dict的用途
dict是一种用于保存键值对的抽象数据结构，在redis中使用非常广泛，比如数据库、哈希结构的底层。
当执行下面这个命令：
> set msg "hello"
以及使用哈希结构，如：
> hset people name "hoohack"
都会使用到dict作为底层数据结构的实现。
结构的定义
先看看字典以及相关数据结构体的定义：
字典
/* 字典结构 每个字典有两个哈希表，实现渐进式哈希时需要用在将旧表rehash到新表 */
typedef struct dict {
dictType *type; /* 类型特定函数 */
void *privdata; /* 保存类型特定函数需要使用的参数 */
dictht ht[2]; /* 保存的两个哈希表，ht[0]是真正使用的，ht[1]会在rehash时使用 */
long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 rehash进度，如果不等于-1，说明还在进行rehash */
unsigned long iterators; /* number of iterators currently running 正在运行中的遍历器数量 */
} dict;
哈希表
/* 哈希表结构 */
typedef struct dictht {
dictEntry **table; /* 哈希表节点数组 */
unsigned long size; /* 哈希表大小 */
unsigned long sizemask; /* 哈希表大小掩码，用于计算哈希表的索引值，大小总是dictht.size - 1 */
unsigned long used; /* 哈希表已经使用的节点数量 */
} dictht;
哈希表节点
/* 哈希表节点 */
typedef struct dictEntry {
void *key; /* 键名 */
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v; /* 值 */
struct dictEntry *next; /* 指向下一个节点, 将多个哈希值相同的键值对连接起来*/
} dictEntry;
dictType
/* 保存一连串操作特定类型键值对的函数 */
typedef struct dictType {
uint64_t (*hashFunction)(const void *key); /* 哈希函数 */
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); /* 复制键函数 */
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); /* 复制值函数 */
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); /* 比较键函数 */
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); /* 销毁键函数 */
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); /* 销毁值函数 */
} dictType;
把上面的结构定义串起来，得到下面的字典数据结构：
根据数据结构定义，把关联图画出来后，看代码的时候就更加清晰。
从图中也可以看出来，字典的哈希表里，使用了链表解决键冲突的情况，称为链式地址法。
rehash(重新散列)
当操作越来越多，比如不断的向哈希表添加元素，此时哈希表需要分配了更多的空间，如果接下来的操作是不断地删除哈希表的元素，那么哈希表的大小就会发生变化，更重要的是，现在的哈希表不再需要那么大的空间了，在redis的实现中，为了保证哈希表的负载因子维持在一个合理范围内，当哈希表保存的键值对太多或者太少时，redis对哈希表大小进行相应的扩展和收缩，称为rehash（重新散列）。
执行rehash的流程图
负载因子解释
负载因子越大，意味着哈希表越满，越容易导致冲突，性能也就越低。因此，一般来说，当负载因子大于某个常数(可能是 1，或者 0.75 等)时，哈希表将自动扩容。
渐进式rehash
在上面的rehash流程图里面，rehash的操作不是一次性就完成了的，而是分多次，渐进式地完成。
原因是，如果需要rehash的键值对较多，会对服务器造成性能影响，渐进式地rehash避免了对服务器的影响。
渐进式的rehash使用了dict结构体中的rehashidx属性辅助完成。当渐进式哈希开始时，rehashidx会被设置为0，表示从dictEntry[0]开始进行rehash，每完成一次，就将rehashidx加1。直到ht[0]中的所有节点都被rehash到ht[1]，rehashidx被设置为-1，此时表示rehash结束。
结合代码再深入理解
／* 实现渐进式的重新哈希，如果还有需要重新哈希的key，返回1，否则返回0
*
* 需要注意的是，rehash持续将bucket从老的哈希表移到新的哈希表，但是，因为有的哈希表是空的，
* 因此函数不能保证即使一个bucket也会被rehash，因为函数最多一共会访问N*10个空bucket，不然的话，函数将会耗费过多性能，而且函数会被阻塞一段时间
*/
int dictRehash(dict *d, int n) {
int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
dictEntry *de, *nextde;
assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
/* 找到非空的哈希表下标 */
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
d->rehashidx++;
if (--empty_visits == 0) return 1;
}
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
/* 实现将bucket从老的哈希表移到新的哈希表 */
while(de) {
unsigned int h;
nextde = de->next;
/* Get the index in the new hash table */
h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
de->next = d->ht[1].table[h];
d->ht[1].table[h] = de;
d->ht[0].used--;
d->ht[1].used++;
de = nextde;
}
d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
d->rehashidx++;
}
/* 如果已经完成了，释放旧的哈希表，返回0 */
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;
}
/* 继续下一次rehash */
return 1;
}
在渐进式rehash期间，所有对字典的操作，包括：添加、查找、更新等等，程序除了执行指定的操作之外，还会顺带将ht[0]哈希表索引的所有键值对rehash到ht[1]。比如添加：
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key, dictEntry **existing)
{
int index;
dictEntry *entry;
dictht *ht;
／* 如果正在rehash，顺带执行rehash操作 */
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
/* 获取新元素的下标，如果已经存在，返回-1 */
if ((index = _dictKeyIndex(d, key, dictHashKey(d,key), existing)) == -1)
return NULL;
ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0]; // 如果正在进行rehash操作，返回ht[1],否则返回ht[0]
entry = zmalloc(sizeof(*entry));
entry->next = ht->table[index];
ht->table[index] = entry;
ht->used++;
/* Set the hash entry fields. */
dictSetKey(d, entry, key);
return entry;
}
总结
使用一个标记值标记某项操作正在执行是编程中常用的手段，比如本文提到的rehashidx，多利用此手段可以解决很多问题。
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