last modified time：2014-11-9 14:07:00

bullet 是一款开源物理引擎，它提供了碰撞检測、重力模拟等功能，非常多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，对性能的要求是非常苛刻的；bullet项目之所以可以发展到今天，非常大程度取决于它在性能上优异的表现。

翻阅bullet的源代码就能看到非常多源代码级别的优化。本文将介绍的HashMap就是一个典例。

bullet项目首页：http://bulletphysics.org/

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

btAlignedAllocator的接口定义

///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; }
};

	void*	btAlignedAllocInternal	(size_t size, int alignment);
	void	btAlignedFreeInternal	(void* ptr);

	#define btAlignedAlloc(size,alignment) btAlignedAllocInternal(size,alignment)
	#define btAlignedFree(ptr) btAlignedFreeInternal(ptr)

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);}

// 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);

不管是否定制自己的Alloc/Free（或AllignedAlloc/AlignedFree），bullet内的其它数据结构都使用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。文末具体讨论。

btAlignedAllocator的内存对齐

btAlignedAllocator除了定制化与std::allocator不同外，还添加了内存对齐功能（从它的名字也能看得出来）。

继续查看btAlignedAllocDefault/btAlignedFreeDefault的定义（btAlignedAllocator.{h|cpp}）能够看到：

#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。

以下就来分析btAlignedAllocDefault / btAlignedFreeDefault是怎样实现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同一时候提供了，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是怎样实现指针对齐的（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是怎样调整指针的？

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

先如果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。

再如果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可以将unalignedPtr对齐到alignment倍数。】

明确了btAlignPointer的作用。自然可以明确btAlignedAllocDefault中为什么多申请一点内存，申请的大小是size + sizeof(void *) + (alignment-1)：

假设sAllocFunc返回的地址已经依照alignment对齐，则sizeof(void*)和sizeof(alignment-1)及btAlignedAllocDefault的返回值关系例如以下图所看到的：

void*前面的alignment-sizeof(void*)字节和尾部的sizeof(size)-1字节的内存会被浪费，只是非常小（相对内存条而言）管他呢。

假设sAllocFunc返回的地址没能按alignment对齐，则sizeof(void*)和sizeof(alignment-1)及btAlignedAllocDefault的返回值关系例如以下图所看到的：

PS: 顺便一提，为什么须要内存对齐？简单地说。依照机器字长倍数对齐的内存。CPU訪问的速度更快；详细来说，则要依据详细CPU和总线控制器的厂商文档来讨论的，那将涉及非常多平台、硬件细节，所以本文不正确该话题着墨太多。

btAlignedObjectArray——bullet的动态数组

btAlignedObjectArray的作用与STL的vector类似（下面称std::vector），都是动态数组。btAlignedObjectArray的数据成员（data member）声明例如以下：

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

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

btAlignedObjectArray同一时候封装了QuickSort。HeapSort。BinarySearch，LinearSearch函数，可用于排序、查找，btAlignedObjectArray的全部成员函数（member function）定义例如以下：

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=T());

		SIMD_FORCE_INLINE	T&  expandNonInitializing( );

		SIMD_FORCE_INLINE	T&  expand( const T& fillValue=T());

		SIMD_FORCE_INLINE	void push_back(const T& _Val);

		/// return the pre-allocated (reserved) elements, this is at least 
		//   as large as the total number of elements,see size() and reserve()
		SIMD_FORCE_INLINE	int capacity() const;
		
		SIMD_FORCE_INLINE	void reserve(int _Count);

		class less
		{ public:
				bool operator() ( const T& a, const T& b ) { return ( a < b ); }
		};

		template <typename L>
		void quickSortInternal(const L& CompareFunc,int lo, int hi);

		template <typename L>
		void quickSort(const L& CompareFunc);

		///heap sort from http://www.csse.monash.edu.au/~lloyd/tildeAlgDS/Sort/Heap/
		template <typename L>
		void downHeap(T *pArr, int k, int n, const L& CompareFunc);

		void	swap(int index0,int index1);

	template <typename L>
	void heapSort(const L& CompareFunc);

	///non-recursive binary search, assumes sorted array
	int	findBinarySearch(const T& key) const;

	int	findLinearSearch(const T& key) const;

	void	remove(const T& key);

	//PCK: whole function
	void initializeFromBuffer(void *buffer, int size, int capacity);

	void copyFromArray(const btAlignedObjectArray& otherArray);
};

btAlignedObjectArray和std::vector类似。各成员函数的详细实现这里不再列出。

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的内存布局对照，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的数据成员定义例如以下：

      __bucket_type*		_M_buckets;
      size_type			_M_bucket_count;
      __before_begin		_M_bbegin;
      size_type			_M_element_count;
      _RehashPolicy		_M_rehash_policy;

当中。size_type为std::size_t的typedef；而_RehashPlolicy是详细的策略类，仅仅有成员函数定义，没有数据成员（这是一种被称作Policy Based的设计范式。详细可參阅《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，能够看到（_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。能够看到_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）。能够推測Hashtable的内存布局——buckets数组存放hash值同样的node链表的头指针，每一个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))
	{ }
    };

依据对STL双链表std::list的了解，能够推測Berfore_begin的作用，非常可能和双链表的“头部的多余的一个节点”类似，仅仅是为了方便迭代器（iterator）迭代，通过_Hashtable::begin()能够得到验证：

      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类型为以下两种的当中一种（按Hash_node_base的凝视，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); }
    };

以下通过insert源代码的追踪，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上的相应hash code相应的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的内存布局同样（详情可參考《STL源代码剖析》，侯捷先生著）。

（PS：追踪起来并不轻松，能够借助Eclipse等集成开发环境进行）

比如，std::unordered_map<int, int*>背后的Hashtable的一种可能的内存布局例如以下：

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”，也是比較常见的实现方法。

btHashMap

btHashMap的内存布局。与“标准做法”截然不同。例如以下可见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
};

能够看到，btHashMap的将buckets和key, value全放在一起。它的内存布局可能例如以下：

依据命名。能够推測：

m_keyArray和m_valueArray分别存放key和value；

m_next的作用应该是存放k/v array的index，以此形成链表。

m_hashTable的作用应该和前面_M_bukets所指向的数组类似，作为表头；

以下通过分析btHashMap的几个方法，来对这几个推測一一验证。

btHashMap::findIndex

以下来看看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。m_keyArray，m_next，能够看出：

m_hashTable的作用确实类似于unordered_map的buckets数组；

m_keyArray确实是存放了key；

m_next[i]确实类似于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); // 假设增长。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：m_valueArray存放的确实是value。

btHashMap::remove

btHashMap与普通Hash表的差别在于，它可能要自己管理节点内存；比方，中间节点remove掉之后。怎样保证下次insert可以复用节点内存？通过btHashMap::remove可以知道bullet是怎样实现的：

	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) // 假设<Key, Value>已经是array的最后一个元素。则pop_back将减小size（capacity不变）
		{
			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>复制到移除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）的优点

btHashMap的这样的设计。可以保证整个Hash表内存的紧密（连续）性。而这样的连续性的优点主要在于：

第一，能与数组（指针）式API兼容。比方非常多OpenGL API。由于存在btHashMap内的Value和Key在内存上都是连续的。所以这一点非常好理解；

第二，保证了cache命中率（表元素较少时）。因为普通链表的节点内存是在每次须要时才申请的，所以基本上不会连续。通常不在同样内存页。所以，即便是短时间内多次訪问链表节点，也可能因为节点内存分散造成不能将全部节点放入cache。从而导致訪问速度的下降；而btHashMap的节点内存始终连续，因而保证较高的cache命中率，能带来一定程度的性能提升。

btAlignedAllocator点评

btAlignedAllocator定制化接口与std::allocator全然不同。std::allocator的思路是：首先实现allocator，然后将allocator作为模板參数写入详细数据结构上，如vector<int, allocator<int> >；

这样的方法尽管能够实现“定制化”，但存在着一定的问题：

第一，因为全部标准库的allcoator用的都是std::allocator。假设你使用了第二种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“程序退出时才归还全部内存的”allocator（详细可參阅《STL源代码剖析》）时，内存争用是不可避免的。

第二。这样的设计无形中添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则全然不存在这种问题：

第一。它的allocate/deallocate行为通过全局的函数指针代理实现，不可能存在同一时候有两个以上的类型底层管理内存的方法。

第二。使用btAlignedAllocator的数据结构，其模板參数相对简单。编码、调试的复杂性自然也减少了。

本人拙见，STL有点过度设计了。尽管Policy Based的设计可以带来灵活性，但代码的可读性下降了非常多（也许开发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）。该书仔细描写叙述了Policy Based Design。

《STL源代码剖析》（侯捷先生著）。该书具体剖析了SGI hashtable的实现。

本文所讨论的源代码版本号：

bullet 2.81

gcc 4.6.1（MinGW）

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