Go之map详解 - 技术栈

map的结构

map实现的两个关键数据结构

hmap 定义了map的结构
bmap 定义了hmap.buckets中每个bucket的结构

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// A header for a Go map.
type hmap struct {
	count     int // 元素的个数
	flags     uint8 // 状态标记，标记map当前状态，是否正在写入
	B         uint8   // 可以最多容纳 6.5 * 2 ^ B 个元素，6.5为装载因子
	noverflow uint16 // 溢出的个数
	hash0     uint32 // 哈希种子

	buckets    unsafe.Pointer // 桶的地址
	oldbuckets unsafe.Pointer // 旧桶的地址，用于扩容
	nevacuate  uintptr        // 迁移进度，小于nevacuate的已经迁移完成

	extra *mapextra // optional fields
}
// A bucket for a Go map.
type bmap struct {
     //每个元素hash值的高8位，如果tophash[0] < minTopHash，表示这个桶的搬迁状态
	tophash [bucketCnt]uint8
    // 接下来是8个key、8个value，但是我们不能直接看到；为了优化对齐，go采用了key放在一起，value放在一起的存储方式，
    // 再接下来是hash冲突发生时，下一个溢出桶的地址
}
//上面bmap结构是静态结构，在编译过程中runtime.bmap会拓展成以下结构体:
type bmap struct{
	tophash [8]uint8
	keys [8]keytype
	// keytype由编译器编译时候确定
	values [8]elemtype
	// elemtype由编译器编译时候确定
	overflow uintptr
	//overflow的下一个bmap，overflow是uintptr而不是*bmap类型，保证bmap完全不含指针，是为了减少gc，溢出桶存储到extra字段中
}

名词解释

负载因子

负载因子是衡量hash表中当前空间占用率的指标。在go中，就是平均每个bucket存储的元素个数。

计算公式如下：

LoadFactor（负载因子）= hash表中已存储的键值对的总数量/hash桶的个数（即hmap结构中buckets数组的个数）在各语言的实现中，都会确定一个负载因子的阈值，当负载因子超过这个阈值时，就要进行扩容，以平衡存储空间和查找元素时的性能。根据golang团队的测试数据，将负载因子定为了6.5，即平均每个bucket保存的元素≥6.5个时会触发扩容。

B

bucket个数为：2^B；可以保存的元素数量是负载因子 * 2^B。

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data := make(map[int]int,17)

根据计算公式

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初始元素个数 ≤ 2^B * 6.5
17 ≤ 2^2 * 6.5

可以计算出B为2，初始的桶的个数为4

其中：

B<4时，根据B创建桶的个数的规则为：2^B（标准桶）

B>=4时，根据B创建桶的个数的规则为：2^B + 2^(B-4) （标准桶+溢出桶）

tophash

tophash是一个长度为8的数组，它不仅仅用来存放key的哈希高8位，在不同场景下它还可以标记迁移状态，bucket是否为空等。弄懂tophash对我们深入了解map实现非常重要。

当tophash对应的K/V被使用时，存的是key的哈希值的高8位；当tophash对应的K/V未被使用时，存的是K/V对应位置的状态。

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emptyRest      = 0 
emptyOne       = 1 
evacuatedX     = 2 
evacuatedY     = 3
evacuatedEmpty = 4
minTopHash     = 5

当tophash[i] < 5时，表示存的是状态；

当tophash[i] >= 5时，表示存的是哈希值；

当计算的哈希值小于minTopHash时，会直接在原有哈希值基础上加上minTopHash，确保哈希值一定大于minTopHash。

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func tophash(hash uintptr) uint8 {
  	top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))
	if top < minTopHash {
    	top += minTopHash
  	}
	return top
}

emptyRest

这个值有两层意思：一是表示该tophash对应的K/V位置是可用的；二是表示该位置后面的K/V位置都是可用的。

赋值：

初始化的时，tophash会被置为emptyRest。

删除map元素时，会判断是否需要把删除key对应的tophash置为emptyRest。

作用：

判断bucket是否为空

当tophash[0]==emptyRest表示整个bucket都是空的，这就是源码里面判断bucket是否为空的方法。

查找时快速判断后面位置是否还需遍历

如在查找时，在一个bucket中，找到tophash[2]位置，发现值为emptyRest，就可以判断该bucket没有该元素，继续查找下一个bucket。

emptyOne

仅表示该tophash对应的K/V位置是可用的，其后面的是否可用不知道。

赋值：

删除map元素时，会把key对应的tophash先置为emptyOne，再继续判断是否需要置为emptyRest。

evacuatedX && evacuatedY

这两个状态与扩容有关，记录元素被迁移到了新桶的部位--X或Y。如果是等位迁移，旧桶的元素必然被迁移到X部；如果是扩容迁移，旧桶元素可能迁移到X部，也可能迁移到Y部。当迁移到X部时，旧桶tophash置为evacuatedX；当迁移到Y部时，旧桶tophash置为evacuatedY。

举个例子说明：扩容迁移，要把旧桶1的元素迁到新桶，因为新桶长度增长了一倍，因此旧桶1元素可能被迁移到新桶的1或5。当元素迁移到了1时，把旧桶tophash置为evacuatedX；反之，迁移到了5时，tophash置为evacuatedY。要注意置的是旧桶的tophash。

旧桶迁移完就被回收了，为啥还要记录每个元素迁移的位置？

想了解原因，我们必须要考虑一个很复杂的场景：遍历map时，开始扩容。map遍历并不是原子操作，在遍历过程中会有数据插入、删除等，会导致map扩容。因为遍历发生在扩容前，因此一直是遍历老桶。这时有两种情况：老桶数据没有迁移，这时直接从老桶返回K/V就可以了；老桶数据已经迁移，这时就需要重新查找map。那怎么判断老桶数据是否迁移？这时就用到evacuatedX和evacuatedY，这两个就是用来标记老桶数据迁移状态的。

evacuatedEmpty

用于表示此单元已迁移

创建map

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func makemap_small() *hmap
func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap
func makemap64(t *maptype, hint int64, h *hmap) *hmap // hint类型为int64， 实质还是调用的 makemap

当创建map时不指定hint大小，那么调用makemap_small来进行创建当指定了hint(代表初始化时可以保存的元素的个数)的大小的时候，若hint<=8, 使用makemap_small进行创建map，否则使用makemap创建map

map查找

Go map会在编译阶段转换成runtime包中的hmap。其中，bmap指向存储key-value的结构（数组）。数组元素为"桶"，每个桶中包含高8位的hash和相应的8个key-value，高8位hash用来快速找到目标key，其次是8个key，8个value（key和value分开存储，是为了防止key存储空间大于value时，value会自动占用key大小的空间，这样做可以减少空间的浪费），最后是指向溢出桶的指针（解决哈希冲突）。hash 表通过 hash 值的低几位（原理是对数组长度取余，但通常采用与运算来加速）去查找 hash 桶，然后在去查找到的 hash 桶中查找高8位的hash，快速锁定key，知道key，就可以获取其value了。如果遇到哈希冲突，即不同key产生的hash值一样，如此就需要额外进行key值的比较，这就要求存储的key值是可以比较相等的，

Go map扩容，数据迁移不是一次性迁移，而是等到访问到具体某个bucket时才将数据从旧bucket中迁移到新bucket中

一次性迁移会涉及到cpu资源和内存资源的占用，在数据量较大时，会有较大的延时，影响正常业务逻辑。因此Go采用渐进式的数据迁移，每次最多迁移两个bucket的数据到新的buckets中（一个是当前访问key所在的bucket，然后再多迁移一个bucket）
cpu资源：扩容时需要迁移map中oldbuckets的元素，其中的rehash操作会消耗cpu的计算资源，有可能会影响到用户协程的调度

map插入/删除

扩容的条件：

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1. 超过负载 map元素个数>6.5*桶个数
func overLoadFactor(count int, B uint8) bool{
	return count > bucketCnt && uintptr(count)>loadFactor*bucketShift(B)
}
其中
bucketCnt=8，一个桶可以装的最大元素个数
loadFactor=6.5，负载因子，平均每个桶的元素个数
bucketShift(8), 桶的个数
2. 溢出桶太多
当桶总数<2^15时，如果溢出桶总数>=桶总数，则认为溢出桶过多
当桶总数>=2^15时，直接与2^15比较，当溢出桶总数>=2^15时，即认为溢出桶太多了

扩容机制：

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1.双倍扩容：针对条件1，新建一个buckets数组，新的buckets大小是原来的2倍，然后旧的buckets数据
搬迁到新的buckets
2.等量扩容：针对条件2，并不扩大容量，buckets数量维持不变，重新做一遍类似双倍扩容的搬迁操作，
把松散的键值对重新排列一次，使得同一个bucket中的key排列地更紧密，节省空间，提高buckets利用
率，进而保证更快的存取。该方法我们称之为等量扩容。

扩容过程：

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假设旧桶数组大小为2^B， 新桶数组大小为2*2^B，对于某个hash值X
若 X & (2^B) == 0，说明 X < 2^B，那么它将落入与旧桶集合相同的索引xi中；
否则，它将落入xi + 2^B中