深入了解Golang的map增量扩容
核心思想
以空间换时间,访问速度与填充因子有关
扩容hash表的时候每次都增大2倍,hash表大小始终为2的整数倍,有(hash mod 2^B) == (hash & (2^B-1)),方便于简化运算,避免取余操作
扩容前后的 hash mod 容量大小 是不等的,因此要重新计算每一项在hash表中的位置,扩容后需要将old pair重新hash到新的hash表上(就是一个evacuate的过程)。这个过程不是一次性完成的,在每次insert、remove的时候会搬移1-2个pair。就是使用的是增量扩容
每个旧桶的键值对都会分流到2个不同的新桶中
为什么要使用增量扩容?
主要是缩短map容器的响应时间。如果不用增量扩容,当一个map存储很多元素后进行扩容,会阻塞很长时间无法响应请求。增量扩容的本质其实就是将总的扩容时间分摊到了每一次hash操作上
在搬数据的时候,并不会把旧的bucket从oldbucket中删除,只是加上了一个已删除的标记
扩容期间一部分数据在oldbucket中,一部分在bucket中,会对hash表的insert,remove,lookup操作的处理逻辑产生影响,如耗时更长等
只有当oldbucket中所有bucket移动到新表后,才会将oldbucket释放掉
扩容方式
如果grow的太频繁,空间的利用率就会很低,如果很久才grow,会形成很多的overflow buckets,查找速率会下降
map的填充因子是6.5
即当count / 2^B > 6.5时会触发一次grow.翻倍扩容
如果负载因子没有超标,但是使用的溢出桶较多,也会触发扩容。但是是等量扩容
原因是原桶中有太多的键值对被删除,等量扩容可以使得剩余的键值对排列更加紧凑,节省空间
// Maximum average load of a bucket that triggers growth is 6.5.
// Represent as loadFactorNum/loadFactorDen, to allow integer math.
loadFactorNum = 13
loadFactorDen = 2
这个6.5来源于作者的一个测试程序,取了一个相对适中的值
// Picking loadFactor: too large and we have lots of overflow
// buckets, too small and we waste a lot of space. I wrote
// a simple program to check some stats for different loads:
// (64-bit, 8 byte keys and elems)
// loadFactor %overflow bytes/entry hitprobe missprobe
// 4.00 2.13 20.77 3.00 4.00
// 4.50 4.05 17.30 3.25 4.50
// 5.00 6.85 14.77 3.50 5.00
// 5.50 10.55 12.94 3.75 5.50
// 6.00 15.27 11.67 4.00 6.00
// 6.50 20.90 10.79 4.25 6.50
// 7.00 27.14 10.15 4.50 7.00
// 7.50 34.03 9.73 4.75 7.50
// 8.00 41.10 9.40 5.00 8.00
//
// %overflow = percentage of buckets which have an overflow bucket
// bytes/entry = overhead bytes used per key/elem pair
// hitprobe = # of entries to check when looking up a present key
// missprobe = # of entries to check when looking up an absent key
//
// Keep in mind this data is for maximally loaded tables, i.e. just
// before the table grows. Typical tables will be somewhat less loaded.
源码分析
// 只是分配新的buckets,并将老的buckets挂到oldbuckets字段上
// 真正搬迁的动作在growWork()中
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.
// B+1 相当于之前的2倍空间
bigger := uint8(1)
// 对应条件2
if !overLoadFactor(h.count+1, h.B) {
// 进行等量扩容,B不变
bigger = 0
h.flags |= sameSizeGrow
}
// 将oldbuckets挂到buckets上
oldbuckets := h.buckets
// 申请新的buckets空间
newbuckets, nextOverflow := makeBucketArray(t, h.B+bigger, nil)
// 对标志位的处理
// &^表示 按位置0
// x=01010011
// y=01010100
// z=x&^y=00000011
// 如果y的bit位为1,那么z相应的bit位就为0
// 否则z对应的bit位就和x对应的bit位相同
//
// 其实就是将h.flags的iterator和oldItertor位置为0
// 如果发现iterator位为1,那就把它转接到 oldIterator 位
// 使得 oldIterator 标志位变成 1
// bucket挂到了oldbuckets下,那么标志位也一样转移过去
flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator)
if h.flags&iterator != 0 {
flags |= oldIterator
}
// // 可能有迭代器使用 buckets
// iterator = 1
// 可能有迭代器使用 oldbuckets
// oldIterator = 2
// 有协程正在向 map 中写入 key
// hashWriting = 4
// 等量扩容(对应条件 2)
// sameSizeGrow = 8
// 提交grow的动作
// commit the grow (atomic wrt GC)
h.B += bigger
h.flags = flags
h.oldbuckets = oldbuckets
h.buckets = newbuckets
// 搬迁进度为0
h.nevacuate = 0
// 溢出bucket数量为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().
}
// growWork 真正执行搬迁工作的函数
// 调用其的动作在mapssign和mapdelete函数中,也就是插入、修改或删除的时候都会尝试进行搬迁
func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {
// make sure we evacuate the oldbucket corresponding
// to the bucket we're about to use
// 确保搬迁的老bucket对应的正在使用的新bucket
// bucketmask 作用就是将key算出来的hash值与bucketmask相&,得到key应该落入的bucket
// 只有hash值低B位决策key落入那个bucket
evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())
// evacuate one more oldbucket to make progress on growing
// 再搬迁一个bucket,加快搬迁进度,这就是说为什么可能每次操作会搬迁1-2个bucket
if h.growing() {
evacuate(t, h, h.nevacuate)
}
}
// 返回扩容前的bucketmask
//
// 所谓的bucketmask作用就是将 key 计算出来的哈希值与 bucketmask 相与
// 得到的结果就是 key 应该落入的桶
// 比如 B = 5,那么 bucketmask 的低 5 位是 11111,其余位是 0
// hash 值与其相与的意思是,只有 hash 值的低 5 位决策 key 到底落入哪个 bucket。
// oldbucketmask provides a mask that can be applied to calculate n % noldbuckets().
func (h *hmap) oldbucketmask() uintptr {
return h.noldbuckets() - 1
}
// 检查oldbuckets是否搬迁完
// 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
}
// evacDst is an evacuation destination.
type evacDst struct {
// 标识bucket移动的目标地址
b *bmap // current destination bucket
// k-v的索引
i int // key/elem index into b
// 指向k
k unsafe.Pointer // pointer to current key storage
// 指向v
e unsafe.Pointer // pointer to current elem storage
}
// evacuate 核心搬迁函数
func evacuate(t *maptype, h *hmap, oldbucket uintptr) {
// 定位老的bucket的地址
b := (*bmap)(add(h.oldbuckets, oldbucket*uintptr(t.bucketsize)))
// 结果是2^B,进行计算 如 B = 5,结果为32
newbit := h.noldbuckets()
// 如果b没被搬迁过
if !evacuated(b) {
// TODO: reuse overflow buckets instead of using new ones, if there
// is no iterator using the old buckets. (If !oldIterator.)
// xy contains the x and y (low and high) evacuation destinations.
// xy包含了两个可能搬迁到的目的bucket地址
// 默认是等量扩容的,用x来搬迁
var xy [2]evacDst
x := &xy[0]
x.b = (*bmap)(add(h.buckets, oldbucket*uintptr(t.bucketsize)))
x.k = add(unsafe.Pointer(x.b), dataOffset)
x.e = add(x.k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))
// 如果不是等量扩容,前后的bucket序号有变
// 使用y来搬迁
if !h.sameSizeGrow() {
// Only calculate y pointers if we're growing bigger.
// Otherwise GC can see bad pointers.
y := &xy[1]
// y代表的bucket序号增加了2^B
y.b = (*bmap)(add(h.buckets, (oldbucket+newbit)*uintptr(t.bucketsize)))
y.k = add(unsafe.Pointer(y.b), dataOffset)
y.e = add(y.k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))
}
// 遍历所有的bucket,包括溢出bucket
// b是老bucket的地址
for ; b != nil; b = b.overflow(t) {
k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset)
e := add(k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))
// 遍历bucket里所有的cell
for i := 0; i < bucketCnt; i, k, e = i+1, add(k, uintptr(t.keysize)), add(e, uintptr(t.elemsize)) {
// 当前cell的tophash值
top := b.tophash[i]
// 如果cell为空,即没有key
// 说明其被搬迁过,作标记然后继续下一个cell
if isEmpty(top) {
b.tophash[i] = evacuatedEmpty
continue
}
// 一般不会出现这种情况
// 未搬迁的cell只可能是empty或者正常的tophash
// 不会小于minTopHash
if top < minTopHash {
throw("bad map state")
}
// 进行一次拷贝避免相同内存地址问题
k2 := k
// key如果是指针就进行解引用
if t.indirecTKEy() {
k2 = *((*unsafe.Pointer)(k2))
}
// 默认值为0标识默认是使用x,进行等量扩容
var useY uint8
// 增量扩容
if !h.sameSizeGrow() {
// Compute hash to make our evacuation decision (whether we need
// to send this key/elem to bucket x or bucket y).
// 计算hash值,与第一次写入一样
hash := t.hasher(k2, uintptr(h.hash0))
// 有协程在遍历map 且 出现相同的key,计算出的hash值不同
// 这里只会有一种情况,也就是float64的时候
// 每次hash出来都会是不同的hash值,这就意味着无法通过get去获取其key确切位置
// 因此采用取最低位位置来分辨
// 为下一个level重新计算一个随机的tophash
// 这些key将会在多次增长后均匀的分布在所有的存储桶中
if h.flags&iterator != 0 && !t.reflexivekey() && !t.key.equal(k2, k2) {
// If key != key (NaNs), then the hash could be (and probably
// will be) entirely different from the old hash. Moreover,
// it isn't reproducible. Reproducibility is required in the
// presence of iterators, as our evacuation decision must
// match whatever decision the iterator made.
// Fortunately, we have the freedom to send these keys either
// way. Also, tophash is meaningless for these kinds of keys.
// We let the low bit of tophash drive the evacuation decision.
// We recompute a new random tophash for the next level so
// these keys will get evenly distributed across all buckets
// after multiple grows.
// 第B位 置1
// 如果tophash最低位是0就分配到x part 否则分配到y part
useY = top & 1
top = tophash(hash)
} else {
// 对于正常的key
// 第B位 置0
if hash&newbit != 0 {
// 使用y部分
useY = 1
}
}
}
if evacuatedX+1 != evacuatedY || evacuatedX^1 != evacuatedY {
throw("bad evacuatedN")
}
// 这里其实就是重新设置tophash值
// 标记老的cell的tophash值,表示搬到useT部分(可能是x也可能是y,看具体取值)
b.tophash[i] = evacuatedX + useY // evacuatedX + 1 == evacuatedY
// 选择目标bucket的内存起始部分
dst := &xy[useY] // evacuation destination
// 如果i=8说明要溢出了
if dst.i == bucketCnt {
// 新建一个溢出bucket
dst.b = h.newoverflow(t, dst.b)
// 从0开始计数
dst.i = 0
// 标识key要移动到的位置
dst.k = add(unsafe.Pointer(dst.b), dataOffset)
// 标识value要移动到的位置
dst.e = add(dst.k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))
}
// 重新设置tophash
dst.b.tophash[dst.i&(bucketCnt-1)] = top // mask dst.i as an optimization, to avoid a bounds check
if t.indirectkey() {
// 将原key(指针类型)复制到新的位置
*(*unsafe.Pointer)(dst.k) = k2 // copy pointer
} else {
// 将原key(值类型)复制到新位置
typedmemmove(t.key, dst.k, k) // copy elem
}
// 如果v是指针,操作同key
if t.indirectelem() {
*(*unsafe.Pointer)(dst.e) = *(*unsafe.Pointer)(e)
} else {
typedmemmove(t.elem, dst.e, e)
}
// 定位到下一个cell
dst.i++
// These updates might push these pointers past the end of the
// key or elem arrays. That's ok, as we have the overflow pointer
// at the end of the bucket to protect against pointing past the
// end of the bucket.
// 两个溢出指针在bucket末尾用于保证 遍历到bucket末尾的指针
dst.k = add(dst.k, uintptr(t.keysize))
dst.e = add(dst.e, uintptr(t.elemsize))
}
}
// 如果没有协程在用老的bucket,就将老的bucket清除,帮助gc
// Unlink the overflow buckets & clear key/elem to help GC.
if h.flags&oldIterator == 0 && t.bucket.ptrdata != 0 {
b := add(h.oldbuckets, oldbucket*uintptr(t.bucketsize))
// Preserve b.tophash because the evacuation
// state is maintained there.
ptr := add(b, dataOffset)
n := uintptr(t.bucketsize) - dataOffset
// 只清除k-v部分,tophash用于标识搬迁状态
memclrHasPointers(ptr, n)
}
}
// 如果此次搬迁的bucket等于当前搬迁进度,更新搬迁进度
if oldbucket == h.nevacuate {
advanceEvacuationMark(h, t, newbit)
}
}
// 更新搬迁进度
func advanceEvacuationMark(h *hmap, t *maptype, newbit uintptr) {
// 进度+1
h.nevacuate++
// 尝试往后看1024个bucket,确保行为是O(1)的
// Experiments suggest that 1024 is overkill by at least an order of magnitude.
// Put it in there as a safeguard anyway, to ensure O(1) behavior.
stop := h.nevacuate + 1024
if stop > newbit {
stop = newbit
}
// 寻找没有搬迁过的bucket
for h.nevacuate != stop && bucketEvacuated(t, h, h.nevacuate) {
h.nevacuate++
}
// 现在h.nevacuate之前的bucket都被搬迁完毕了
// 如果所有bucket搬迁完毕
if h.nevacuate == newbit { // newbit == # of oldbuckets
// 清除oldbuckets,释放bucket array
// Growing is all done. Free old main bucket array.
h.oldbuckets = nil
// 清除老的溢出bucket
// [0]表示当前溢出bucket
// [1]表示老的溢出bucket
// Can discard old overflow buckets as well.
// If they are still referenced by an iterator,
// then the iterator holds a pointers to the slice.
if h.extra != nil {
h.extra.oldoverflow = nil
}
// 清除正在扩容的标志位
h.flags &^= sameSizeGrow
}
}
源码里提到 X, Y part,其实就是我们说的如果是扩容到原来的 2 倍,桶的数量是原来的 2 倍,前一半桶被称为 X part,后一半桶被称为 Y part。一个 bucket 中的 key 会分裂落到 2 个桶中。一个位于 X part,一个位于 Y part。所以在搬迁一个 cell 之前,需要知道这个 cell 中的 key 是落到哪个 Part。
其实很简单,重新计算 cell 中 key 的 hash,并向前“多看”一位,决定落入哪个 Part
设置 key 在原始 buckets 的 tophash 为 evacuatedX 或是 evacuatedY,表示已经搬迁到了新 map 的 x part 或是 y part。新 map 的 tophash 则正常取 key 哈希值的高 8 位。
对于增量扩容来说:某个 key 在搬迁前后 bucket 序号可能和原来相等,也可能是相比原来加上 2^B(原来的 B 值),取决于 hash 值 第 6 bit 位是 0 还是 1。
当搬迁碰到 math.NaN() 的 key 时,只通过 tophash 的最低位决定分配到 X part 还是 Y part(如果扩容后是原来 buckets 数量的 2 倍)。如果 tophash 的最低位是 0 ,分配到 X part;如果是 1 ,则分配到 Y part,已搬迁完的key的tophash值是一个状态值,表示key的搬迁去向
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