字典
概述
字典又称为符号表(symbol table)、关联数组(associative array)或映射(map)，是一种保存键值对(key-value pair)的抽象数据结构，在字典中，一个键(key)可以和一个值(value)进行关联(或者说将键映射为值)，这些关联的键和值就称为键值对。字典中的每个键都是独一无二的，程序可以在字典中根据键查找与之关联的值，或者通过键来更新值，又或者根据键来删除整个键值对等等
字典经常作为一种数据结构内置在很多高级编程语言里面，但Redis所使用的C语言并没有内置这种数据结构，因此Redis构建了自己的字典实现。字典在Redis中的应用相当广泛，比如Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的，对数据库的增删改查操作也是构建在对字典的操作之上的。
除了用来表示数据库之外，字典还是哈希键的底层实现之一，当一个哈希键包含的键值对比较多，又或者键值对中的元素都是比较长的字符串时，Redis就会使用字典作为哈希键的底层实现。
除了用来实现数据库和哈希键之外，Redis的不少功能也用到了字典
例子
- 举个例子，当我们执行代码中的命令之后，会在数据库中创建一个键为"msg"，值为"hello world"的键值对，这个键值对就是保存在代表数据库的字典里面的。
redis> SET msg "hello world"
OK
- 举个例子，website是一个包含3个键值对的哈希键，这个哈希键的键都是一些数据库的名字，而键的值就是数据库的主页网址:如代码所示。website键的底层实现就是一个字典，字典中包含了3个键值对，例如:Redis-Redis.io、MariaDB-MariaDB.org、MongoDB-MongoDB.org
redis> HLEN webiste
(integer) 3
redis> HGETALL website
1) "Redis"
2) "Redis.io"
3) "MariaDB"
4) "MariaDB.org"
5) "MongoDB"
6) "MongoDB.org"
字典的实现
Redis的字典使用哈希表作为子层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对
哈希表
Redis字典所使用的哈希表由dict.h/dictht结构定义:如代码所示
table属性是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向dict.h/dictEntry结构的指针，每个dictEntry结构保存着一个键值对。size属性记录了哈希表的大小，也即是table数组的大小，而used属性则记录了哈希表目前已有节点(键值对)的数量。sizemask属性的值总是等于size-1,这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到table数组的哪个索引上面。
typedef struct dictht {
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表大小
unsigned long size;
// 哈希表大小掩码，用于计算索引值
// 总是等于size -1
unsigned long sizemask;
// 该哈希表已有的数量
unsigned long used;
}dictht;
这是一个大小为4的空哈希表(没有包含任何键值对)
哈希表节点
哈希表节点使用dictEntry结构表示，每个dictEntry结构都保存着一个键值对，如代码所示.key属性保存着键值对中的键，而v属性保存着键值对中的值，其中键值对的值可以是一个指针，或者是一个uint64_t整数，又或者是一个int64_t整数。next属性是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，以此来解决键冲突(collision)的问题
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
}v;
// 指向下个哈希表节点，形成链表
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
例子
- 举个例子，该图就是通过next指针，将两个索引值相同的键K1和K0连接在一起的
字典
Redis中的字典由dict.h/dict结构表示:如代码所示。
type属性和privdata属性是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的:
- 1.type属性是一个指向dictType结构的指针，每个dictType结构保存了一簇用于操作特定类型键值对
的函数，Redis会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。 - 2.而privdata属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
typedef struct dict {
// 类型特定函数
dictType *type;
// 私有数据
void *privdata;
// 哈希表
dictht ht[2];
// rehash索引
// 当rehash不在进行时，值为-1
int trehashidx; // rehasing not in progress if rehashidx == -1
}dict;
ht属性是一个包含两个项的数组，数组中的每个项都是一个dictht哈希表，一般情况下，字典只使用ht[0]哈希表，ht[1]哈希表只会在对ht[0]哈希表进行rehash时使用。除了ht[1]之外，另一个和rehash有关的属性就是rehashidx，它记录了rehash目前的进度，如果目前没有在进行rehash，那么它的值为-1.
typedef struct dictType {
// 计算哈希值的函数
unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
// 复制键的函数
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
// 复制值的函数
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
// 对比键的函数
int (*keyCompare)(void *privdata,const void *key1, const void *key2);
// 销毁键的函数
void (*keyDestructor)(void *key);
// 销毁值的函数
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
}dictType;
展示了一个普通状态下(没有进行rehash)的字典
哈希算法
当要将一个新的键值对添加到字典里面时，程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值，然后再根据
索引值，将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。
Redis计算哈希值和索引值的方法如下:
#使用字典设置的哈希函数，计算键key的哈希值
hash = dict->type->hashFunction(key);
#使用哈希表的sizemask属性和哈希值，计算出索引值
#根据情况不同，ht[x]可以是ht[0]或者ht[1]
index = hash & dict->ht[x].sizemask;
当字典被用作数据库的底层实现，或者哈希键的底层实现时，Redis使用MurmurHash2算法来计算键的哈希值的，这种算法的优点在于，即使输入的键是有规律的，算法仍能给出一个很好的随机分布性，并且算法的计算速度也非常快。
例子
举个例子，如果要将一个键值对K0和V0添加到字典里面，
那么程序会使用语句
hash = dict->type->hashFunction(k0);
计算k0的哈希值.假设计算得出的哈希值为8，那么程序会继续使用语句:
index = hash & dict->ht[0].sizemask = 8 & 3 = 0;
计算出键K0的索引值0，这表示包含键值对K0和V0的节点应该被放置到
哈希表数组真的索引0位置上，如图所示
