redis函数dictScan设计的高位加法的一个理解和猜想

redis6.0.5之dict.c中的函数dictScan设计的高位加法的一个理解和猜想
-- ccy于2020.8.28
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假设： v=3ul, m0=15ul
v |= ~m0; //fffffffffffffff3
/* Increment the reverse cursor */ 完成了高位向低位进位的加法，用两位举例 00->10->01->11
v = rev(v); //cfffffffffffffff 0011->1100所以3->c
v++; //d000000000000000 = cfffffffffffffff + 1 这一步加法最神奇，连进那么多位！
v = rev(v); //d->b 1101 -> 1011
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下面我们用自己想到的正向加法来重新理解它
int count = 0;
while(t->sizemask >>=1)
count++;
int movebits = sizeof(v)*8-count; //这里的movebits就是无掩码的位数
同上述初始条件一致，t->sizemask=16，r2=3ul，那么movebits=60
上面是解释movebits如何得到，接下来我们看正向加法
r2 <<=movebits; r2=3 ，3<<60 => 3000000000000000 因为v是一个反值，所以我们先将无掩码位补齐
r2 = rev(r2); 3000000000000000 -> c 0011->1100 然后取反求正
r2++; c->d 1100 + 1 = 1101 再正向的+1
r2=rev(r2); d-> b000000000000000 1101->1011 然后求反
r2 >>=movebits; b000000000000000>>60 = b 再把无掩码位去掉
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为什么要设计这么难以理解的算法，是为了遍历的时候遇到扩容尽量减少重复遍历数据！

如果用我们常用的10进制来看，那么原先为3位000， 现在高位扩容变成4位0000
如果已经遍历了001，002，003，004，005，006，007，008，009，010，011，012，注意现在是高位扩容，
我们访问过的001就会分散到0001(已访问过)，1001，2001，3001，4001，5001，6001，7001，8001，9001中去，
。。。
同理012也会分散到0002(已访问过)，1012，2012，3012，4012，5012，6012，7012，8012，9012中去，
如果我们现在从0013开始继续遍历， 这样我们就会重复访问这些数据。
这里的主要原因在于高位扩容，如果扩容的是低位，
那么001，就会分散到0010，0011，0012，0013，0014，0015，0016，0017，0018，0019
。。。
那么012，就会分散到0120，0121，0122，0123，0124，0125，0126，0127，0128，0129
如果再从0130开始访问，恰好不会重复访问之前访问过的数据，因为刚好接上了0129.

关于收缩会有部分重复访问数据，但是远少于高位扩容，所以我们猜测算法的作者看到了这种现象之后，
就考虑将高低位倒置进行处理，于是有了高位加法这个算法！

标签：r2,高位,rev,redis,访问,movebits,加法,dictScan
来源： https://www.cnblogs.com/cquccy/p/13576455.html