如果在 bucket 中没找到,并且 overflow 不为空,还要继续去 overflow bucket 中寻找,直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了,包括所有的 overflow bucket 。
通过上面找到了对应的槽位,这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的:
bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset 。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大?。欢颐怯种?,value 的地址是在所有 key 之后,因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移 。
通过汇编语言可以看到,向 map 中插入或者修改 key,最终调用的是mapassign函数 。
实际上插入或修改 key 的语法是一样的,只不过前者操作的 key 在 map 中不存在,而后者操作的 key 存在 map 中 。
mapassign 有一个系列的函数,根据 key 类型的不同,编译器会将其优化为相应的“快速函数” 。
我们只用研究最一般的赋值函数mapassign。
map的赋值会附带着map的扩容和迁移,map的扩容只是将底层数组扩大了一倍,并没有进行数据的转移,数据的转移是在扩容后逐步进行的,在迁移的过程中每进行一次赋值(access或者delete)会至少做一次迁移工作 。
1.判断map是否为nil
每一次进行赋值/删除操作时,只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容,会做一次迁移工作,下面会详细说下迁移过程
根据上面查找过程,查找key所在位置,如果找到则更新,没找到则找空位插入即可
经过前面迭代寻找动作,若没有找到可插入的位置,意味着需要扩容进行插入,下面会详细说下扩容过程
通过汇编语言可以看到,向 map 中删除 key,最终调用的是mapdelete函数
删除的逻辑相对比较简单,大多函数在赋值操作中已经用到过,核心还是找到 key 的具体位置 。寻找过程都是类似的,在 bucket 中挨个 cell 寻找 。找到对应位置后,对 key 或者 value 进行“清零”操作,将 count 值减 1 , 将对应位置的 tophash 值置成Empty
再来说触发 map 扩容的时机:在向 map 插入新 key 的时候 , 会进行条件检测,符合下面这 2 个条件,就会触发扩容:
1、装载因子超过阈值
源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen),是经过测试后取出的一个比较合理的因子
我们知道 , 每个 bucket 有 8 个空位,在没有溢出,且所有的桶都装满了的情况下,装载因子算出来的结果是 8 。因此当装载因子超过 6.5 时,表明很多 bucket 都快要装满了 , 查找效率和插入效率都变低了 。在这个时候进行扩容是有必要的 。
对于条件 1,元素太多,而 bucket 数量太少 , 很简单:将 B 加 1,bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍 。于是,就有新老 bucket 了 。注意 , 这时候元素都在老 bucket 里,还没迁移到新的 bucket 来 。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 )。
2、overflow 的 bucket 数量过多
在装载因子比较小的情况下,这时候 map 的查找和插入效率也很低,而第 1 点识别不出来这种情况 。表面现象就是计算装载因子的分子比较小,即 map 里元素总数少 , 但是 bucket 数量多(真实分配的 bucket 数量多,包括大量的 overflow bucket)
不难想像造成这种情况的原因:不停地插入、删除元素 。先插入很多元素,导致创建了很多 bucket,但是装载因子达不到第 1 点的临界值,未触发扩容来缓解这种情况 。之后 , 删除元素降低元素总数量 , 再插入很多元素 , 导致创建很多的 overflow bucket,但就是不会触发第 1 点的规定,你能拿我怎么办?overflow bucket 数量太多,导致 key 会很分散 , 查找插入效率低得吓人,因此出台第 2 点规定 。这就像是一座空城,房子很多 , 但是住户很少,都分散了 , 找起人来很困难
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