2023-05-20：go语言的slice和rust语言的Vec的扩容流程是什么？
(资料图片)
答案2023-05-20：
go语言的slice扩容流程go版本是1.20.4。
扩容流程见源码见runtime/slice.go文件中的growslice函数。
growslice函数的大致过程如下：
1.如果元素类型的大小为零，则返回具有 nil 指针但非零长度的切片。否则，下一步。
2.计算新切片的容量。如果新长度大于旧容量的两倍，则将新容量设置为新长度。否则，如果旧容量小于 256，则将新容量设置为旧容量的两倍，这是翻倍扩容。否则，使用一种算法计算新容量，该算法从将增长因子从 2 倍转变为 1.25 倍的小切片开始，平滑地过渡到大切片，新容量=旧长度+(旧长度+3*256)/4，这比1.25倍略大，但很近似。近似1.25倍扩容不一定会大于等于新长度，所以必须循环多次扩容，一直到大于等于新长度。如果新容量计算溢出，则将则将新容量设置为新长度。
3.根据对象大小的67种规格，计算新切片的内存占用量，并且会重新调整新切片的容量，一般会改大。
以下描述可以不看：
3.1.根据元素类型的大小进行特化处理。对于大小为 1 的元素类型，不需要任何除法/乘法。
3.2.对于大小等于 goarch.PtrSize 的元素类型，编译器会将除法/乘法优化为一个常量的移位操作。
3.3.对于大小为 2 的幂的元素类型，使用可变移位量进行处理。
3.4.对于其他大小的元素类型，计算所需内存，并将其舍入到页大小的倍数。
4.调用mallocgc函数，分配内存，产生新指针。
这段描述可以不看，根据元素类型的指针数据大小（即元素类型中指向堆上分配的内存的指针字段的大小），使用 mallocgc()分配新的后备存储器。如果指针数据大小为零，则直接调用 mallocgc()分配内存，并在分配的内存中清除将被覆盖的部分。否则，使用 GC 兼容内存分配器 mallocgc()分配内存，并根据需要启用写屏障。
5.调用memmove函数，旧指针数据填充到新指针数据里。
6.返回新切片，其中包含指向新指针、新长度和新容量。
rust语言的Vec的扩容流程rust版本：cargo 1.71.0-nightly (09276c703 2023-05-16)
扩容流程见raw_vec.rs文件里的grow_amortized方法。
grow_amortized方法的大体过程如下：
1.如果 T是零大小类型（ZST），则直接返回一个错误，因为对于 ZST 的 Vec 实例来说，它们的容量总是 usize::MAX，不能再增加更多的容量。
2.计算新容量 。新容量 = MAX（当前长度+新增元素的长度，2倍的旧容量， Self::MIN_NON_ZERO_CAP）。
以下是对 Self::MIN_NON_ZERO_CAP的描述可以不看：
MIN_NON_ZERO_CAP是最小非零容量。该值表示在进行内存分配时， Vec最少需要分配的非零容量大小，以避免出现过多的内存浪费和碎片化。
具体来说，这个常量定义采用了一个简单的策略，根据 T类型元素的大小，分别设置不同的最小非零容量值：
如果 T类型元素大小为 1 字节，则将最小非零容量设置为 8；
如果 T类型元素大小小于等于 1024 字节，则将最小非零容量设置为 4；
否则，将最小非零容量设置为 1。
其中，如果 T类型元素大小为 1 字节，则将最小非零容量设置为 8 是因为大部分堆分配器（heap allocator）会将小于 8 字节的内存请求自动对齐到 8 字节边界，因此设置最小容量为 8 可以避免出现内存浪费。
对于大小在 1 字节到 1024 字节之间的类型元素，将最小非零容量设置为 4，可以在保证一定的内存利用率的同时，避免出现过多的内存浪费和碎片化。
而对于大于 1024 字节的类型元素，将最小非零容量设置为 1，则可以避免出现过多的内存浪费，同时保证了内存分配时的性能和效率。
总之，这个常量定义是 Vec在进行内存分配时所采用的一种策略，旨在尽可能地减少内存浪费和碎片化，同时保证了内存分配的性能和效率。
3.基于新的容量使用 Layout::array::方法创建一个新的布局 new_layout，new_layout 并不是已经分配了内存空间的对象，它只是一个描述所需内存块大小和对齐方式的布局对象。
4.调用 finish_grow()方法进行内存分配，会获得一个新指针。这个方法是非泛型的，不依赖于 T类型。
5.调用 set_ptr_and_cap将分配得到的新指针和容量设置为 RawVec实例的新值。
6.成功扩容，返回一个 Ok(())值。
需要注意的是，在上述过程中，除了第一步和第三步涉及到具体的类型 T外，其他过程都是非泛型的。这样做是为了尽可能减小 grow_amortized()方法的大小，同时提高其静态计算能力，从而使生成的代码运行更快。
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