Golang面试：你了解map嘛？

1. 引言

Map在golang开发的面试中，十次有八次就会被问到，那么如何去回答才能获得面试官的青睐呢。

这里是一个我自己的面试回答技巧的理解：

• 首先：简述map的基本概念及用途，介绍你在什么场景下会使用map，map有什么特点和缺点。
• 其次：从特点中引出map是少数达到时间复杂度O(1)的数据结构、遍历是无序的、并发不安全等
• 之后：从特点和缺点中讲底层（map的底层实现机制、map的自动扩容、map的底层数据结构等）
• 最后：说Map的性能优化与注意事项（避免不必要的map复制、警惕nil map的访问等）

下面是对map的理解，面试时使用自己的语言组织起来进行回答即可。

2. map的基本概念及用途

在Go语言中，map是一种内置的数据结构，它存储了一组无序的键值对（key-value pairs）。其中，键（key）是唯一的，用于标识一个元素；值（value）是与键相关联的数据。你可以通过键来快速检索、更新或删除对应的值。

map的键和值可以是任意类型，但键必须是可比较的类型（如整数、字符串、指针等），这样Go语言才能根据键来检索值。值则可以是任意类型，包括基本数据类型、结构体、切片甚至是另一个map。

用途

map在Go语言中有广泛的应用，其主要用途包括：

1. 数据关联 ：map非常适合用于存储和检索与特定键相关联的数据。例如，你可能想要存储一个用户ID到用户信息的映射，或者存储一个单词到其定义的映射。
2. 快速查找 ：由于map内部通过哈希表实现，所以它可以提供平均时间复杂度为O(1)的查找性能。这意味着无论map中有多少元素，查找一个键的速度都是相对恒定的。
3. 缓存机制 ：map可以用作缓存来存储经常访问的数据，从而减少对数据库或外部服务的访问，提高应用程序的性能。
4. 计数和统计 ：你可以使用map来统计元素的频率或进行其他类型的聚合操作。例如，你可以统计文本中每个单词出现的次数。
5. 构建数据结构 ：map可以作为其他数据结构的基础组件，用于实现更复杂的数据结构，如集合、字典或图。
6. 配置管理 ：在应用程序中，map常用于存储配置选项，这些选项可以根据键快速检索和修改。

通过利用map的这些特性，你可以更加高效地处理和组织数据，提高程序的性能和可维护性。

3. map的底层内存模型

在 golang 的源码中表示 map 的底层 struct 是 hmap，其实 hashmap 的缩写：

type hmap struct {

    // map中存入元素的个数， golang中调用len(map)的时候直接返回该字段
    count     int
    // 状态标记位，通过与定义的枚举值进行&操作可以判断当前是否处于这种状态
    flags     uint8
    B         uint8  // 2^B 表示bucket的数量， B 表示取hash后多少位来做bucket的分组
    noverflow uint16 // overflow bucket 的数量的近似数
    hash0     uint32 // hash seed （hash 种子） 一般是一个素数

    buckets    unsafe.Pointer // 共有2^B个 bucket ，但是如果没有元素存入，这个字段可能为nil
    oldbuckets unsafe.Pointer // 在扩容期间，将旧的bucket数组放在这里， 新buckets会是这个的两倍大
    nevacuate  uintptr        // 表示已经完成扩容迁移的bucket的指针， 地址小于当前指针的bucket已经迁移完成

    extra *mapextra // optional fields
}

B 是 buckets 数组的长度的对数， 即 bucket 数组的长度是 2^B。bucket 的本质上是一个指针，指向了一片内存空间，其指向的 struct 如下所示：

// A bucket for a Go map.
type bmap struct {
   tophash [bucketCnt]uint8
}

也就是说，桶是一个个的数组结构，但也并非简单的数组

但这只是表面(src/runtime/hashmap.go)的结构，编译期间会给它加料，动态地创建一个新的结构：

type bmap struct {
    topbits  [8]uint8
    keys     [8]keytype
    values   [8]valuetype
    pad      uintptr        // 内存对齐使用，可能不需要
    overflow uintptr        // 当bucket 的8个key 存满了之后
}

4. 寻址过程

现在已经知道map的底层结构，那么map是如何进行寻址的呢？也就是说key经过哈希函数进行哈希运算之后，如何确定key是存放到那个位置？

这里也就解释了map 为什么可以做到O(1)查询的。

当每次进行哈希运算，得到的是不同的哈希值，没有哈希冲突，这时的时间复杂度就是O(1),最坏情况下那就是O(n)了。

Map扩容

上一个模块提出了哈希冲突，map的解决办法时在溢出桶上连接一个溢出桶（上面提到的bmap结构体）

而等量扩容就是和溢出桶有关，下面接着看：

扩容

在 golang 中 map 和 slice 一样都是在初始化时首先申请较小的内存空间，在 map 的不断存入的过程中，动态的进行扩容。扩容共有两种，增量扩容 与等量扩容（重新排列并分配内存）。下面我们来了解一下扩容的触发方式：

1. 负载因子超过阈值，源码里定义的阈值是 6.5。(触发增量扩容)
2. overflow 的 bucket 数量过多：当 B 小于 15，也就是 bucket 总数 2^B 小于 2^15 时，如果 overflow 的 bucket 数量超过 2^B；当 B >= 15，也就是 bucket 总数 2^B 大于等于 2^15，如果 overflow 的 bucket 数量超过 2^15。（触发等量扩容）

在哈希表（包括Map实现的哈希表）中，负载因子是已使用存储空间与总存储空间之间的比例。增量扩容和等量扩容是为了保持合适的负载因子，以防止哈希冲突过多，维护较好的性能。

1. 增量扩容条件：（溢出因子超出预定阈值）

• 通常，当哈希表中的元素数量达到了某个阈值，使得负载因子超过了设定的阈值（比如0.75），就会触发增量扩容。
• 具体而言，当负载因子达到或超过设定的阈值时，哈希表会创建一个更大的存储空间，并将所有的元素重新散列到新的存储位置，以降低负载因子。

增量扩容时使用的是渐进式的迁移，这里不过多解释

2. 等量扩容条件：（使用太多溢出桶）

• 有些哈希表的实现可能支持等量扩容，即在扩容时，新的哈希表的大小与原哈希表的大小相等。这样的扩容不会改变哈希表的大小，只是重新散列元素到新的位置。
• 等量扩容通常在负载因子较小时（远低于设定的阈值）触发，以减少重新哈希的开销。当负载因子过低时，哈希表可能浪费了一些存储空间，但由于哈希冲突较少，性能可能仍然较好。

等量扩容的机制是使用新旧指针，这里也不过多解释

5. map为什么不支持并发？

1. 数据竞态 ：并发读写map可能导致数据竞态（data race），即多个goroutine同时访问并修改同一个map的状态，从而导致数据不一致或不确定的结果。这种竞态条件很难预测和调试，因此Go语言选择不在map中提供内置的并发支持。
2. 设计哲学 ：Go语言的设计哲学鼓励开发者明确控制并发行为，并提供更精细的同步措施以适应不同的并发场景。通过显式使用同步原语（如sync.Mutex或sync.RWMutex），开发者可以更加清晰地表达其并发意图，并更好地控制并发访问map的行为。
3. 性能考虑：内置并发支持通常意味着额外的开销，如锁的开销、内存分配的开销等。Go语言选择将并发控制的责任交给开发者，以便开发者根据具体需求优化性能。
4. 简单性和一致性 ：保持map的接口简单和一致也是Go语言设计的一个考虑因素。如果map内置了并发支持，那么其接口和行为可能会变得更加复杂，这可能会增加学习成本和出错的可能性。

这里我觉得就答出会导致data race即可

如何并发使用map？

• 加锁（不过多解释）
• 除了加锁之外，Go 并发使用 Map 的其他常见解决方案包括使用 sync.Map 和使用并发安全的第三方 Map 库。

1、使用 sync.Map sync.Map 是 Go 1.9 新增的一种并发安全的 Map，它的读写操作都是并发安全的，无需加锁。使用 sync.Map 的示例代码如下：

var m sync.Map

m.Store("name", "江江月")
value, ok := m.Load("name")
if ok {
    fmt.Println(value)
}
// 输出江江月

2、使用并发安全的第三方 Map 库 除了使用 sync.Map，还可以使用其他第三方的并发安全的 Map 库，如 concurrent-map、ccmap 等。这些库的使用方式与 Go 标准库的 Map 类似，但它们都提供了更高效、更可靠的并发安全保证。

注意： 使用并发安全的第三方 Map 库可能会导致额外的依赖和复杂性，因此需要仔细评估是否值得使用。

sync.Map 和加锁的区别是什么？

• sync.Map 和使用锁的区别在于，sync.Map 不需要在并发访问时进行加锁和解锁操作。相比之下，使用锁需要在并发访问时显式地加锁和解锁，以避免竞争条件和数据竞争问题。
• 在使用锁时，当多个 goroutine 同时访问同一块数据时，必须通过加锁来避免竞争条件。这意味着只有一个 goroutine 能够访问该数据，并且在该 goroutine 完成工作后，其他 goroutine 才能够访问数据。这种方式可以确保数据的一致性，但是加锁会带来额外的开销，并且在高并发情况下可能会影响性能。
• 相比之下，sync.Map 使用了更高级的算法来避免竞争条件和数据竞争问题，而不需要显式地进行加锁和解锁。当多个 goroutine 同时访问 sync.Map 时，它会自动分配不同的段来存储数据，并且每个段都有自己的读写锁，以避免竞争条件。这种方式可以提高并发性能，减少开销，并且避免死锁等问题。

八股，背吧

6. Map的性能优化与注意事项

• Map 的键必须是可比较的类型，如整数、字符串和指针等，但是切片、函数和结构体等类型是不可比较的，因此不能用作键。
• Map 中的元素是无序的，这意味着遍历 Map 时，元素的顺序可能会随机改变。（for range）
• Map 的容量是动态变化的，它会自动调整容量以适应新的元素。 (扩容)
• 如果使用未初始化的 Map，会导致运行时错误。需要使用 make() 函数来初始化 Map。
• Map 在并发环境下不是安全的。如果需要在并发环境下使用 Map，需要使用 sync 包中提供的锁机制来保护 Map。（并发安全）

拓展两个map的题：

• Map 的 panic 能被 recover 吗?
• Map Rehash 的策略是怎样的？什么时机会发生 Rehash？

结尾

学习时做的笔记，今天重新整理以文档的方式产出，希望对看文章的你有所帮助~

日常分享学习中的教程，都看到这里了，点个赞再走吧~