Архитектура

Представления

AdaptiveSequence<T> хранит variant<vector<T>, TieredStorage<T>>. Contiguous vector выгоден для малых последовательностей и индексного чтения. Tiered storage состоит из независимо выделенных циклических leaf-блоков (RingBlock) и многоуровневого каталога весов.

У обоих backend есть единая логическая вместимость capacity(). Это не сумма физического slack в leaf-блоках, а управляющая граница, на которой разрешена автоматическая O(N)-перестройка.

Текущий TieredStorage остаётся сегментированным исследовательским вариантом, а не полной реализацией implicit tiered vector с offsets/carry на каждом внутреннем узле. Offsets используются внутри leaf, но split/merge может менять массив leaf-дескрипторов и перестраивать каталог за O(number_of_leaves). Это ограничение нужно учитывать при интерпретации результатов.

Текущая default-policy: перестройка только с capacity

ResizePolicy не пытается распознать workload после каждой операции. В auto-mode представление и геометрия пересматриваются только вместе с изменением логической вместимости:

Перед вставкой, которая не помещается, capacity удваивается до достаточного значения. Для обычного роста это одна граница C -> 2C.
После удаления при size <= capacity / 8, то есть при заполнении не более 12.5%, capacity уменьшается на один шаг C -> C/2 (но не ниже size).
Внутри той же перестройки выбираются mode, leaf geometry и размер hash table. Между такими границами они остаются неизменными.

В auto-mode целевое представление определяется размером на момент перестройки:

target_size < 4096  -> vector
target_size >= 4096 -> tiered

4096 — cutoff, подтверждённый текущим focused-run 7 x 100000 для AdaptiveSequence<uint32_t, true> и заданного mix; это не универсальный результат для всех типов и workload. Само пересечение size=4096 немедленного перехода не вызывает: mode меняется только на следующей capacity-boundary. Например, при обычном последовательном росте контейнер остаётся vector при capacity 4096 и переходит в tiered, когда следующая вставка меняет capacity на 8192. На shrink boundary правило применяется заново, поэтому возможен обратный переход tiered -> vector.

Явные force_vector_mode(), force_tiered_mode() и reserve() остаются пользовательскими управляющими операциями и не являются автоматической адаптацией.

Геометрия tiered storage

При capacity-boundary размер малого массива вычисляется из фактического размера последовательности на этой границе:

leaf_capacity = max(4, ceil(sqrt(target_size)))

Значения fanout и допустимой глубины каталога берутся из TieredConfig. leaf_capacity не подстраивается после каждой вставки или удаления: новое sqrt(N) применяется только в общей перестройке. Поэтому rebuild одновременно может выполнить vector -> tiered, tiered -> vector или tiered -> tiered с новой геометрией.

Flat hash index

AdaptiveSequence<T, true> использует open-addressed flat table value -> {head_id,count}. Дубликаты связаны через компактные intrusive links в ID metadata. find_one возвращает любой экземпляр, find_all_ids — unordered stable IDs, а find_all сортирует логические позиции и может стоить O(k log k).

Внутри цепочек используются 32-битные slot IDs. Освобождённые metadata slots переиспользуются через free list, а публичный 64-битный stable ID кодирует generation + slot. Поэтому сбалансированный insert/erase churn не наращивает metadata без границ и старый ID не оживает после повторного использования slot.

Hash table следует той же capacity-policy, что и storage:

required_buckets = ceil(logical_capacity / 0.70)
bucket_count      = next_power_of_two(max(16, required_buckets))

Иными словами, таблица заранее рассчитана на худший случай «один уникальный ключ на элемент» при load factor не выше 70%. При росте bucket reserve/rehash выполняется перед перестройкой storage, при shrink — после неё. Целевое число buckets пересчитывается только при изменении логической capacity; если оно не изменилось, отдельного rehash нет. Обычные вставки и удаления между границами не запускают независимое увеличение hash table.

Такой выбор сохраняет O(1) expected lookup и включает стоимость редкого rehash в ту же измеряемую capacity-перестройку, где уже оплачивается перенос storage. Flat hash остаётся compile-time optional: вариант AdaptiveSequence<T, false> не несёт его память; тот же API поиска по значению работает линейным обходом.

Инвалидация

const-чтение и hash lookup ничего не инвалидируют;
set() не меняет логические позиции, но ссылка на заменённое значение не должна использоваться как ссылка на старый объект;
вставка или удаление инвалидирует позиционные references, pointers и iterators согласно структурному изменению; capacity-boundary дополнительно может перестроить весь backend;
conversion, geometry rebuild, force_*, reserve, clear и make_contiguous() инвалидируют всё позиционное;
stable ID переживает shifts, split и смену представления и перестаёт быть живым только после удаления соответствующего элемента или clear().

Stable ID имеет область действия конкретного состояния конкретного контейнера. Copy/move assignment заменяет это состояние: ранее полученные ID обеих сторон после assignment использовать нельзя (их числовое значение может совпасть с ID элемента нового состояния). Move construction переносит состояние целиком и сохраняет его ID в новом объекте.

Debug iterator хранит structural generation и бросает logic_error после инвалидирования.

Historical / retired: operation-window CostModelPolicy

До текущей постановки default-policy собирала OperationSample, оценивала vector и набор фиксированных leaf 64/128/256/512/1024, применяла EWMA, hysteresis и прогноз окупаемости O(N)-перехода:

(current_cost - candidate_cost) * forecast
    > rebuild_cost * safety_factor

Также исследовались deferred/eager read adaptation, minimum residency и отдельные vector -> tiered, tiered -> vector, tiered -> tiered решения. Эта схема и соответствующая benchmark-матрица retired: они сохранены для воспроизводимости старых CSV и для экспериментов с явно выбранной CostModelPolicy, но не описывают текущую default-policy и не используются для нового cutoff.

9.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape