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
对于条件 2,其实元素没那么多,但是 overflow bucket 数特别多,说明很多 bucket 都没装满 。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间,将老 bucket 中的元素移动到新 bucket,使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密 。这样,原来,在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来 。结果是节省空间,提高 bucket 利用率,map 的查找和插入效率自然就会提升 。
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