源碼剖析Golang中map擴容底層的實現(xiàn)
前言
之前的文章詳細(xì)介紹過Go切片和map的基本使用,以及切片的擴容機制。本文針對map的擴容,會從源碼的角度全面的剖析一下map擴容的底層實現(xiàn)。
map底層結(jié)構(gòu)
主要包含兩個核心結(jié)構(gòu)體hmap和bmap
數(shù)據(jù)會先存儲在正常桶hmap.buckets指向的bmap數(shù)組中,一個bmap只能存儲8組鍵值對數(shù)據(jù),超過則會將數(shù)據(jù)存儲到溢出桶hmap.extra.overflow指向的bmap數(shù)組中
那么,當(dāng)溢出桶也存儲不下了,會怎么辦呢,數(shù)據(jù)得存儲到哪去呢?答案,肯定是擴容,那么擴容怎么實現(xiàn)的呢?接著往下看

擴容時機
在向 map 插入新 key 的時候,會進行條件檢測,符合下面這 2 個條件,就會觸發(fā)擴容
// If we hit the max load factor or we have too many overflow buckets,
// and we're not already in the middle of growing, start growing.
if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
hashGrow(t, h)
goto again // Growing the table invalidates everything, so try again
}
// growing reports whether h is growing. The growth may be to the same size or bigger.
func (h *hmap) growing() bool {
return h.oldbuckets != nil
}條件1:超過負(fù)載
map元素個數(shù) > 6.5 * 桶個數(shù)
// overLoadFactor reports whether count items placed in 1<<B buckets is over loadFactor.
func overLoadFactor(count int, B uint8) bool {
return count > bucketCnt && uintptr(count) > loadFactorNum*(bucketShift(B)/loadFactorDen)
}其中
- bucketCnt = 8,一個桶可以裝的最大元素個數(shù)
- loadFactor = 6.5,負(fù)載因子,平均每個桶的元素個數(shù)
- bucketShift(B): 桶的個數(shù)
條件2:溢出桶太多
當(dāng)桶總數(shù) < 2 ^ 15 時,如果溢出桶總數(shù) >= 桶總數(shù),則認(rèn)為溢出桶過多。
當(dāng)桶總數(shù) >= 2 ^ 15 時,直接與 2 ^ 15 比較,當(dāng)溢出桶總數(shù) >= 2 ^ 15 時,即認(rèn)為溢出桶太多了。
// tooManyOverflowBuckets reports whether noverflow buckets is too many for a map with 1<<B buckets.
// Note that most of these overflow buckets must be in sparse use;
// if use was dense, then we'd have already triggered regular map growth.
func tooManyOverflowBuckets(noverflow uint16, B uint8) bool {
// If the threshold is too low, we do extraneous work.
// If the threshold is too high, maps that grow and shrink can hold on to lots of unused memory.
// "too many" means (approximately) as many overflow buckets as regular buckets.
// See incrnoverflow for more details.
if B > 15 {
B = 15
}
// The compiler doesn't see here that B < 16; mask B to generate shorter shift code.
return noverflow >= uint16(1)<<(B&15)
}對于條件2,其實算是對條件1的補充。因為在負(fù)載因子比較小的情況下,有可能 map 的查找和插入效率也很低,而第 1 點識別不出來這種情況。
表面現(xiàn)象就是負(fù)載因子比較小,即 map 里元素總數(shù)少,但是桶數(shù)量多(真實分配的桶數(shù)量多,包括大量的溢出桶)。比如不斷的增刪,這樣會造成overflow的bucket數(shù)量增多,但負(fù)載因子又不高,達(dá)不到第 1 點的臨界值,就不能觸發(fā)擴容來緩解這種情況。這樣會造成桶的使用率不高,值存儲得比較稀疏,查找插入效率會變得非常低,因此有了第 2 擴容條件。
擴容方式
雙倍擴容
針對條件1,新建一個buckets數(shù)組,新的buckets大小是原來的2倍,然后舊buckets數(shù)據(jù)搬遷到新的buckets,該方法我們稱之為雙倍擴容
等量擴容
針對條件2,并不擴大容量,buckets數(shù)量維持不變,重新做一遍類似雙倍擴容的搬遷動作,把松散的鍵值對重新排列一次,使得同一個 bucket 中的 key 排列地更緊密,節(jié)省空間,提高 bucket 利用率,進而保證更快的存取,該方法我們稱之為等量擴容
擴容函數(shù)
上面說的 hashGrow() 函數(shù)實際上并沒有真正地“搬遷”,它只是分配好了新的 buckets,并將老的 buckets 掛到了 oldbuckets 字段上。
真正搬遷 buckets 的動作在 growWork() 函數(shù)中,而調(diào)用 growWork() 函數(shù)的動作是在 mapassign 和 mapdelete 函數(shù)中。也就是插入或修改、刪除 key 的時候,都會嘗試進行搬遷 buckets 的工作。先檢查 oldbuckets 是否搬遷完畢,具體來說就是檢查 oldbuckets 是否為 nil
func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {
// If we've hit the load factor, get bigger.
// Otherwise, there are too many overflow buckets,
// so keep the same number of buckets and "grow" laterally.
bigger := uint8(1)
if !overLoadFactor(h.count+1, h.B) {
bigger = 0
h.flags |= sameSizeGrow
}
oldbuckets := h.buckets
newbuckets, nextOverflow := makeBucketArray(t, h.B+bigger, nil)
flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator)
if h.flags&iterator != 0 {
flags |= oldIterator
}
// commit the grow (atomic wrt gc)
h.B += bigger
h.flags = flags
h.oldbuckets = oldbuckets
h.buckets = newbuckets
h.nevacuate = 0
h.noverflow = 0
if h.extra != nil && h.extra.overflow != nil {
// Promote current overflow buckets to the old generation.
if h.extra.oldoverflow != nil {
throw("oldoverflow is not nil")
}
h.extra.oldoverflow = h.extra.overflow
h.extra.overflow = nil
}
if nextOverflow != nil {
if h.extra == nil {
h.extra = new(mapextra)
}
h.extra.nextOverflow = nextOverflow
}
// the actual copying of the hash table data is done incrementally
// by growWork() and evacuate().
}由于 map 擴容需要將原有的 key/value 重新搬遷到新的內(nèi)存地址,如果map存儲了數(shù)以億計的key-value,一次性搬遷將會造成比較大的延時,因此 Go map 的擴容采取了一種稱為“漸進式”的方式,原有的 key 并不會一次性搬遷完畢,每次最多只會搬遷 2 個 bucket。
func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {
// make sure we evacuate the oldbucket corresponding
// to the bucket we're about to use
evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())
// evacuate one more oldbucket to make progress on growing
if h.growing() {
evacuate(t, h, h.nevacuate)
}
}總結(jié)
要想掌握Go map擴容的底層實現(xiàn),必須先掌握map的底層結(jié)構(gòu)設(shè)計?;诘讓咏Y(jié)構(gòu),再從底層實現(xiàn)的源碼,一步步分析。
到此這篇關(guān)于源碼剖析Golang中map擴容底層的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Golang map擴容內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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