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_handleDECLTYPE_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;
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