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 。
由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址,如果有大量的 key/value 需要搬迁,会非常影响性能 。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式 , 原有的 key 并不会一次性搬迁完毕,每次最多只会搬迁 2 个 bucket 。
上面说的hashGrow()函数实际上并没有真正地“搬迁”,它只是分配好了新的 buckets , 并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上 。真正搬迁 buckets 的动作在growWork()函数中,而调用growWork()函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中 。也就是插入或修改、删除 key 的时候,都会尝试进行搬迁 buckets 的工作 。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕,具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil 。
如果未迁移完毕,赋值/删除的时候 , 扩容完毕后(预分配内存),不会马上就进行迁移 。而是采取 增量扩容 的方式 , 当有访问到具体 bukcet 时,才会逐渐的进行迁移(将 oldbucket 迁移到 bucket)
nevacuate 标识的是当前的进度 , 如果都搬迁完 , 应该和2^B的长度是一样的
在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket , 以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上 。
转移的判断直接通过tophash 就可以,判断tophash中第一个hash值即可
遍历的过程 , 就是按顺序遍历 bucket,同时按顺序遍历 bucket 中的 key 。
map遍历是无序的,如果想实现有序遍历,可以先对key进行排序
为什么遍历 map 是无序的?
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