1.Redis 源码分析字典（dict）
2.redis scan 命令底层原理（为什么会重复扫描？）

Redis 源码分析字典（dict）

       Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析

       Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的反编译和源码不一致问题运作机制。

       首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的借钱普通源码基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。

       在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。手机版购物源码当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。

       rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，怎样提取网页源码并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。

       在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。

       Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的求数字钱包源码分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。

       在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。

       总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。

redis scan 命令底层原理（为什么会重复扫描？）

       在 Redis 中，迭代器作为数据结构的重要组成部分，用于在字典等容器上高效地遍历数据。然而，迭代过程中字典可能因为数据增删而触发 rehash，导致数据可能被重复遍历。本文将探讨 Redis 如何解决这个问题。

       首先，Redis 的字典迭代器数据结构包含一个 字节的指纹，它是字典状态的标识，通过 dictFingerprint 函数生成，当字典结构变化时，指纹值也随之改变。redis 提供了两种迭代器：普通迭代器和安全迭代器。普通迭代器对字典指纹严格校验，确保数据不重复，适用于如 sort 命令，它在读取有序集合数据时使用。安全迭代器则确保在 rehash 期间数据的准确性，允许字典操作，如 keys 命令中用于遍历整个字典。

       对于大规模数据，Redis 通过 scan 命令引入了间断遍历（如 hscan 和 zscan），如 dictScan 函数，允许在操作过程中进行 rehash。dictScan 通过算法设计，保证所有数据都能遍历到，同时避免了在扩容或缩容时的重复扫描。具体来说，它利用位反转算法和取模操作来调整遍历顺序，确保数据的一致性。

       在 rehash 过程中，Redis 会并存两个哈希表，小表优先遍历。后台线程定期处理 rehash，以1ms为间隔。scan 逻辑中，一次 dictScan 可能会遍历多个槽位，而客户端命令扫描的次数可能超出预期，这可能导致线程阻塞。

       总结来说，Redis 通过指纹校验、安全机制和巧妙的遍历策略，确保了迭代过程的准确性和效率，即使在 rehash 操作中也能有效地避免数据重复遍历的问题。

       

参考资料：

       - Add SCAN command

       - Fix dictScan(): It can't scan all buckets when dict is shrinking.

       -《Redis 设计与源码分析》陈雷