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bullet HashMap 内存紧密的哈希表

last modified time:2014-11-9 14:07:00

bullet 是一款开源物理引擎,它提供了碰撞检测、重力模拟等功能,很多3D游戏、3D设计软件(如3D Mark)使用它作为物理引擎。

作为物理引擎,对速度的要求是非常苛刻的;bullet项目之所以能够发展到今天,很大程度取决于它在速度上优异的表现。

翻阅bullet的源码就能看到很多源码级别的优化,本文将介绍的HashMap就是一个典例。

bullet项目首页:http://bulletphysics.org/

注:bullet很多函数定义了Debug版和Release版两个版本,本文仅以Release版为例。


btAlignedAllocator的接口定义

btAlignedAllocator是bullet定义的一个内存分配器接口,bullet的其他数据结构都使用它来管理内存。btAlignedAllocator的定义和STL的allocator(以下称std::allocator)类似:
///The btAlignedAllocator is a portable class for aligned memory allocations.
///Default implementations for unaligned and aligned allocations can be overridden by a custom allocator 
//  using btAlignedAllocSetCustom and btAlignedAllocSetCustomAligned.
template < typename T , unsigned Alignment >
class btAlignedAllocator {
	
	typedef btAlignedAllocator< T , Alignment > self_type;
	
public:
	//just going down a list:
	btAlignedAllocator() {}
	/*
	btAlignedAllocator( const self_type & ) {}
	*/

	template < typename Other >
	btAlignedAllocator( const btAlignedAllocator< Other , Alignment > & ) {}

	typedef const T*         const_pointer;
	typedef const T&         const_reference;
	typedef T*               pointer;
	typedef T&               reference;
	typedef T                value_type;

	pointer       address   ( reference        ref ) const                           { return &ref; }
	const_pointer address   ( const_reference  ref ) const                           { return &ref; }
	pointer       allocate  ( size_type        n   , const_pointer *      hint = 0 ) {
		(void)hint;
		return reinterpret_cast< pointer >(btAlignedAlloc( sizeof(value_type) * n , Alignment ));
	}
	void          construct ( pointer          ptr , const value_type &   value    ) { new (ptr) value_type( value ); }
	void          deallocate( pointer          ptr ) {
		btAlignedFree( reinterpret_cast< void * >( ptr ) );
	}
	void          destroy   ( pointer          ptr )                                 { ptr->~value_type(); }
	

	template < typename O > struct rebind {
		typedef btAlignedAllocator< O , Alignment > other;
	};
	template < typename O >
	self_type & operator=( const btAlignedAllocator< O , Alignment > & ) { return *this; }

	friend bool operator==( const self_type & , const self_type & ) { return true; }
};
与std::allocator类似,btAlignedAllocator的allocate和deallocate分别负责申请和释放内存空间,以release版编译的bulletbtAlignedAlloc/btAlignedFree分别为:
	void*	btAlignedAllocInternal	(size_t size, int alignment);
	void	btAlignedFreeInternal	(void* ptr);

	#define btAlignedAlloc(size,alignment) btAlignedAllocInternal(size,alignment)
	#define btAlignedFree(ptr) btAlignedFreeInternal(ptr)
而btAlignedAllocInternal/btAlignedFreeInternal及其定制化的实现为:
static btAlignedAllocFunc *sAlignedAllocFunc = btAlignedAllocDefault;
static btAlignedFreeFunc *sAlignedFreeFunc = btAlignedFreeDefault;

void btAlignedAllocSetCustomAligned(btAlignedAllocFunc *allocFunc, btAlignedFreeFunc *freeFunc)
{
  sAlignedAllocFunc = allocFunc ? allocFunc : btAlignedAllocDefault;
  sAlignedFreeFunc = freeFunc ? freeFunc : btAlignedFreeDefault;
}

void*	btAlignedAllocInternal	(size_t size, int alignment)
{
	gNumAlignedAllocs++; // 和gNumAlignedFree结合用来检查内存泄露
	void* ptr;
	ptr = sAlignedAllocFunc(size, alignment);
//	printf("btAlignedAllocInternal %d, %x\n",size,ptr);
	return ptr;
}

void	btAlignedFreeInternal	(void* ptr)
{
	if (!ptr)
	{
		return;
	}

	gNumAlignedFree++; // 和gNumAlignedAllocs 结合用来检查内存泄露
//	printf("btAlignedFreeInternal %x\n",ptr);
	sAlignedFreeFunc(ptr);
}

如上,bullet内存分配的定制操作并不复杂,只需调用以下两个函数即可:
// The developer can let all Bullet memory allocations go through a custom memory allocator, using btAlignedAllocSetCustom
void btAlignedAllocSetCustom(btAllocFunc *allocFunc, btFreeFunc *freeFunc);

// If the developer has already an custom aligned allocator, then btAlignedAllocSetCustomAligned can be used. 
// The default aligned allocator pre-allocates extra memory using the non-aligned allocator, and instruments it.
void btAlignedAllocSetCustomAligned(btAlignedAllocFunc *allocFunc, btAlignedFreeFunc *freeFunc);

无论是否定制自己的Alloc/Free(或AllignedAlloc/AlignedFree),bullet内的其他数据结构都使用btAlignedAllocator作为内存分配(回收)的接口。随后将会看到,btAlignedAllocator的定制化设计与std::allocator的不同,文末详细讨论。


btAlignedAllocator的内存对齐

btAlignedAllocator除了定制化与std::allocator不同外,还增加了内存对齐功能(从它的名字也能看得出来)。继续查看btAlignedAllocDefault/btAlignedFreeDefault的定义(btAlignedAllocator.{h|cpp})可以看到:

#if defined (BT_HAS_ALIGNED_ALLOCATOR)
#include <malloc.h>
static void *btAlignedAllocDefault(size_t size, int alignment)
{
	return _aligned_malloc(size, (size_t)alignment);  // gcc 提供了
}

static void btAlignedFreeDefault(void *ptr)
{
	_aligned_free(ptr);
}
#elif defined(__CELLOS_LV2__)
#include <stdlib.h>

static inline void *btAlignedAllocDefault(size_t size, int alignment)
{
	return memalign(alignment, size);
}

static inline void btAlignedFreeDefault(void *ptr)
{
	free(ptr);
}
#else // 当前编译环境没有 对齐的(aligned)内存分配函数
static inline void *btAlignedAllocDefault(size_t size, int alignment)
{
  void *ret;
  char *real;
  real = (char *)sAllocFunc(size + sizeof(void *) + (alignment-1)); // 1. 多分配一点内存
  if (real) {
    ret = btAlignPointer(real + sizeof(void *),alignment);      // 2. 指针调整
    *((void **)(ret)-1) = (void *)(real);                       // 3. 登记实际地址
  } else {
    ret = (void *)(real);
  }
  return (ret);
}

static inline void btAlignedFreeDefault(void *ptr)
{
  void* real;

  if (ptr) {
    real = *((void **)(ptr)-1); // 取出实际内存块 地址
    sFreeFunc(real);
  }
}
#endif

bullet本身也实现了一个对齐的(aligned)内存分配函数,在系统没有对齐的内存分配函数的情况下,也能保证btAlignedAllocator::acllocate返回的地址是按特定字节对齐的。

下面就来分析btAlignedAllocDefault / btAlignedFreeDefault是如何实现aligned allocation / free的。sAllocFunc/sFreeFunc的定义及初始化:

static void *btAllocDefault(size_t size)
{
	return malloc(size);
}

static void btFreeDefault(void *ptr)
{
	free(ptr);
}

static btAllocFunc *sAllocFunc = btAllocDefault;
static btFreeFunc *sFreeFunc = btFreeDefault;

bullet同时提供了,AllocFunc/FreeFunc的定制化:

void btAlignedAllocSetCustom(btAllocFunc *allocFunc, btFreeFunc *freeFunc)
{
  sAllocFunc = allocFunc ? allocFunc : btAllocDefault;
  sFreeFunc = freeFunc ? freeFunc : btFreeDefault;
}
默认情况下sAllocFunc/sFreeFunc就是malloc/free,btAlignedAllocDefault中可能令人疑惑的是——为什么要多分配一点内存?后面的btAlignPointer有什么用?

再来看看bullet是如何实现指针对齐的(btScalar.h):

///align a pointer to the provided alignment, upwards
template <typename T>T* btAlignPointer(T* unalignedPtr, size_t alignment)
{
		
	struct btConvertPointerSizeT
	{
		union 
		{
				T* ptr;
				size_t integer;
		};
	};
    btConvertPointerSizeT converter;
    
    
	const size_t bit_mask = ~(alignment - 1);
    converter.ptr = unalignedPtr;
	converter.integer += alignment-1;
	converter.integer &= bit_mask;
	return converter.ptr;
}

接下来分析btAlignPointer是如何调整指针的?

实际调用btAlignPointer时,使用的alignment都是2的指数,如btAlignedObjectArray使用的是16,下面就以16进行分析。

先假设unalignedPtr是alignment(16)的倍数,则converter.integer += alignment-1; 再 converter.integer &= bit_mask之后,unalignedPtr的值不变,还是alignment(16)的倍数。

再假设unalignedPtr不是alignment(16)的倍数,则converter.integer += alignment-1; 再converter.integer &= bit_mask之后,unalignedPtr的值将被上调到alignment(16)的倍数。

所以btAlignPointer能够将unalignedPtr对齐到alignment倍数。】


明白了btAlignPointer的作用,自然能够明白btAlignedAllocDefault中为什么多申请一点内存,申请的大小是size + sizeof(void *) + (alignment-1):

如果sAllocFunc返回的地址已经按照alignment对齐,则sizeof(void*)和sizeof(alignment-1)及btAlignedAllocDefault的返回值关系如下图所示:


最后的alignment-1个字节的尾部无法使用,会被浪费,不过这很小(相对现在的内存条而言),管他呢!


如果sAllocFunc返回的地址没能按alignment对齐,则sizeof(void*)和sizeof(alignment-1)及btAlignedAllocDefault的返回值关系如下图所示:



PS: 顺便一提,为什么需要内存对齐呢?简单地说,按照机器字长倍数对齐的内存CPU访问的速度更快;具体来说,则要根据具体CPU和总线控制器的厂商文档来说的,那将会涉及很多具体的硬件平台细节,所以本文不会对该话题着墨太多。


btAlignedObjectArray——bullet的动态数组

btAlignedObjectArray的作用与STL的vector类似,都是动态数组,btAlignedObjectArray的数据成员(data member)声明如下:

template <typename T> 
class btAlignedObjectArray
{
	btAlignedAllocator<T , 16>	m_allocator; // 没有data member,不会增加内存

	int					m_size;
	int					m_capacity;
	T*					m_data;
	//PCK: added this line
	bool				m_ownsMemory;
// ... 省略
};

btAlignedObjectArray同时封装了QuickSort,HeapSort,BinarySearch,LinearSearch函数,可用于排序、查找,btAlignedObjectArray的所有成员函数(member function)定义如下:

template <typename T> 
//template <class T> 
class btAlignedObjectArray
{
	btAlignedAllocator<T , 16>	m_allocator;

	int					m_size;
	int					m_capacity;
	T*					m_data;
	//PCK: added this line
	bool				m_ownsMemory;

#ifdef BT_ALLOW_ARRAY_COPY_OPERATOR
public:
	SIMD_FORCE_INLINE btAlignedObjectArray<T>& operator=(const btAlignedObjectArray<T> &other);
#else//BT_ALLOW_ARRAY_COPY_OPERATOR
private:
		SIMD_FORCE_INLINE btAlignedObjectArray<T>& operator=(const btAlignedObjectArray<T> &other);
#endif//BT_ALLOW_ARRAY_COPY_OPERATOR

protected:
		SIMD_FORCE_INLINE	int	allocSize(int size);
		SIMD_FORCE_INLINE	void	copy(int start,int end, T* dest) const;
		SIMD_FORCE_INLINE	void	init();
		SIMD_FORCE_INLINE	void	destroy(int first,int last);
		SIMD_FORCE_INLINE	void* allocate(int size);
		SIMD_FORCE_INLINE	void	deallocate();

	public:		
		btAlignedObjectArray();

		~btAlignedObjectArray();

		///Generally it is best to avoid using the copy constructor of an btAlignedObjectArray,
		//  and use a (const) reference to the array instead.
		btAlignedObjectArray(const btAlignedObjectArray& otherArray);		
		
		/// return the number of elements in the array
		SIMD_FORCE_INLINE	int size() const;
		
		SIMD_FORCE_INLINE const T& at(int n) const;

		SIMD_FORCE_INLINE T& at(int n);

		SIMD_FORCE_INLINE const T& operator[](int n) const;

		SIMD_FORCE_INLINE T& operator[](int n);
		
		///clear the array, deallocated memory. Generally it is better to use array.resize(0), 
		//  to reduce performance overhead of run-time memory (de)allocations.
		SIMD_FORCE_INLINE	void	clear();

		SIMD_FORCE_INLINE	void	pop_back();

		///resize changes the number of elements in the array. If the new size is larger, 
		//  the new elements will be constructed using the optional second argument.
		///when the new number of elements is smaller, the destructor will be called,
		//  but memory will not be freed, to reduce performance overhead of run-time memory (de)allocations.
		SIMD_FORCE_INLINE	void	resizeNoInitialize(int newsize);
	
		SIMD_FORCE_INLINE	void	resize(int newsize, const T& fillData=http://www.mamicode.com/T());>

btAlignedObjectArray和std::vector类似,所以各成员函数的具体实现这里不再列出。


std::unordered_map的内存布局

btHashMap的内存布局与我们常见的HashMap的内存布局截然不同,为了和btHashMap的内存布局对比,这里先介绍一下std::unordered_map的内存布局。

GCC中std::unordered_map仅是对_Hahstable的简单包装,_Hashtable的数据成员定义如下:

      __bucket_type*		_M_buckets;
      size_type			_M_bucket_count;
      __before_begin		_M_bbegin;
      size_type			_M_element_count;
      _RehashPolicy		_M_rehash_policy;
其中,size_type为std::size_t的typedef;而_RehashPlolicy是具体的策略类,只有成员函数定义,没有数据成员(这是一种被称作Policy Based的设计范式,具体可参阅《Modern C++ Design》,中译本名为《C++设计新思维》,由侯捷先生翻译)。

继续跟踪_bucket_type,可以看到(_Hashtable):

      using __bucket_type = typename __hashtable_base::__bucket_type;
和(__hashtable_base):

    using __node_base = __detail::_Hash_node_base;
    using __bucket_type = __node_base*;

至此,才知道_M_buckets的类型为:_Hash_node_base**

继续追踪,可以看到_Hash_node_base的定义:
  /**
   *  struct _Hash_node_base
   *
   *  Nodes, used to wrap elements stored in the hash table.  A policy
   *  template parameter of class template _Hashtable controls whether
   *  nodes also store a hash code. In some cases (e.g. strings) this
   *  may be a performance win.
   */
  struct _Hash_node_base
  {
    _Hash_node_base* _M_nxt;

    _Hash_node_base() : _M_nxt() { }

    _Hash_node_base(_Hash_node_base* __next) : _M_nxt(__next) { }
  };

从_Hashtable::_M_buckets(二维指针)和_Hash_node_base的_M_nxt的类型(指针),可以猜测Hashtable的内存布局——buckets数组存放hash值相同的node链表的头指针,每个bucket上挂着一个链表。

继续看__before_begin的类型(_Hashtable):

      using __before_begin = __detail::_Before_begin<_Node_allocator_type>;
继续跟踪:
  /**
   * This type is to combine a _Hash_node_base instance with an allocator
   * instance through inheritance to benefit from EBO when possible.
   */
  template<typename _NodeAlloc>
    struct _Before_begin : public _NodeAlloc
    {
      _Hash_node_base _M_node;

      _Before_begin(const _Before_begin&) = default;
      _Before_begin(_Before_begin&&) = default;

      template<typename _Alloc>
	_Before_begin(_Alloc&& __a)
	  : _NodeAlloc(std::forward<_Alloc>(__a))
	{ }
    };
根据对STL双链表std::list的了解,可以猜测Berfore_begin的作用,很可能和双链表的“头部的多余的一个节点”类似,只是为了方便迭代器(iterator)迭代,通过_Hashtable::begin()可以得到验证:
      iterator
      begin() noexcept
      { return iterator(_M_begin()); }

      __node_type*
      _M_begin() const
      { return static_cast<__node_type*>(_M_before_begin()._M_nxt); }

      const __node_base&
      _M_before_begin() const
      { return _M_bbegin._M_node; }


实际存放Value的node类型为下面两种的其中一种(按Hash_node_base的注释,Key为string时可能会用第一种,以提升性能):

  /**
   *  Specialization for nodes with caches, struct _Hash_node.
   *
   *  Base class is __detail::_Hash_node_base.
   */
  template<typename _Value>
    struct _Hash_node<_Value, true> : _Hash_node_base
    {
      _Value       _M_v;
      std::size_t  _M_hash_code;

      template<typename... _Args>
	_Hash_node(_Args&&... __args)
	: _M_v(std::forward<_Args>(__args)...), _M_hash_code() { }

      _Hash_node*
      _M_next() const { return static_cast<_Hash_node*>(_M_nxt); }
    };

  /**
   *  Specialization for nodes without caches, struct _Hash_node.
   *
   *  Base class is __detail::_Hash_node_base.
   */
  template<typename _Value>
    struct _Hash_node<_Value, false> : _Hash_node_base
    {
      _Value       _M_v;

      template<typename... _Args>
	_Hash_node(_Args&&... __args)
	: _M_v(std::forward<_Args>(__args)...) { }

      _Hash_node*
      _M_next() const { return static_cast<_Hash_node*>(_M_nxt); }
    };

下面通过insert源码的追踪,证实我们对hashtable内存布局的猜想:

_Hashtable::insert:

      template<typename _Pair, typename = _IFconsp<_Pair>>
	__ireturn_type
	insert(_Pair&& __v)
	{
	  __hashtable& __h = this->_M_conjure_hashtable();
	  return __h._M_emplace(__unique_keys(), std::forward<_Pair>(__v));
	}

_Hashtable::_M_emplace(返回值类型写得太复杂,已删除):

      _M_emplace(std::true_type, _Args&&... __args)
      {
	// First build the node to get access to the hash code
	__node_type* __node = _M_allocate_node(std::forward<_Args>(__args)...); // 申请链表节点 __args为 pair<Key, Value> 类型
	const key_type& __k = this->_M_extract()(__node->_M_v); // 从节点中抽取 key
	__hash_code __code; 
	__try
	  {
	    __code = this->_M_hash_code(__k);
	  }
	__catch(...)
	  {
	    _M_deallocate_node(__node);
	    __throw_exception_again;
	  }

	size_type __bkt = _M_bucket_index(__k, __code); // 寻找buckets上的对应hash code对应的index
	if (__node_type* __p = _M_find_node(__bkt, __k, __code)) // 在bucket所指链表上找到实际节点
	  {
	    // There is already an equivalent node, no insertion
	    _M_deallocate_node(__node);
	    return std::make_pair(iterator(__p), false);
	  }

	// Insert the node
	return std::make_pair(_M_insert_unique_node(__bkt, __code, __node),
			      true);
      }

_Hashtable::_M_find_node:
      __node_type*
      _M_find_node(size_type __bkt, const key_type& __key,
		   __hash_code __c) const
      {
	__node_base* __before_n = _M_find_before_node(__bkt, __key, __c);
	if (__before_n)
	  return static_cast<__node_type*>(__before_n->_M_nxt);
	return nullptr;
      }

_Hashtable::_M_find_before_node(返回值类型写得太复杂,已删除):
    _M_find_before_node(size_type __n, const key_type& __k,
			__hash_code __code) const
    {
      __node_base* __prev_p = _M_buckets[__n]; // 取出头指针
      if (!__prev_p)
	return nullptr;
      __node_type* __p = static_cast<__node_type*>(__prev_p->_M_nxt);
      for (;; __p = __p->_M_next()) // 遍历链表
	{
	  if (this->_M_equals(__k, __code, __p)) // key匹配?
	    return __prev_p;
	  if (!__p->_M_nxt || _M_bucket_index(__p->_M_next()) != __n)
	    break;
	  __prev_p = __p;
	}
      return nullptr;
    }

看到_Hashtable::_M_find_before_node的代码,就验证了此前我们对于Hashtable内存布局的猜想:这和SGI hash_map的实现体hashtable的内存布局相同(详情可参考《STL源码剖析》,侯捷先生著)。

(PS:追踪起来并不轻松,可以借助Eclipse等集成开发环境进行)

例如,std::unordered_map<int, int*>背后的Hashtable的一种可能的内存布局如下:


std::unordered_map的内存布局是大多数<数据结构>、<算法>类教材给出的“标准做法”,也是比较常见的实现方法。


btHashMap

btHashMap的内存布局,与“标准做法”截然不同,如下可见btHashMap的数据成员(data member)定义:

template <class Key, class Value>
class btHashMap
{

protected:
	btAlignedObjectArray<int>		m_hashTable;
	btAlignedObjectArray<int>		m_next;
	
	btAlignedObjectArray<Value>		m_valueArray;
	btAlignedObjectArray<Key>		m_keyArray;
// ... 省略
};
可以看到,btHashMap的将buckets和key, value全放在一起,它的内存布局可能如下:

接下来通过分析btHashMap的几个方法的实现,来确定btHashMap三个btAlignedObjectArray的具体作用。


btHashMap::findIndex

下面来看看btHashMap::findIndex的实现:

	int	findIndex(const Key& key) const
	{
		unsigned int hash = key.getHash() & (m_valueArray.capacity()-1); // 依赖 Key::getHash()

		if (hash >= (unsigned int)m_hashTable.size())
		{
			return BT_HASH_NULL;
		}

		int index = m_hashTable[hash]; // index相当于unordered_map的buckets[hash]的链表头指针
		while ((index != BT_HASH_NULL) && key.equals(m_keyArray[index]) == false) // 遍历链表,直到匹配,依赖 Key::equals(Key)
		{
			index = m_next[index]; 
		}
		return index;
	}
btHashMap::findIndex用到了m_hashTable,它的作用类似于unordered_map的buckets数组;m_next则类似于unordered_map链表节点的next指针。


btHashMap::insert

接下来看看btHashMap::insert:

	void insert(const Key& key, const Value& value) {
		int hash = key.getHash() & (m_valueArray.capacity()-1);

		//replace value if the key is already there
		int index = findIndex(key); // 找到了<Key, Value>节点
		if (index != BT_HASH_NULL)
		{
			m_valueArray[index]=value; // 找到了,更行value
			return;
		}

		int count = m_valueArray.size(); // 当前已填充数目
		int oldCapacity = m_valueArray.capacity();
		m_valueArray.push_back(value); // value压入m_valueArray的尾部,capacity可能增长
		m_keyArray.push_back(key);     // key压入m_keyArray的尾部

		int newCapacity = m_valueArray.capacity();
		if (oldCapacity < newCapacity) 
		{
			growTables(key); // 如果增长,调整其余两个数组的大小,并调整头指针所在位置
			//hash with new capacity
			hash = key.getHash() & (m_valueArray.capacity()-1);
		}
		m_next[count] = m_hashTable[hash]; // 连同下一行,将新节点插入 m_hashTable[hash]链表头部
		m_hashTable[hash] = count;
	}

这里验证了我们对于m_hashTables和m_next作用的断言。


btHashMap::remove

btHashMap与普通Hash表的区别在于,它可能要自己管理节点内存;比如,中间节点remove掉之后,如何保证下次insert能够复用节点内存?通过btHashMap::remove可以知道bullet是如何实现的:

	void remove(const Key& key) {

		int hash = key.getHash() & (m_valueArray.capacity()-1);

		int pairIndex = findIndex(key); // 找到<Key, Value>的 index
		
		if (pairIndex ==BT_HASH_NULL)
		{
			return;
		}

		// Remove the pair from the hash table.
		int index = m_hashTable[hash];   // 取出头指针
		btAssert(index != BT_HASH_NULL);

		int previous = BT_HASH_NULL;
		while (index != pairIndex)   // 找index的前驱
		{
			previous = index;
			index = m_next[index];
		}

		if (previous != BT_HASH_NULL)  // 将当前节点从链表上删除
		{
			btAssert(m_next[previous] == pairIndex);
			m_next[previous] = m_next[pairIndex];  // 当前节点位于链表中间
		}
		else 
		{
			m_hashTable[hash] = m_next[pairIndex]; // 当前节点是链表第一个节点
		}

		// We now move the last pair into spot of the
		// pair being removed. We need to fix the hash
		// table indices to support the move.

		int lastPairIndex = m_valueArray.size() - 1; 

		// If the removed pair is the last pair, we are done.
		if (lastPairIndex == pairIndex) // 如果<Key, Value>已经是array的最后一个元素,则直接调整它的size(仅为游标,capacity才是持有的内存单位个数)
		{
			m_valueArray.pop_back();
			m_keyArray.pop_back();
			return;
		}

		// Remove the last pair from the hash table. 将最后一个<Key, Value>对从array上移除
		int lastHash = m_keyArray[lastPairIndex].getHash() & (m_valueArray.capacity()-1);

		index = m_hashTable[lastHash];
		btAssert(index != BT_HASH_NULL);

		previous = BT_HASH_NULL;
		while (index != lastPairIndex)
		{
			previous = index;
			index = m_next[index];
		}

		if (previous != BT_HASH_NULL)
		{
			btAssert(m_next[previous] == lastPairIndex);
			m_next[previous] = m_next[lastPairIndex];
		}
		else
		{
			m_hashTable[lastHash] = m_next[lastPairIndex];
		}

		// Copy the last pair into the remove pair's spot.  将最后一个<Key, Value>拷贝到移除pair的空当处
		m_valueArray[pairIndex] = m_valueArray[lastPairIndex];
		m_keyArray[pairIndex] = m_keyArray[lastPairIndex];

		// Insert the last pair into the hash table , 将移除节点插入到m_hashTable[lastHash]链表的头部
		m_next[pairIndex] = m_hashTable[lastHash];
		m_hashTable[lastHash] = pairIndex;

		m_valueArray.pop_back();
		m_keyArray.pop_back();

	}

内存紧密(连续)的好处

btHashMap的这种设计,能够保证整个Hash表内存的紧密(连续)性;而这种连续性的好处主要在于:

第一,能与数组(指针)式API兼容,比如很多OpenGL API。因为存在btHashMap内的Value和Key在内存上都是连续的,所以这一点很好理解;

第二,保证了cache命中率(表元素较少时)。由于普通链表的节点内存是在每次需要时才申请的,所以基本上不会连续,通常不在相同内存页。所以,即便是短时间内多次访问链表节点,也可能由于节点内存分散造成不能将所有节点放入cache,从而导致访问速度的下降;而btHashMap的节点内存始终连续,因而保证较高的cache命中率,能带来一定程度的提升性能。


btAlignedAllocator点评

btAlignedAllocator定制化接口与std::allocator完全不同。std::allocator的思路是:首先实现allocator,然后将allocator作为模板参数写入具体数据结构上,如vector<int, allocator<int> >;

这种方法虽然可以实现“定制化”,但存在着一定的问题:

第一,由于所有标准库的allcoator用的都是std::allocator,如果你使用了另外一种allocator,程序中就可能存在不止一种类型的内存管理方法一起工作的局面;特别是当标准库使用的是SGI 当年实现的“程序退出时才归还所有内存的”allocator(具体可参阅《STL源码剖析》)时,内存争用是不可避免的。

第二,这种设计无形中增加了编码和调试的复杂性,相信调试过gcc STL代码的人深有体会。

而btAlignedAllocator则完全不存在这样的问题:

第一,它的allocate/deallocate行为通过全局的函数指针代理实现,不可能存在同时有两个以上的类型的底层管理内存的方法。

第二,这种相对简单,编码调试的复杂性自然降低了。

本人拙见,STL有点过度设计了,虽然Policy Based的设计能够带来灵活性,但代码的可读性下降了很多(或许开发glibc++的那群人没打算让别人看他们的代码?)。


扩展阅读

文中提到了两本书:

《Modern C++ Design》(中译本名为《C++设计新思维》,侯捷先生译),该书细致描述了Policy Based Design。

《STL源码剖析》(侯捷先生著),该书详细剖析了SGI hashtable的实现。

本文所讨论的源码:

bullet 2.81,源码目录:

gcc 4.6.1(MinGW)


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bullet HashMap 内存紧密的哈希表