在介绍字典的底层结构时我们看到，当已使用的 entry 数量达到总容量的 2/3 时，会发生扩容。
而在早期，哈希表只使用一个键值对数组，这个键值对数组不仅要存储具体的 entry，还要承载哈希索引数组的功能。本来这个方式很简单，但是内存浪费严重，于是后面 Python 官方就将一个数组拆成两个数组来实现。
不是说只能用 2/3 吗？那就只给键值对数组申请 2/3 容量的空间，并且只负责存储键值对。至于索引，则由哈希索引数组来体现。通过将 key 映射成索引，找到指定的哈希槽，再根据槽里面存储的索引，找到键值对数组中存储的 entry。
因此减少内存开销的核心就在于，避免键值对数组的浪费。
所以哈希索引数组的长度就可以看成是哈希表的容量，而键值对数组的长度本身就是哈希索引数组的 2/3、或者说容量的 2/3。那么很明显，当键值对数组满了，就说明当前的哈希表要扩容了。
// Objects/dictobject.c
#define GROWTH_RATE(d) ((d)->ma_used*3)扩容之后的新哈希表的容量要大于等于 ma_used * 3，注意：是大于等于 ma_used * 3，不是 dk_nentries * 3。因为 dk_nentries 还包含了被删除的 entry，但哈希表在扩容的时候会将其丢弃，所以扩容之后新哈希表的容量取决于 ma_used。
当然啦，哈希表的容量还要等于 2 的幂次方，所以有两个条件：
大于等于 ma_used * 3；
等于 2 的幂次方；
基于以上两个限制条件，取到的最小值便是扩容之后的容量。为此 Python 底层专门提供了一个 calculate_log2_keysize 函数，看一下它的逻辑。
// Objects/dictobject.c
static inline uint8_t
calculate_log2_keysize(Py_ssize_t minsize)
{
// 参数 minsize 表示字典的 ma_used * 3，即长度 * 3
// 1 << log2_size 便是扩容之后的字典的容量
uint8_t log2_size;
// PyDict_LOG_MINSIZE 是一个宏，值为 3，所以字典的最小容量是 8
// 如果 (1 << log2_size) < minsize，那么不断循环
// 直到条件不满足时，便找到了大于等于 minsize 的最小 2 的幂次方数
for (log2_size = PyDict_LOG_MINSIZE;
(((Py_ssize_t)1) << log2_size) < minsize;
log2_size++)
;
return log2_size;
}只不过返回的不是扩容之后的字典的容量，而是以 2 为底、容量的对数。
然后我们来看看扩容对应的具体逻辑。
// Objects/dictobject.c
static int
insertion_resize(PyInterpreterState *interp, PyDictObject *mp, int unicode)
{
// 当字典添加 entry 却发现容量不够时，会调用 insertion_resize 函数
// 该函数内部会调用 dictresize 函数，传递的参数的含义如下：
/*
* 参数一：进程状态对象
* 参数二：字典
* 参数三：扩容之后的字典的容量的对数
* 参数四：是否是 unicode table，即字典的 key 是否都是字符串
*/
return dictresize(interp, mp,
calculate_log2_keysize(GROWTH_RATE(mp)), unicode);
}所以核心在于 dictresize 函数，但这个函数比较长，在看它的内部实现之前，先来回顾一下基础知识。
以上是字典的底层结构，假设变量 mp 指向了 PyDictObject 实例，那么可以得到如下信息。
mp->ma_keys->dk_indices 便是哈希索引数组，它的长度便是哈希表的容量。
mp->ma_keys->dk_entries 便是键值对数组，里面的一个 entry 就是一个键值对。
如果字典使用的是结合表，那么 entry 的 me_key、me_value 字段负责存储键和值，此时 mp->ma_values 为 NULL。
如果字典使用的是分离表，那么 entry 的 me_key 字段负责存储键，me_value 字段则始终为 NULL，此时由 mp->ma_values 负责存储值，这种做法可以让多个字典共享一组 key，从而节省内存。
因为分离表是 Python 针对实例对象的属性字典单独设计的，我们平时创建的都是结合表，所以一开始并没有讨论分离表。但分离表其实非常简单，这里来补充一下吧，我们看一下 ma_values 是怎么定义的。
// Include/dictobject.h
typedef struct _dictvalues PyDictValues;
// Include/internal/pycore_dict.h
struct _dictvalues {
PyObject *values[1];
};结构非常简单，就是维护了一个数组，保存所有的 value。另外我们发现字段 values 是一个数组，而不是指向数组首元素的二级指针，这就说明使用分离表的字典的容量是固定的，如果要扩容，那么结构会发生改变，分离表会重构为结合表。
现在假设有一个字典，里面有三个键值对 "a": 1, "b": 2, "c": 3，我们看一下分别使用结合表和分离表存储时，字典的结构是什么样子。
结合表：
分离表：
所以结合表是键和值存在一起，分离表是键和值分开存储，非常好理解。我们自己创建的字典，使用的都是结合表，分离表是为了减少对象属性字典的内存使用而专门引入的。
然后是字典（哈希表）的三种形式：
Unicode split table：分离表，key 全部是字符串。
Unicode combined table：结合表，key 全部是字符串。
Generic combined table：结合表，key 的类型没有限制。
所以对于一个分离表而言，它的 key 一定都是字符串，否则不可能是分离表。而如果 key 都是字符串，那么既可以是分离表，也可以是结合表。
但如果不满足 key 都是字符串，或者说 key 没有类型限制，那么一定是结合表。所以 Generic combined table 里面的 combined 可以省略，因为当 key 的类型是 Generic 时，哈希表一定是 combined。
接着是转换关系：
split 可以转成 combined，但反过来不行。
unicode 可以转成 generic，但反过来不行。
好，最后我们看一下 dictresize 函数。
// Objects/dictobject.c
static int
dictresize(PyInterpreterState *interp, PyDictObject *mp,
uint8_t log2_newsize, int unicode)
{
// mp->ma_keys
PyDictKeysObject *oldkeys;
// mp->ma_values
PyDictValues *oldvalues;
// log2_newsize 是扩容之后的字典的容量的对数
// 它是由 insertion_resize 函数传过来的
// SIZEOF_SIZE_T 是一个宏，在 64 位机器上等于 8
// 所以 log2_newsize 不能超过 64，即字典的容量不能达到 2 ** 64
if (log2_newsize >= SIZEOF_SIZE_T*8) {
PyErr_NoMemory(); // 否则抛出 MemoryError
return -1;
}
assert(log2_newsize >= PyDict_LOG_MINSIZE);
oldkeys = mp->ma_keys;
oldvalues = mp->ma_values;
// 如果 !(dk->dk_kind != DICT_KEYS_GENERAL)，说明字典之前是 Generic table
// 而一个 Generic table 不可能变成 Unicode table，所以将 unicode 设置为 0
if (!DK_IS_UNICODE(oldkeys)) {
unicode = 0;
}
// 在介绍字典的创建时，我们说过这个函数，它负责为 PyDictKeysObject 实例申请内存
mp->ma_keys = new_keys_object(interp, log2_newsize, unicode);
if (mp->ma_keys == NULL) {
mp->ma_keys = oldkeys;
return -1;
}
assert(mp->ma_keys->dk_usable >= mp->ma_used);
// 字典的长度
Py_ssize_t numentries = mp->ma_used;
// 如果 oldvalues 不为 NULL，说明字典使用的是分离表
// 那么当字典发生扩容时，要转成结合表
if (oldvalues != NULL) {
// oldentries，一个 entry 16 字节
PyDictUnicodeEntry *oldentries = DK_UNICODE_ENTRIES(oldkeys);
// split -> Generic combined
if (mp->ma_keys->dk_kind == DICT_KEYS_GENERAL) {
// newentries，一个 entry 24 字节
PyDictKeyEntry *newentries = DK_ENTRIES(mp->ma_keys);
for (Py_ssize_t i = 0; i < numentries; i++) {
int index = get_index_from_order(mp, i);
PyDictUnicodeEntry *ep = &oldentries[index];
assert(oldvalues->values[index] != NULL);
// key 始终存储在 entry 中
newentries[i].me_key = Py_NewRef(ep->me_key);
// 设置哈希值
newentries[i].me_hash = unicode_get_hash(ep->me_key);
// 将 mp->ma_values 里面的值，赋值给 entry->me_value
newentries[i].me_value = oldvalues->values[index];
}
// 因为扩容了，所以遍历键值对数组，依次对里面的 key 进行索引映射
// 找到指定的哈希槽，让其保存 key 对应的 entry 在键值对数组中的索引
// 因此这一步就是在重新构建哈希索引数组
build_indices_generic(mp->ma_keys, newentries, numentries);
}
// split -> Unicode combined
else {
// 代码和上面是一样的，唯一的区别就是这里 entry 的类型和之前是一样的
// 因为重构前后都是 Unicode table，所以 entry 的类型不变
PyDictUnicodeEntry *newentries = DK_UNICODE_ENTRIES(mp->ma_keys);
for (Py_ssize_t i = 0; i < numentries; i++) {
int index = get_index_from_order(mp, i);
PyDictUnicodeEntry *ep = &oldentries[index];
assert(oldvalues->values[index] != NULL);
newentries[i].me_key = Py_NewRef(ep->me_key);
newentries[i].me_value = oldvalues->values[index];
}
build_indices_unicode(mp->ma_keys, newentries, numentries);
}
dictkeys_decref(interp, oldkeys);
// 释放 ma_values
mp->ma_values = NULL;
free_values(oldvalues);
}
// 说明字典使用的是结合表，重构的结果依旧是结合表
else {
// Generic -> Generic
if (oldkeys->dk_kind == DICT_KEYS_GENERAL) {
assert(mp->ma_keys->dk_kind == DICT_KEYS_GENERAL);
PyDictKeyEntry *oldentries = DK_ENTRIES(oldkeys);
PyDictKeyEntry *newentries = DK_ENTRIES(mp->ma_keys);
// 如果 entry 的数量等于字典的长度，说明没有被删除的 entry
// 那么直接 memcpy 过去即可
if (oldkeys->dk_nentries == numentries) {
memcpy(newentries, oldentries,
numentries * sizeof(PyDictKeyEntry));
}
// 否则要遍历 oldentries，将 me_value != NULL 的 entry 拷贝过去
else {
PyDictKeyEntry *ep = oldentries;
for (Py_ssize_t i = 0; i < numentries; i++) {
while (ep->me_value == NULL)
ep++;
newentries[i] = *ep++;
}
}
// 重构哈希索引数组
build_indices_generic(mp->ma_keys, newentries, numentries);
}
else {
PyDictUnicodeEntry *oldentries = DK_UNICODE_ENTRIES(oldkeys);
// Unicode combined -> Unicode combined
if (unicode) {
// 逻辑和上面类似，如果不存在被删除的 entry，那么直接拷贝
// 否则的话，依次遍历，获取 me_value 不为 NULL 的 entry
PyDictUnicodeEntry *newentries = DK_UNICODE_ENTRIES(mp->ma_keys);
if (oldkeys->dk_nentries == numentries &&
mp->ma_keys->dk_kind == DICT_KEYS_UNICODE) {
memcpy(newentries, oldentries,
numentries * sizeof(PyDictUnicodeEntry));
}
else {
PyDictUnicodeEntry *ep = oldentries;
for (Py_ssize_t i = 0; i < numentries; i++) {
while (ep->me_value == NULL)
ep++;
newentries[i] = *ep++;
}
}
build_indices_unicode(mp->ma_keys, newentries, numentries);
}
// Unicode combined -> Generic combined
else {
// 因为前后 entry 的大小不一样，一个 16 字节，一个 24 字节
// 所以只能遍历，然后重新给字段赋值
PyDictKeyEntry *newentries = DK_ENTRIES(mp->ma_keys);
PyDictUnicodeEntry *ep = oldentries;
for (Py_ssize_t i = 0; i < numentries; i++) {
while (ep->me_value == NULL)
ep++;
newentries[i].me_key = ep->me_key;
newentries[i].me_hash = unicode_get_hash(ep->me_key);
newentries[i].me_value = ep->me_value;
ep++;
}
build_indices_generic(mp->ma_keys, newentries, numentries);
}
}
// Py_EMPTY_KEYS 是静态定义好的，永远存在
// 如果 oldkeys != Py_EMPTY_KEYS，那么要释放掉
if (oldkeys != Py_EMPTY_KEYS) {
assert(oldkeys->dk_kind != DICT_KEYS_SPLIT);
assert(oldkeys->dk_refcnt == 1);
// 以下是缓存池操作，我们下一篇文章细说
#if PyDict_MAXFREELIST > 0
struct _Py_dict_state *state = get_dict_state(interp);
if (DK_LOG_SIZE(oldkeys) == PyDict_LOG_MINSIZE &&
DK_IS_UNICODE(oldkeys) &&
state->keys_numfree < PyDict_MAXFREELIST)
{
state->keys_free_list[state->keys_numfree++] = oldkeys;
OBJECT_STAT_INC(to_freelist);
}
else
#endif
{
PyObject_Free(oldkeys);
}
}
}
// dk_usable 表示还可以容纳多少个键值对
// dk_nentries 表示已经容纳了多少个键值对
// 而 numentries 表示字典的长度，所以重构之后
// dk_usable 的大小要减去 numentries，dk_nentries 直接等于 numentries
mp->ma_keys->dk_usable -= numentries;
mp->ma_keys->dk_nentries = numentries;
ASSERT_CONSISTENT(mp);
return 0;
}因为要对哈希表的种类分情况讨论，所以导致代码有点长，但逻辑不难理解：
首先确定哈希表的容量，它要满足 2 的幂次方，并且大于等于 ma_used * 3。
为 ma_keys 重新申请内存。
根据哈希表的种类分情况讨论，但核心都是将老的没有被删除的 entry 搬过去。
释放 ma_keys，如果字典之前是分离表，还要释放 ma_values。
以上就是哈希表的扩容，或者说字典的扩容，我们就介绍到这儿，下一篇文章来介绍字典的缓存池。
