Go Hashmap内存布局和实现

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想了解Go内置类型的内存布局的契机,是一次在调试“不同类型的小对象频繁创建对gc性能的影响”时发现map的gc性能不佳,而作为对比的包含slice的struct却很好。这里总结Go runtime里map的实现,可以解释这个问题。

hash table内部结构

Go的map就是hashmap,源码在src/runtime/hashmap.go。对比C++用红黑树实现的map,Go的map是unordered map,即无法对key值排序遍历。跟传统的hashmap的实现方法一样,它通过一个buckets数组实现,所有元素被hash到数组的bucket中,buckets就是指向了这个内存连续分配的数组。B字段说明hash表大小是2的指数,即2^B。每次扩容会增加到上次大小的两倍,即2^(B+1)。当bucket填满后,将通过overflow指针来mallocgc一个bucket出来形成链表,也就是为哈希表解决冲突问题。


// A header for a Go map.
type hmap struct {
	count int // len()返回的map的大小 即有多少kv对
	flags uint8
	B     uint8  // 表示hash table总共有2^B个buckets 
	hash0 uint32 // hash seed
	buckets    unsafe.Pointer // 按照low hash值可查找的连续分配的数组,初始时为16个Buckets.
	oldbuckets unsafe.Pointer 
	nevacuate  uintptr      
	overflow *[2]*[]*bmap //溢出链 当初始buckets都满了之后会使用overflow
}

// A bucket for a Go map.
type bmap struct {
	tophash [bucketCnt]uint8
	// Followed by bucketCnt keys and then bucketCnt values.
	// NOTE: packing all the keys together and then all the values together makes the
	// code a bit more complicated than alternating key/value/key/value/... but it allows
	// us to eliminate padding which would be needed for, e.g., map[int64]int8.
	// Followed by an overflow pointer.
}

上图是一个bucket的数据结构,tophash是个大小为8(bucketCnt)的数组,存储了8个key的hash值的高八位值,在对key/value对增删查的时候,先比较key的hash值高八位是否相等,然后再比较具体的key值。根据官方注释在tophash数组之后跟着8个key/value对,每一对都对应tophash当中的一条记录。最后bucket中还包含指向链表下一个bucket的指针。内存布局如下图。

之所以把所有k1k2放一起而不是k1v1是因为key和value的数据类型内存大小可能差距很大,比如map[int64]int8,考虑到字节对齐,kv存在一起会浪费很多空间。

map相关操作

map初始化

B的初始大小是0,若指定了map的大小hint且hint大于8,那么buckets会在make时就通过newarray分配好,否则buckets会在第一次put的时候分配。随着hashmap中key/value对的增多,buckets需要重新分配,每一次都要重新hash并进行元素拷贝。所以最好在初始化时就给map指定一个合适的大小。

makemap有h和bucket这两个参数,是留给编译器的。如果编译器决定hmap结构体和第一个bucket可以在栈上创建,这两个入参可能不是nil的。


// makemap implemments a Go map creation make(map[k]v, hint)
func makemap(t *maptype, hint int64, h *hmap, bucket unsafe.Pointer) *hmap{
  B := uint8(0)
  for ; hint > bucketCnt && float32(hint) > loadFactor*float32(uintptr(1)<<B); B++ {
  }
  // 确定初始B的初始值 这里hint是指kv对的数目 而每个buckets中可以保存8个kv对
  // 因此上式是要找到满足不等式 hint > loadFactor*(2^B) 最小的B
  if B != 0 {
    buckets = newarray(t.bucket, uintptr(1)<<B)
  }
  h = (*hmap)(newobject(t.hmap))
  return h
}

map存值

存储的步骤和第一部分的分析一致。首先用key的hash值低8位找到bucket,然后在bucket内部比对tophash和高8位与其对应的key值与入参key是否相等,若找到则更新这个值。若key不存在,则key优先存入在查找的过程中遇到的空的tophash数组位置。若当前的bucket已满则需要另外分配空间给这个key,新分配的bucket将挂在overflow链表后。


func mapassign1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer, val unsafe.Pointer) {
  hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0))
  if h.buckets == nil {
    h.buckets = newarray(t.bucket, 1)
  }
again:
  //根据低8位hash值找到对应的buckets
  bucket := hash & (uintptr(1)<> (sys.PtrSize*8 - 8))
  for {
    //遍历每一个bucket 对比所有tophash是否与top相等
    //若找到空tophash位置则标记为可插入位置
    for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
      if b.tophash[i] != top {
        if b.tophash[i] == empty && inserti == nil {
          inserti = &b.tophash[i]
        } 
        continue
      }
      //当前tophash对应的key位置可以根据bucket的偏移量找到
      k2 := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
      if !alg.equal(key, k2) {
        continue
      }
      //找到符合tophash对应的key位置
      typedmemmove(t.elem, v2, val)
      goto done
    }
    //若overflow为空则break
    ovf := b.overflow(t)
  }
  // did not find mapping for key.  Allocate new cell & add entry.
  if float32(h.count) >= loadFactor*float32((uintptr(1)<= bucketCnt {
    hashGrow(t, h)
    goto again // Growing the table invalidates everything, so try again
  }
  // all current buckets are full, allocate a new one.
  if inserti == nil {
    newb := (*bmap)(newobject(t.bucket))
    h.setoverflow(t, b, newb)
    inserti = &newb.tophash[0]
  }
  // store new key/value at insert position
  kmem := newobject(t.key)
  vmem := newobject(t.elem)
  typedmemmove(t.key, insertk, key) 
  typedmemmove(t.elem, insertv, val)
  *inserti = top
  h.count++
}

hash Grow扩容和迁移

在往map中存值时若所有的bucket已满,需要在堆中new新的空间时需要计算是否需要扩容。扩容的时机是count > loadFactor(2^B)。这里的loadfactor选择为6.5。扩容时机的物理意义的理解 在没有溢出时hashmap总共可以存储8(2^B)个KV对,当hashmap已经存储到6.5(2^B)个KV对时表示hashmap已经趋于溢出,即很有可能在存值时用到overflow链表,这样会增加hitprobe和missprobe。为了使hashmap保持读取和超找的高性能,在hashmap快满时需要在新分配的bucket中重新hash元素并拷贝,源码中称之为evacuate。

overflow溢出率是指平均一个bucket有多少个kv的时候会溢出。bytes/entry是指平均存一个kv需要额外存储多少字节的数据。hitprobe是指找到一个存在的key平均需要找多少次。missprobe是指找到一个不存在的key平均需要找多少次。选取6.5是为了平衡这组数据。

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

但这个迁移并没有在扩容之后一次性完成,而是逐步完成的,每一次insert或remove时迁移1到2个pair,即增量扩容。增量扩容的原因 主要是缩短map容器的响应时间。若hashmap很大扩容时很容易导致系统停顿无响应。增量扩容本质上就是将总的扩容时间分摊到了每一次hash操作上。由于这个工作是逐渐完成的,导致数据一部分在old table中一部分在new table中。old的bucket不会删除,只是加上一个已删除的标记。只有当所有的bucket都从old table里迁移后才会将其释放掉。

本文来自:nino's blog

感谢作者:nino's blog

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