探秘Redis 探究其中的查找过程（redis查找过程）

Redis是一款基于内存的键值对存储数据库，被广泛应用于缓存、队列、排行榜、消息系统等场景。在Redis中，数据存储以键值对的形式进行，Redis支持多种不同类型的键值对，如字符串、哈希、集合等。

在Redis中，查找是一项关键的操作，它决定了Redis的性能。在Redis的底层实现中，查找是通过哈希表实现的。哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，其中每个键通过哈希函数映射到一个对应的桶中存储。

通过对Redis的哈希表实现进行分析，可以更加深入地理解Redis的查找过程。Redis中的哈希表实现是由dict.c文件实现的，包括了哈希表的基本操作，如数据插入、删除、查找、哈希函数的实现等。

可以通过以下代码实现Redis哈希表的创建和销毁：

dict *d = dictCreate(&myDictType,NULL); //创建哈希表
dictRelease(d); //销毁哈希表

上述代码中，dictCreate()函数用于创建具有myDictType类型的哈希表，其中myDictType包含了哈希表元素键值对的操作函数。dictRelease()函数用于销毁哈希表。

哈希函数是哈希表实现的关键，它将不同的键映射到不同的桶中，用于查找时提高查找速度。Redis采用的哈希函数是MurmurHash2算法。

以下是MurmurHash2算法的代码实现：

uint32_t MurmurHash2(const void *key, int len, uint32_t seed)
{
    const uint32_t m = 0x5bd1e995;
    const int r = 24;
    const unsigned char *data = (const unsigned char *)key;
    uint32_t h = seed ^ len;
    while (len >= 4)
    {
        uint32_t k = *(uint32_t *)data;
        k *= m;
        k ^= k >> r;
        k *= m;
        h *= m;
        h ^= k;
        data += 4;
        len -= 4;
    }
    switch (len)
    {
        case 3:
            h ^= data[2] 
        case 2:
            h ^= data[1] 
        case 1:
            h ^= data[0];
            h *= m;
    }
    h ^= h >> 13;
    h *= m;
    h ^= h >> 15;
    return h;
}

哈希表实现中的查找过程也是比较复杂的。哈希表中每个桶实际上是一个链表，每次查找时需要遍历对应桶的链表，查找是否存在相同的键，如果存在则返回对应的值。

以下是Redis哈希表实现中的查找函数dictFind()的代码实现：

dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
    dictEntry *he;
    unsigned int h, idx, table;
    if (d->ht[0].used + d->ht[1].used == 0) return NULL;
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    h = dictHashKey(d, key);
    for (table = 0; table 
    {
        idx = h & d->ht[table].sizemask;
        he = d->ht[table].table[idx];
        while (he)
        {
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return he;
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
    }
    return NULL;
}

在进行实际开发和使用Redis时，还需要根据具体场景和需求选择不同的数据结构和算法，以达到最佳性能和效果。希望通过本文对Redis的查找过程有一定了解，从而更好地应用Redis来解决实际问题。