我有一个简单的Dictionary<long, long>
对象,当我填充1000万个条目时占用500 MB的空间。但是当我使用嵌套字典Dictionary<long, Dictionary<long, long>>
时,相同的1000万个条目占用了2.5 GB的空间。内部字典只填充了单个条目。
有人可以帮忙解释.net中的词典是如何分配内存的,以及它的大小是如何增长的?
答案 0 :(得分:3)
如果你看一下Dictionary的定义,你会发现它有相当多的成员,所以即使是一个空的成员也会占用更多的空间,而不仅仅是密钥和其中的元素。
如果你看看它是如何初始化的,你会遇到以下功能
private void Initialize(int capacity)
{
int prime = HashHelpers.GetPrime(capacity);
this.buckets = new int[prime];
for (int i = 0; i < this.buckets.Length; i++)
{
this.buckets[i] = -1;
}
this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime];
this.freeList = -1;
}
HashHelpers.GetPrime
获得下一个最大素数,因此对于初始容量0,返回数字3。因此,该函数还将创建一个包含3个元素的int
桶数组,以及包含3个元素的Entry
数组。
Entry
是一个结构,定义为:
[StructLayout(LayoutKind.Sequential)]
private struct Entry
{
public int hashCode;
public int next;
public TKey key;
public TValue value;
}
添加元素时,如果有足够的空间添加元素,则字典保持相同的大小。如果没有,则使用此函数生成字典:
public static int ExpandPrime(int oldSize)
{
int min = 2 * oldSize;
if ((min > 0x7feffffd) && (0x7feffffd > oldSize))
{
return 0x7feffffd;
}
return GetPrime(min);
}
GetPrime
的实施是这样的:
[ReliabilityContract(Consistency.WillNotCorruptState, Cer.Success)]
public static int GetPrime(int min)
{
if (min < 0)
{
throw new ArgumentException(Environment.GetResourceString("Arg_HTCapacityOverflow"));
}
for (int i = 0; i < primes.Length; i++)
{
int num2 = primes[i];
if (num2 >= min)
{
return num2;
}
}
for (int j = min | 1; j < 0x7fffffff; j += 2)
{
if (IsPrime(j) && (((j - 1) % 0x65) != 0))
{
return j;
}
}
return min;
}
primes
数组初始化如下:
static HashHelpers()
{
primes = new int[] {
3, 7, 11, 0x11, 0x17, 0x1d, 0x25, 0x2f, 0x3b, 0x47, 0x59, 0x6b, 0x83, 0xa3, 0xc5, 0xef,
0x125, 0x161, 0x1af, 0x209, 0x277, 0x2f9, 0x397, 0x44f, 0x52f, 0x63d, 0x78b, 0x91d, 0xaf1, 0xd2b, 0xfd1, 0x12fd,
0x16cf, 0x1b65, 0x20e3, 0x2777, 0x2f6f, 0x38ff, 0x446f, 0x521f, 0x628d, 0x7655, 0x8e01, 0xaa6b, 0xcc89, 0xf583, 0x126a7, 0x1619b,
0x1a857, 0x1fd3b, 0x26315, 0x2dd67, 0x3701b, 0x42023, 0x4f361, 0x5f0ed, 0x72125, 0x88e31, 0xa443b, 0xc51eb, 0xec8c1, 0x11bdbf, 0x154a3f, 0x198c4f,
0x1ea867, 0x24ca19, 0x2c25c1, 0x34fa1b, 0x3f928f, 0x4c4987, 0x5b8b6f, 0x6dda89
};
}