Swoole 源码分析——基础模块之 HashMap

内容简介：Swoole 源码分析——基础模块之 HashMap

HashMap 的数据结构

• HashMap 的数据结构很简单，就是一个根节点、一个迭代器还有一个析构函数
• HashMap 比较复杂的地方在于其节点 swHashMap_node 的 UT_hash_handle 数据成员，该数据成员是 C 语言 hash 库 uthash，HashMap 大部分功能依赖于这个 uthash。
• swHashMap_node 中 key_int 是键值的长度，key_str 是具体的键值，data 是 value 数据

typedef void (*swHashMap_dtor)(void *data);

typedef struct
{
    struct swHashMap_node *root;
    struct swHashMap_node *iterator;
    swHashMap_dtor dtor;
} swHashMap;

typedef struct swHashMap_node
{
    uint64_t key_int;
    char *key_str;
    void *data;
    UT_hash_handle hh;
} swHashMap_node;

HashMap

由于 HashMap 是在底层 uthash 哈希表的基础上构建的，如果想要详细了解其原理大家可以先看看下一节内容后再阅读本小节。

HashMap 的初始化

• HashMap 的初始化主要是对底层 uthash 哈希表进行内存的分配、初始化
• uthash 哈希表的初始化包括 tbl、buckets 的初始化，成员变量的具体意义可以参考下一节内容

swHashMap* swHashMap_new(uint32_t bucket_num, swHashMap_dtor dtor)
{
    swHashMap *hmap = sw_malloc(sizeof(swHashMap));
    if (!hmap)
    {
        swWarn("malloc[1] failed.");
        return NULL;
    }
    swHashMap_node *root = sw_malloc(sizeof(swHashMap_node));
    if (!root)
    {
        swWarn("malloc[2] failed.");
        sw_free(hmap);
        return NULL;
    }

    bzero(hmap, sizeof(swHashMap));
    hmap->root = root;

    bzero(root, sizeof(swHashMap_node));

    root->hh.tbl = (UT_hash_table*) sw_malloc(sizeof(UT_hash_table));
    if (!(root->hh.tbl))
    {
        swWarn("malloc for table failed.");
        sw_free(hmap);
        return NULL;
    }

    memset(root->hh.tbl, 0, sizeof(UT_hash_table));
    root->hh.tbl->tail = &(root->hh);
    root->hh.tbl->num_buckets = SW_HASHMAP_INIT_BUCKET_N;
    root->hh.tbl->log2_num_buckets = HASH_INITIAL_NUM_BUCKETS_LOG2;
    root->hh.tbl->hho = (char*) (&root->hh) - (char*) root;
    root->hh.tbl->buckets = (UT_hash_bucket*) sw_malloc(SW_HASHMAP_INIT_BUCKET_N * sizeof(struct UT_hash_bucket));
    if (!root->hh.tbl->buckets)
    {
        swWarn("malloc for buckets failed.");
        sw_free(hmap);
        return NULL;
    }
    memset(root->hh.tbl->buckets, 0, SW_HASHMAP_INIT_BUCKET_N * sizeof(struct UT_hash_bucket));
    root->hh.tbl->signature = HASH_SIGNATURE;

    hmap->dtor = dtor;

    return hmap;
}

HashMap 的新元素添加

• 首先需要新建一个 swHashMap_node，为 key_str、key_int 与 data
• 将新建的 swHashMap_node 添加到哈希表中
• 为 UT_hash_handler 的 prev、next、key、keylen、hashv、tbl 成员变量赋值，将新的 UT_hash_handler 放入双向链表的尾部，更新 tbl 的 tail 成员
• 利用 HASH_ADD_TO_BKT 函数将 UT_hash_handler 插入到哈希桶中

int swHashMap_add(swHashMap* hmap, char *key, uint16_t key_len, void *data)
{
    swHashMap_node *node = (swHashMap_node*) sw_malloc(sizeof(swHashMap_node));
    if (node == NULL)
    {
        swWarn("malloc failed.");
        return SW_ERR;
    }
    bzero(node, sizeof(swHashMap_node));
    swHashMap_node *root = hmap->root;
    node->key_str = sw_strndup(key, key_len);
    node->key_int = key_len;
    node->data = data;
    return swHashMap_node_add(root, node);
}

static sw_inline int swHashMap_node_add(swHashMap_node *root, swHashMap_node *add)
{
    unsigned _ha_bkt;
    add->hh.next = NULL;
    add->hh.key = add->key_str;
    add->hh.keylen = add->key_int;

    root->hh.tbl->tail->next = add;
    add->hh.prev = ELMT_FROM_HH(root->hh.tbl, root->hh.tbl->tail);
    root->hh.tbl->tail = &(add->hh);

    root->hh.tbl->num_items++;
    add->hh.tbl = root->hh.tbl;
    add->hh.hashv = swoole_hash_jenkins(add->key_str, add->key_int);
    _ha_bkt = add->hh.hashv & (root->hh.tbl->num_buckets - 1);

    HASH_ADD_TO_BKT(root->hh.tbl->buckets[_ha_bkt], &add->hh);

    return SW_OK;
}

swHashMap_add_int 添加 int 类型元素

• swHashMap_add_int 直接调用 HASH_ADD_INT 更新整个哈希表，比起 swHashMap_add 函数，没有了复杂的 uthash 数据结构的更新

int swHashMap_add_int(swHashMap *hmap, uint64_t key, void *data)
{
    swHashMap_node *node = (swHashMap_node*) sw_malloc(sizeof(swHashMap_node));
    swHashMap_node *root = hmap->root;
    if (node == NULL)
    {
        swWarn("malloc failed");
        return SW_ERR;
    }
    node->key_int = key;
    node->data = data;
    node->key_str = NULL;
    HASH_ADD_INT(root, key_int, node);
    return SW_OK;
}

swHashMap_find 查找元素

• 首先先通过哈希键计算哈希值，找出哈希桶的索引
• HASH_FIND_IN_BKT 会根据哈希桶来查找具体的元素

void* swHashMap_find(swHashMap* hmap, char *key, uint16_t key_len)
{
    swHashMap_node *root = hmap->root;
    swHashMap_node *ret = swHashMap_node_find(root, key, key_len);
    if (ret == NULL)
    {
        return NULL;
    }
    return ret->data;
}

static sw_inline swHashMap_node *swHashMap_node_find(swHashMap_node *root, char *key_str, uint16_t key_len)
{
    swHashMap_node *out;
    unsigned bucket, hash;
    out = NULL;
    if (root)
    {
        hash = swoole_hash_jenkins(key_str, key_len);
        bucket = hash & (root->hh.tbl->num_buckets - 1);
        HASH_FIND_IN_BKT(root->hh.tbl, hh, (root)->hh.tbl->buckets[bucket], key_str, key_len, out);
    }
    return out;
}

swHashMap_find_int 函数

• swHashMap_find_int 函数直接调用 HASH_FIND_INT 查找

void* swHashMap_find_int(swHashMap* hmap, uint64_t key)
{
    swHashMap_node *ret = NULL;
    swHashMap_node *root = hmap->root;
    HASH_FIND_INT(root, &key, ret);
    if (ret == NULL)
    {
        return NULL;
    }
    return ret->data;
}

swHashMap_each 遍历

• swHashMap_each 利用迭代器不断获取下一个元素

void* swHashMap_each(swHashMap* hmap, char **key)
{
    swHashMap_node *node = swHashMap_node_each(hmap);
    if (node)
    {
        *key = node->key_str;
        return node->data;
    }
    else
    {
        return NULL;
    }
}

static sw_inline swHashMap_node* swHashMap_node_each(swHashMap* hmap)
{
    swHashMap_node *iterator = hmap->iterator;
    swHashMap_node *tmp;

    if (hmap->root->hh.tbl->num_items == 0)
    {
        return NULL;
    }
    if (iterator == NULL)
    {
        iterator = hmap->root;
    }
    tmp = iterator->hh.next;
    if (tmp)
    {
        hmap->iterator = tmp;
        return tmp;
    }
    else
    {
        hmap->iterator = NULL;
        return NULL;
    }
}

swHashMap_count 函数

uint32_t swHashMap_count(swHashMap* hmap)
{
    if (hmap == NULL)
    {
        return 0;
    }
    return HASH_COUNT(hmap->root);
}

swHashMap_del 删除元素

• 删除元素首先需要 swHashMap_node_delete 函数来重构哈希表，然后调用 swHashMap_node_free 释放内存

int swHashMap_del(swHashMap* hmap, char *key, uint16_t key_len)
{
    swHashMap_node *root = hmap->root;
    swHashMap_node *node = swHashMap_node_find(root, key, key_len);
    if (node == NULL)
    {
        return SW_ERR;
    }
    swHashMap_node_delete(root, node);
    swHashMap_node_free(hmap, node);
    return SW_OK;
}

static sw_inline void swHashMap_node_free(swHashMap *hmap, swHashMap_node *node)
{
    swHashMap_node_dtor(hmap, node);
    sw_free(node->key_str);
    sw_free(node);
}

• 删除重构哈希表流程较为复杂，步骤和 HASH_DELETE 函数逻辑一致，详细可以看下一节

static int swHashMap_node_delete(swHashMap_node *root, swHashMap_node *del_node)
{
    unsigned bucket;
    struct UT_hash_handle *_hd_hh_del;

    if ((del_node->hh.prev == NULL) && (del_node->hh.next == NULL))
    {
        sw_free(root->hh.tbl->buckets);
        sw_free(root->hh.tbl);
    }
    else
    {
        _hd_hh_del = &(del_node->hh);
        if (del_node == ELMT_FROM_HH(root->hh.tbl, root->hh.tbl->tail))
        {
            root->hh.tbl->tail = (UT_hash_handle*) ((ptrdiff_t) (del_node->hh.prev) + root->hh.tbl->hho);
        }
        if (del_node->hh.prev)
        {
            ((UT_hash_handle*) ((ptrdiff_t) (del_node->hh.prev) + root->hh.tbl->hho))->next = del_node->hh.next;
        }
        else
        {
            DECLTYPE_ASSIGN(root, del_node->hh.next);
        }
        if (_hd_hh_del->next)
        {
            ((UT_hash_handle*) ((ptrdiff_t) _hd_hh_del->next + root->hh.tbl->hho))->prev = _hd_hh_del->prev;
        }
        HASH_TO_BKT(_hd_hh_del->hashv, root->hh.tbl->num_buckets, bucket);
        HASH_DEL_IN_BKT(hh, root->hh.tbl->buckets[bucket], _hd_hh_del);
        root->hh.tbl->num_items--;
    }
    return SW_OK;
}

swHashMap_del_int 函数

• swHashMap_del_int 函数没有复杂逻辑，直接调用了 HASH_DEL 这个第三方库

int swHashMap_del_int(swHashMap *hmap, uint64_t key)
{
    swHashMap_node *ret = NULL;
    swHashMap_node *root = hmap->root;

    HASH_FIND_INT(root, &key, ret);
    if (ret == NULL)
    {
        return SW_ERR;
    }
    HASH_DEL(root, ret);
    swHashMap_node_free(hmap, ret);
    return SW_OK;
}

swHashMap_free 销毁哈希表

• 销毁哈希表需要循环所有的哈希节点元素，逐个删除
• HASH_ITER 用于循环所有的哈希节点元素

void swHashMap_free(swHashMap* hmap)
{
    swHashMap_node *find, *tmp = NULL;
    swHashMap_node *root = hmap->root;
    HASH_ITER(hh, root, find, tmp)
    {
        if (find == root) continue;
        swHashMap_node_delete(root, find);
        swHashMap_node_free(hmap, find);
    }

    sw_free(hmap->root->hh.tbl->buckets);
    sw_free(hmap->root->hh.tbl);
    sw_free(hmap->root);

    sw_free(hmap);
}

uthash 哈希表

uthash 是使用开链法实现的哈希表，其代码均是宏函数编写，首先我们先看看这个哈希表的数据结构：

• uthash 由三种数据结构构成：UT_hash_table、UT_hash_bucket、UT_hash_handle

UT_hash_table

• UT_hash_table 是整个哈希表的核心，UT_hash_bucket 是根据哈希值排列的数组，UT_hash_handle 是开链法中哈希冲突的链表

• 从上图可以清楚的看出来 UT_hash_table 的数据结构：

  • buckets 是哈希桶数组的首地址；num_buckets 是哈希桶的数量；log2_num_buckets 是 log2(num_buckets) 的值
  • tail 是哈希链表的最后那个元素地址;num_items 是哈希链表的元素个数
  • hho：成员变量 UT_hash_handle 相对于用户结构体首部的位置
  • ideal_chain_maxlen ：在理想情况下，即所有的元素刚好平坦到每个 buckets 指向的链表中，任何两个链表的数目相差不超过1时，一个链表中能够容纳的元素数目，实际上就等于 num_items / num_buckets + (num_items % num_buckets == 0 ? 0 : 1)；
  • nonideal_items ：实际上 buckets 的数目超过 ideal_chain_maxlen 的链表数；
  • noexpand：当这个值为1时，永远不会对 buckets 的大小进行扩充
  • ineff_expands：当某个 buckets 的链表过长时，需要对 buckets 指向的数组的大小进行扩充，然后对整个链表重新分配各自的哈希桶；扩张后如果 nonideal_items 仍然大于 num_items 的一半时，也就是说明当前哈希表严重不平衡，哈希冲突很严重，这个时候说明当前的键值有问题，或者哈希算法有问题，并不是扩充 buckets 数组能够解决的。这个时候，就会递增 ineff_expands 的值，当 ineff_expands 大于 1 的时候，就会设置 noexpand 设置为 1，永远不会扩充 buckets 的大小。
  • bloom_bv：指向一个 uint8_t 类型的数组，用来标记 buckets 中每个链表是否为空，可以优化查找的速度，因为这个数组中每个元素是一个字节，所以每个元素可以标记8个链表，例如要判断 bucket[1]->hh_head 是否为空，只要判断(bloom_bv[0] & 2) 是否为0即可;
  • bloom_nbits：bloom_bv 指向的数组大小为 (1 << bloom_nbits)。

typedef struct UT_hash_table {
   UT_hash_bucket *buckets;
   unsigned num_buckets, log2_num_buckets;
   unsigned num_items;
   struct UT_hash_handle *tail;
   ptrdiff_t hho; 

   unsigned ideal_chain_maxlen;

   unsigned nonideal_items;

   unsigned ineff_expands, noexpand;

   uint32_t signature; /* used only to test bloom exists in external analysis */

   #ifdef HASH_BLOOM
   uint32_t bloom_sig; /* used only to test bloom exists in external analysis */
   uint8_t *bloom_bv;
   char bloom_nbits;
#endif

} UT_hash_table;

UT_hash_handle

• UT_hash_handle 是存储数据的真正地方，也是哈希表的最小结构单元，如下图，不同于一般的开链法，只有在哈希冲突的时候才会将两个元素用链表连接起来，uthash 哈希表将所有 UT_hash_handle 元素构成了两种双向链表
  • prev、next 构成的双向链表将所有 UT_hash_handle 元素都连接到了一起，这个是为了能够快速的访问所有的数据，
  • hh_prev、hh_next将所有哈希冲突的、哈希值相同的元素归并到了一起
• key、keylen 是存储的键值与长度，hashv 是键值的哈希值
• tbl 是上一小节的 UT_hash_table

typedef struct UT_hash_handle {
   struct UT_hash_table *tbl;
   void *prev;                       /* prev element in app order      */
   void *next;                       /* next element in app order      */
   struct UT_hash_handle *hh_prev;   /* previous hh in bucket order    */
   struct UT_hash_handle *hh_next;   /* next hh in bucket order        */
   void *key;                        /* ptr to enclosing struct's key  */
   unsigned keylen;                  /* enclosing struct's key len     */
   unsigned hashv;                   /* result of hash-fcn(key)        */
} UT_hash_handle;

UT_hash_bucket

• 哈希桶是哈希表非常重要的成员，位于同一个哈希桶内的 UT_hash_handle 元素拥有相同的哈希值 hashv，不过这种概率很小。
• 由于 buckets 指向的数组可能比较小（初始值为32，这个值一定是2的指数次方），所以会先对 UT_hash_handle 元素 中的 hashv 进行一次按位与操作 (idx = (hashv & (num_buckets-1)))，然后被插入到 buckets[idx]->hh_head 指向的双向链表中
• count: hh_head 指向的链表中的元素数目；
• expand_mult：当 count 的值大于 (expand_mult+1)*10 时，则对 buckets 指向的数组的大小进行扩充；在扩充之后 expand_mult 被设定为 count / ideal_chain_maxlen。

typedef struct UT_hash_bucket {
   struct UT_hash_handle *hh_head;
   unsigned count;

   unsigned expand_mult;

} UT_hash_bucket;

ELMT_FROM_HH 函数

我们之前说 UT_hash_handle 元素构成了两套双向链表，prev、next 构成了其中一套，但是确切地说 prev、next 指向的地址并不是 UT_hash_handle 的地址，而是它的上一层。例如我们之前说的：

typedef struct swHashMap_node
{
    uint64_t key_int;
    char *key_str;
    void *data;
    UT_hash_handle hh;
} swHashMap_node;

prev、next 指向的地址实际是 swHashMap_node 的地址，这个 swHashMap_node 与 UT_hash_handle 之间还有用户自定义的 header 数据，这个数据的大小就是 UT_hash_table 的 hho 成员变量的值。

ELMT_FROM_HH 就是通过 UT_hash_handle 的地址反算 swHashMap_node 地址的函数：

#define ELMT_FROM_HH(tbl,hhp) ((void*)(((char*)(hhp)) - ((tbl)->hho)))

HASH_TO_BKT 函数

• HASH_TO_BKT 函数根据哈希值计算哈希桶的索引值，因为哈希值会很大，必然要转为哈希桶数组的 index

#define HASH_TO_BKT( hashv, num_bkts, bkt )                                      \
do {                                                                             \
  bkt = ((hashv) & ((num_bkts) - 1));                                            \
} while(0)

HASH_MAKE_TABLE 函数

• HASH_MAKE_TABLE 函数用于创建 UT_hash_table

#define HASH_MAKE_TABLE(hh,head)                                                 \
do {                                                                             \
  (head)->hh.tbl = (UT_hash_table*)uthash_malloc(                                \
                  sizeof(UT_hash_table));                                        \
  if (!((head)->hh.tbl))  { uthash_fatal( "out of memory"); }                    \
  memset((head)->hh.tbl, 0, sizeof(UT_hash_table));                              \
  (head)->hh.tbl->tail = &((head)->hh);                                          \
  (head)->hh.tbl->num_buckets = HASH_INITIAL_NUM_BUCKETS;                        \
  (head)->hh.tbl->log2_num_buckets = HASH_INITIAL_NUM_BUCKETS_LOG2;              \
  (head)->hh.tbl->hho = (char*)(&(head)->hh) - (char*)(head);                    \
  (head)->hh.tbl->buckets = (UT_hash_bucket*)uthash_malloc(                      \
          HASH_INITIAL_NUM_BUCKETS*sizeof(struct UT_hash_bucket));               \
  if (! (head)->hh.tbl->buckets) { uthash_fatal( "out of memory"); }             \
  memset((head)->hh.tbl->buckets, 0,                                             \
          HASH_INITIAL_NUM_BUCKETS*sizeof(struct UT_hash_bucket));               \
  HASH_BLOOM_MAKE((head)->hh.tbl);                                               \
  (head)->hh.tbl->signature = HASH_SIGNATURE;                                    \
} while(0)

HASH_ADD_TO_BKT 函数

• HASH_ADD_TO_BKT 函数用于向 UT_hash_bucket 中添加新的 UT_hash_handle 元素
• head 是通过哈希已经计算好的哈希桶，addhh 是要新添加的 UT_hash_handle 元素
• 新添加的元素会替换哈希桶的 hh_head
• 如果当前哈希桶中的 UT_hash_handle 元素数量过多，就会考虑扩充 UT_hash_bucket 的数量，并且重新分配

/* add an item to a bucket  */
#define HASH_ADD_TO_BKT(head,addhh)                                              \
do {                                                                             \
 head.count++;                                                                   \
 (addhh)->hh_next = head.hh_head;                                                \
 (addhh)->hh_prev = NULL;                                                        \
 if (head.hh_head) { (head).hh_head->hh_prev = (addhh); }                        \
 (head).hh_head=addhh;                                                           \
 if (head.count >= ((head.expand_mult+1) * HASH_BKT_CAPACITY_THRESH)             \
     && (addhh)->tbl->noexpand != 1) {                                           \
       HASH_EXPAND_BUCKETS((addhh)->tbl);                                        \
 }                                                                               \
} while(0)

HASH_EXPAND_BUCKETS 函数

• HASH_EXPAND_BUCKETS 函数用于扩充哈希桶的数量
• 每次扩充都会增长一倍，并且重新计算 ideal_chain_maxlen
• 遍历所有的 UT_hash_handle 元素，并且根据他们的 hashv 重新计算它们归属的哈希桶的索引，并将其放入新的哈希桶中
• 更新 UT_hash_table 的 num_buckets、log2_num_buckets
• 重新计算 nonideal_items 值，如果大于元素的一半，说明哈希冲突仍然严重，哈希桶的扩容并不能解决问题，那么就将 ineff_expands 递增，必要的时候禁止哈希桶的扩容

#define HASH_EXPAND_BUCKETS(tbl)                                                 \
do {                                                                             \
    unsigned _he_bkt;                                                            \
    unsigned _he_bkt_i;                                                          \
    struct UT_hash_handle *_he_thh, *_he_hh_nxt;                                 \
    UT_hash_bucket *_he_new_buckets, *_he_newbkt;                                \
    _he_new_buckets = (UT_hash_bucket*)uthash_malloc(                            \
             2 * tbl->num_buckets * sizeof(struct UT_hash_bucket));              \
    if (!_he_new_buckets) { uthash_fatal( "out of memory"); }                    \
    memset(_he_new_buckets, 0,                                                   \
            2 * tbl->num_buckets * sizeof(struct UT_hash_bucket));               \
    tbl->ideal_chain_maxlen =                                                    \
       (tbl->num_items >> (tbl->log2_num_buckets+1)) +                           \
       ((tbl->num_items & ((tbl->num_buckets*2)-1)) ? 1 : 0);                    \
    tbl->nonideal_items = 0;                                                     \
    for(_he_bkt_i = 0; _he_bkt_i < tbl->num_buckets; _he_bkt_i++)                \
    {                                                                            \
        _he_thh = tbl->buckets[ _he_bkt_i ].hh_head;                             \
        while (_he_thh) {                                                        \
           _he_hh_nxt = _he_thh->hh_next;                                        \
           HASH_TO_BKT( _he_thh->hashv, tbl->num_buckets*2, _he_bkt);            \
           _he_newbkt = &(_he_new_buckets[ _he_bkt ]);                           \
           if (++(_he_newbkt->count) > tbl->ideal_chain_maxlen) {                \
             tbl->nonideal_items++;                                              \
             _he_newbkt->expand_mult = _he_newbkt->count /                       \
                                        tbl->ideal_chain_maxlen;                 \
           }                                                                     \
           _he_thh->hh_prev = NULL;                                              \
           _he_thh->hh_next = _he_newbkt->hh_head;                               \
           if (_he_newbkt->hh_head) _he_newbkt->hh_head->hh_prev =               \
                _he_thh;                                                         \
           _he_newbkt->hh_head = _he_thh;                                        \
           _he_thh = _he_hh_nxt;                                                 \
        }                                                                        \
    }                                                                            \
    uthash_free( tbl->buckets, tbl->num_buckets*sizeof(struct UT_hash_bucket) ); \
    tbl->num_buckets *= 2;                                                       \
    tbl->log2_num_buckets++;                                                     \
    tbl->buckets = _he_new_buckets;                                              \
    tbl->ineff_expands = (tbl->nonideal_items > (tbl->num_items >> 1)) ?         \
        (tbl->ineff_expands+1) : 0;                                              \
    if (tbl->ineff_expands > 1) {                                                \
        tbl->noexpand=1;                                                         \
        uthash_noexpand_fyi(tbl);                                                \
    }                                                                            \
    uthash_expand_fyi(tbl);                                                      \
} while(0)

HASH_ADD_INT 函数

• HASH_ADD_INT 函数是 HASH_ADD_TO_BKT 的 int 特例
• 首先判断当前哈希表是否存在，如果不存在，那么就用 HASH_MAKE_TABLE 创建一个哈希表
• 如果哈希表存在，那么就将 UT_hash_handle 放入双向链表表尾
• 利用 HASH_FCN 计算哈希值，并利用 HASH_ADD_TO_BKT 将其放入对应的哈希桶中
• HASH_BLOOM_ADD 函数为 bloom_bv 设置位，用于快速判断当前 hashv 值存在元素

#define HASH_ADD_INT(head,intfield,add)                                          \
    HASH_ADD(hh,head,intfield,sizeof(int),add)

#define HASH_ADD(hh,head,fieldname,keylen_in,add)                                \
    HASH_ADD_KEYPTR(hh,head,&((add)->fieldname),keylen_in,add)

#define HASH_BLOOM_ADD(tbl,hashv)                                                \
  HASH_BLOOM_BITSET((tbl)->bloom_bv, (hashv & (uint32_t)((1ULL << (tbl)->bloom_nbits) - 1)))

#define HASH_BLOOM_BITSET(bv,idx) (bv[(idx)/8] |= (1U << ((idx)%8)))

#define HASH_ADD_KEYPTR(hh,head,keyptr,keylen_in,add)                            \
do {                                                                             \
 unsigned _ha_bkt;                                                               \
 (add)->hh.next = NULL;                                                          \
 (add)->hh.key = (char*)(keyptr);                                                \
 (add)->hh.keylen = (unsigned)(keylen_in);                                       \
 if (!(head)) {                                                                  \
    head = (add);                                                                \
    (head)->hh.prev = NULL;                                                      \
    HASH_MAKE_TABLE(hh,head);                                                    \
 } else {                                                                        \
    (head)->hh.tbl->tail->next = (add);                                          \
    (add)->hh.prev = ELMT_FROM_HH((head)->hh.tbl, (head)->hh.tbl->tail);         \
    (head)->hh.tbl->tail = &((add)->hh);                                         \
 }                                                                               \
 (head)->hh.tbl->num_items++;                                                    \
 (add)->hh.tbl = (head)->hh.tbl;                                                 \
 HASH_FCN(keyptr,keylen_in, (head)->hh.tbl->num_buckets,                         \
         (add)->hh.hashv, _ha_bkt);                                              \
 HASH_ADD_TO_BKT((head)->hh.tbl->buckets[_ha_bkt],&(add)->hh);                   \
 HASH_BLOOM_ADD((head)->hh.tbl,(add)->hh.hashv);                                 \
 HASH_EMIT_KEY(hh,head,keyptr,keylen_in);                                        \
 HASH_FSCK(hh,head);                                                             \
} while(0)        

HASH_FIND_IN_BKT 函数

• HASH_FIND_IN_BKT 用于根据 keyptr 在 head 哈希桶中寻找 UT_hash_handle
• DECLTYPE_ASSIGN 用于转化 out 为用户自定义的数据类型（也就是 swHashMap_node）
• 不断循环 hh_next、hh_pre 组成的双向链表，找出与 keyptr 相同的元素

#define HASH_KEYCMP(a,b,len) memcmp(a,b,len) 

#define DECLTYPE(x) (__typeof(x))
#endif

#define DECLTYPE_ASSIGN(dst,src)                                                 \
do {                                                                             \
  (dst) = DECLTYPE(dst)(src);                                                    \
} while(0)
#endif

#define HASH_FIND_IN_BKT(tbl,hh,head,keyptr,keylen_in,out)                       \
do {                                                                             \
 if (head.hh_head) DECLTYPE_ASSIGN(out,ELMT_FROM_HH(tbl,head.hh_head));          \
 else out=NULL;                                                                  \
 while (out) {                                                                   \
    if ((out)->hh.keylen == keylen_in) {                                           \
        if ((HASH_KEYCMP((out)->hh.key,keyptr,keylen_in)) == 0) break;             \
    }                                                                            \
    if ((out)->hh.hh_next) DECLTYPE_ASSIGN(out,ELMT_FROM_HH(tbl,(out)->hh.hh_next)); \
    else out = NULL;                                                             \
 }                                                                               \
} while(0)

HASH_FIND_INT 函数

• HASH_FIND_INT 函数是上一个函数的特殊化，专门查找 int 类型的键值
• HASH_FCN 实际上是 Jenkins 哈希算法，用于计算哈希值
• HASH_BLOOM_TEST 用于快速判断哈希桶内到底有没有元素，如果没有那么没有必要进行下去

#define HASH_FIND_INT(head,findint,out)                                          \
    HASH_FIND(hh,head,findint,sizeof(int),out)

#define HASH_FCN HASH_JEN
#endif

#define HASH_BLOOM_BITTEST(bv,idx) (bv[(idx)/8] & (1U << ((idx)%8)))

#define HASH_BLOOM_TEST(tbl,hashv)                                               \
  HASH_BLOOM_BITTEST((tbl)->bloom_bv, (hashv & (uint32_t)((1ULL << (tbl)->bloom_nbits) - 1)))

#define HASH_FIND(hh,head,keyptr,keylen,out)                                     \
do {                                                                             \
  unsigned _hf_bkt,_hf_hashv;                                                    \
  out=NULL;                                                                      \
  if (head) {                                                                    \
     HASH_FCN(keyptr,keylen, (head)->hh.tbl->num_buckets, _hf_hashv, _hf_bkt);   \
     if (HASH_BLOOM_TEST((head)->hh.tbl, _hf_hashv)) {                           \
       HASH_FIND_IN_BKT((head)->hh.tbl, hh, (head)->hh.tbl->buckets[ _hf_bkt ],  \
                        keyptr,keylen,out);                                      \
     }                                                                           \
  }                                                                              \
} while (0)

HASH_COUNT 函数

• HASH_COUNT 函数用于计算所有元素的数量

#define HASH_COUNT(head) HASH_CNT(hh,head) 
#define HASH_CNT(hh,head) ((head)?((head)->hh.tbl->num_items):0)

HASH_DEL_IN_BKT 函数

• HASH_DEL_IN_BKT 函数用于删除已知的哈希桶的某一个链表元素

#define HASH_DEL_IN_BKT(hh,head,hh_del)                                          \
    (head).count--;                                                              \
    if ((head).hh_head == hh_del) {                                              \
      (head).hh_head = hh_del->hh_next;                                          \
    }                                                                            \
    if (hh_del->hh_prev) {                                                       \
        hh_del->hh_prev->hh_next = hh_del->hh_next;                              \
    }                                                                            \
    if (hh_del->hh_next) {                                                       \
        hh_del->hh_next->hh_prev = hh_del->hh_prev;                              \
    }   

HASH_DEL 函数

• HASH_DEL 函数也是删除哈希表中的元素，但是不同于上一个小节 HASH_DEL_IN_BKT 函数，这个函数不需要知道元素落在了哪个哈希桶中
• HASH_DEL 函数如果发现当前要删除的是哈希表唯一的元素，这个函数还好进一步删除整个哈希表，这一特性与 HASH_ADD 对应
• HASH_DEL 函数不仅更新了哈希桶的链表结构，还更新了 UT_hash_handle 双向链表结构和 UT_hash_table 的 tail 成员变量
• HASH_DEL 函数最后利用了 HASH_DEL_IN_BKT 函数更新哈希桶的链表数据

#define HASH_DEL(head,delptr)                                                    \
    HASH_DELETE(hh,head,delptr)

#define HASH_DELETE(hh,head,delptr)                                              \
do {                                                                             \
    unsigned _hd_bkt;                                                            \
    struct UT_hash_handle *_hd_hh_del;                                           \
    if ( ((delptr)->hh.prev == NULL) && ((delptr)->hh.next == NULL) )  {         \
        uthash_free((head)->hh.tbl->buckets,                                     \
                    (head)->hh.tbl->num_buckets*sizeof(struct UT_hash_bucket) ); \
        HASH_BLOOM_FREE((head)->hh.tbl);                                         \
        uthash_free((head)->hh.tbl, sizeof(UT_hash_table));                      \
        head = NULL;                                                             \
    } else {                                                                     \
        _hd_hh_del = &((delptr)->hh);                                            \
        if ((delptr) == ELMT_FROM_HH((head)->hh.tbl,(head)->hh.tbl->tail)) {     \
            (head)->hh.tbl->tail =                                               \
                (UT_hash_handle*)((ptrdiff_t)((delptr)->hh.prev) +               \
                (head)->hh.tbl->hho);                                            \
        }                                                                        \
        if ((delptr)->hh.prev) {                                                 \
            ((UT_hash_handle*)((ptrdiff_t)((delptr)->hh.prev) +                  \
                    (head)->hh.tbl->hho))->next = (delptr)->hh.next;             \
        } else {                                                                 \
            DECLTYPE_ASSIGN(head,(delptr)->hh.next);                             \
        }                                                                        \
        if (_hd_hh_del->next) {                                                  \
            ((UT_hash_handle*)((ptrdiff_t)_hd_hh_del->next +                     \
                    (head)->hh.tbl->hho))->prev =                                \
                    _hd_hh_del->prev;                                            \
        }                                                                        \
        HASH_TO_BKT( _hd_hh_del->hashv, (head)->hh.tbl->num_buckets, _hd_bkt);   \
        HASH_DEL_IN_BKT(hh,(head)->hh.tbl->buckets[_hd_bkt], _hd_hh_del);        \
        (head)->hh.tbl->num_items--;                                             \
    }                                                                            \
    HASH_FSCK(hh,head);                                                          \
} while (0)

HASH_ITER 函数

• HASH_ITER 函数用于循环所有的哈希表的元素

#define HASH_ITER(hh,head,el,tmp)                                                \
for((el)=(head),(tmp)=DECLTYPE(el)((head)?(head)->hh.next:NULL);                 \
   el; (el)=(tmp),(tmp)=DECLTYPE(el)((tmp)?(tmp)->hh.next:NULL))
#endif

哈希算法

• swoole_hash_php 算法

static inline uint64_t swoole_hash_php(char *key, uint32_t len)
{
    register ulong_t hash = 5381;
    /* variant with the hash unrolled eight times */
    for (; len >= 8; len -= 8)
    {
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
        hash = ((hash << 5) + hash) + *key++;
    }

    switch (len)
    {
        case 7: hash = ((hash << 5) + hash) + *key++; /* fallthrough... */
        /* no break */
        case 6: hash = ((hash << 5) + hash) + *key++; /* fallthrough... */
        /* no break */
        case 5: hash = ((hash << 5) + hash) + *key++; /* fallthrough... */
        /* no break */
        case 4: hash = ((hash << 5) + hash) + *key++; /* fallthrough... */
        /* no break */
        case 3: hash = ((hash << 5) + hash) + *key++; /* fallthrough... */
        /* no break */
        case 2: hash = ((hash << 5) + hash) + *key++; /* fallthrough... */
        /* no break */
        case 1: hash = ((hash << 5) + hash) + *key++; break;
        case 0: break;
        default: break;
    }
    return hash;
}

• swoole_hash_austin 算法

static inline uint32_t swoole_hash_austin(char *key, unsigned int keylen)
{
    unsigned int h, k;
    h = 0 ^ keylen;

    while (keylen >= 4)
    {
        k  = key[0];
        k |= key[1] << 8;
        k |= key[2] << 16;
        k |= key[3] << 24;

        k *= 0x5bd1e995;
        k ^= k >> 24;
        k *= 0x5bd1e995;

        h *= 0x5bd1e995;
        h ^= k;

        key += 4;
        keylen -= 4;
    }

    switch (keylen)
    {
    case 3:
        h ^= key[2] << 16;
        /* no break */
    case 2:
        h ^= key[1] << 8;
        /* no break */
    case 1:
        h ^= key[0];
        h *= 0x5bd1e995;
    }

    h ^= h >> 13;
    h *= 0x5bd1e995;
    h ^= h >> 15;

    return h;
}

以上所述就是小编给大家介绍的《Swoole 源码分析——基础模块之 HashMap》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

查看所有标签

猜你喜欢:

• Zepto源码学习Event模块
• NodeJS Cluster模块源码学习
• NodeJS Events模块源码学习
• 试读angular源码第四章：angular模块及JIT编译模块
• 对公司内部某个模块某个源码审计
• 比特币源码分析：txdb 模块（三）

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。