask。哈希表容量为 8,则 mask 为 111,因此,节点的索引值就取决于哈希值的低 3 bit,
 // 设索引值是 abc。如果哈希表容量为 16,则 mask 为 1111,该节点的哈希值不变,而索引值是 "color: #ff0000">总结

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