Golang基础学习之map的实现原理是什么

这篇文章主要讲解了“golang基础学习之map的实现原理是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Golang基础学习之map的实现原理是什么”吧！

0. 简介

哈希表是常见的数据结构，有的语言会将哈希称作字典或者映射，在Go中，哈希就是常见的数据类型map。哈希表提供了键值之间的映射，其读写性能是O(1)。

1. 实现原理

1.1 底层结构

hmap

在Go中，map的底层结构是hmap，如下。实际上，map类型就是一个指向一个hmap结构体的指针，所以其可以理解为是Go中的”引用“类型（有的文章认为slice也是引用类型，说实话这我不敢苟同，因为切片的拷贝切片发生的操作并不一定会完全影响原切片，譬如append操作）。

// A header for a Go map.type hmap struct {   // Note: the fORMat of the hmap is also encoded in cmd/compile/internal/reflectdata/reflect.go.   // Make sure this stays in sync with the compiler's definition.   count     int // # live cells == size of map.  Must be first (used by len() builtin)   flags     uint8   B         uint8  // log_2 of # of buckets (can hold up to loadFactor * 2^B items)   noverflow uint16 // approximate number of overflow buckets; see incrnoverflow for details   hash0     uint32 // hash seed   buckets    unsafe.Pointer // array of 2^B Buckets. may be nil if count==0.   oldbuckets unsafe.Pointer // previous bucket array of half the size, non-nil only when growing   nevacuate  uintptr        // progress counter for evacuation (buckets less than this have been evacuated)   extra *mapextra // optional fields}

以上字段中，含义我们都可以按照注释理解，我们需要着重关注buckets、oldbuckets和extra几个字段。bucket就是我们常说的”桶“，一个桶中最多装8个key-value对，我们也可以理解为8个槽。

bmap

以下runtime.bmap定义的bucket的结构体，可以看到，其只是存储了8个tophash值，即8个key的哈希的高 8 位，通过比较不同键的哈希的高 8 位可以减少访问键值对次数以提高性能。

// A bucket for a Go map.type bmap struct {   // tophash generally contains the top byte of the hash value   // for each key in this bucket. If tophash[0] < minTopHash,   // tophash[0] is a bucket evacuation state instead.   tophash [bucketCnt]uint8   // Followed by bucketCnt keys and then bucketCnt elems.   // NOTE: packing all the keys together and then all the elems together makes the   // code a bit more complicated than alternating key/elem/key/elem/... but it allows   // us to eliminate padding which would be needed for, e.g., map[int64]int8.   // Followed by an overflow pointer.}

因为哈希表中可能存储不同类型的键值对，所以键值对的空间大小只能在实际编译时进行推导，在编译时，bmap结构体会被以下结构所替代，参考cmd/compile/internal/reflectdata.MapBucketType。可以发现，在内存排列上，没有采取key1/elem1/key2/elem2...的排列，而是将所有的key存放在一起，所有的value存放在一起，这是为了避免键值的类型间隔排列带来的内存对齐问题，反而更加浪费内存。

type bmap struct {   topbits  [8]uint8   keys     [8]keytype   elems    [8]elemtype   overflow uintptr

需要注意的是，如果keys和elems没有指针，map实现可以在旁边保留一个溢出指针列表，以便可以将buckets标记为没有指针，这样就可以避免在GC时扫描整个map。 在这种情况下，overflow字段的类型是uintptr；否则，其类型就是unsafe.Pointer。而这个溢出的指针列表就是hmap中的extra字段，其类型定义如下。其实，extra字段就是为了优化GC而设计的。

// mapextra holds fields that are not present on all maps.type mapextra struct {   // If both key and elem do not contain pointers and are inline, then we mark bucket   // type as containing no pointers. This avoids scanning such maps.   // However, bmap.overflow is a pointer. In order to keep overflow buckets   // alive, we store pointers to all overflow buckets in hmap.extra.overflow and hmap.extra.oldoverflow.   // overflow and oldoverflow are only used if key and elem do not contain pointers.   // overflow contains overflow buckets for hmap.buckets.   // oldoverflow contains overflow buckets for hmap.oldbuckets.   // The indirection allows to store a pointer to the slice in hiter.   overflow    *[]*bmap   oldoverflow *[]*bmap   // nextOverflow holds a pointer to a free overflow bucket.   nextOverflow *bmap}

1.2 map创建

map在代码中的创建有多种方式，其函数类似于make(map[KT]VT, hint intType)，hint并不能认为是map的容量，只能说是给map创建传入的一个提示大小，不填时默认为0.

var map1 = map[int]int{   1: 1,}func makeMapintInt() map[int]int {   return make(map[int]int)}func makeMapIntIntWithHint(hint int) map[int]int {   return make(map[int]int, hint)}func main() {   _ = map1   map2 := make(map[int]int)   _ = map2   map3 := makeMapIntInt()   _ = map3   map4 := make(map[int]int, 9)   _ = map4   map5 := makeMapIntIntWithHint(9)   _ = map5   map6 := make(map[int]int, 53)   _ = map6   map7 := makeMapIntIntWithHint(53)   _ = map7

如上，通过运行go tool compile -S main.go > main.i得到汇编代码以及调试，可以总结如下：

当创建的map被分配到栈上，且其hint小于等于bucketCnt = 8时（map2），会被采取如下优化：

MOVD   $""..autotmp_28-1200(SP), R16
MOVD   $""..autotmp_28-1072(SP), R0
STP.P  (ZR, ZR), 16(R16)
CMP    R0, R16
BLE    44
PCDATA $1, ZR
CALL   runtime.fastrand(SB)

当创建的map被分配到堆上且其hint小于等于8时，不管是通过字面量初始化（map1）还是通过make函数初始化（map3），其都将调用makemap_small函数创建；

当创建的map的hint大于8，且小于等于52（此时是hmap中B=3时的最大装载量）时，其将调用 makemap函数完成初始化，且extra字段是nil，且会在堆上分配buckets；

当hint大于52（即hmap.B ≥ 4）时，其将调用 makemap函数完成初始化，且extra字段不为nil，且会在堆上分配buckets；

func makemap64(t *maptype, hint int64, h *hmap) *hmap// makemap_small implements Go map creation for make(map[k]v) and// make(map[k]v, hint) when hint is known to be at most bucketCnt// at compile time and the map needs to be allocated on the heap.func makemap_small() *hmap// makemap implements Go map creation for make(map[k]v, hint).// If the compiler has determined that the map or the first bucket// can be created on the stack, h and/or bucket may be non-nil.// If h != nil, the map can be created directly in h.// If h.buckets != nil, bucket pointed to can be used as the first bucket.func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap

接下来，我们具体分析一下map创建时所做的事情，即分析makemap_small和makemap函数到底做了什么。

hint=0并新增一个元素 如上所述，当调用make创建map时不传入hint，调用的是makemap_small函数，其实这个函数做的事情特别简单，就是在堆上创建了一个hmap对象，初始化了哈希种子。

func makemap_small() *hmap {   h := new(hmap)   h.hash0 = fastrand()   return h}

在写操作的时候，会判断这个hmap对象的buckets是否为空，如果是空的，那么就会创建一个bucket，如下图片，可以很好地展现以下代码创建的map对象的内存结构。

m := make(map[int]int)m[1] = 1

hint=53 前面说过，当hint大于52时，会调用makemap函数，并且生成溢出桶，下面，我们就借助这种情况，好好分析一下makemap函数。

func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap {   mem, overflow := math.MulUintptr(uintptr(hint), t.bucket.size)   if overflow || mem > maxAlloc {      hint = 0   }   // initialize Hmap   if h == nil {      h = new(hmap)   }   h.hash0 = fastrand()   // Find the size parameter B which will hold the requested # of elements.   // For hint < 0 overLoadFactor returns false since hint < bucketCnt.   B := uint8(0)   for overLoadFactor(hint, B) {      B++   }   h.B = B   // allocate initial hash table   // if B == 0, the buckets field is allocated lazily later (in mapassign)   // If hint is large zeroing this memory could take a while.   if h.B != 0 {      var nextOverflow *bmap      h.buckets, nextOverflow = makeBucketArray(t, h.B, nil)      if nextOverflow != nil {         h.extra = new(mapextra)         h.extra.nextOverflow = nextOverflow      }   }   return h}

makemap函数会首先判断设置的hint大小是不是超出了限制，比如超过了最大允许申请内存，或者最大指针数，如果超出了的话，会将hint置为0，所以可以看出，map创建时的hint是个建议值；然后，会通过overLoadFactor函数判断对于hint大小的map，根据6.5的装载因子，大致需要多少个bucket，从而确定h.B这个参数；最后会根据h.B参数和运行时的表类型参数t确定需要为buckets申请多少内存，以及是否需要申请溢出桶。以下代码的hint=53，计算出来的h.B=4，所以需要24个桶，同时也会分配溢出桶。

m := make(map[int]int, 53)

值得注意的是，上面两种不同的桶（可分为正常桶和溢出桶，可以看出2hmap.B指的是正常桶的数目，不包括溢出桶）在内存中是连续存储的，只是用不同的指针指向而已，其中，extra.nextOverflow指向的是下一个能用的溢出桶，而extra.overflow和extra.oldoverflow在map的key-value都是非指针类型时起作用，用于存储指向溢出桶的指针，优化GC。

1.3 写操作

对于map而言，不管是修改key对应的value还是设置value，对其都是写操作，在运行时，大致会调用runtime.mapassign函数，不过，Go SDK包对一些特殊的key值做了优化操作，比如：

这里，我们还是分析基础的runtime.mapassign函数，鉴于函数太长，我们分段解析函数。

if h == nil {   panic(plainError("assignment to entry in nil map"))}...if h.flags&hashWriting != 0 {   throw("concurrent map writes")}hash := t.hasher(key, uintptr(h.hash0))// Set hashWriting after calling t.hasher, since t.hasher may panic,// in which case we have not actually done a write.h.flags ^= hashWriting

以上，mapassign会做map的空值校验和并发写校验，这里也说明，map是并发不安全的；并且在hash之后再置标志位的行，代码也做了解释：即hasher函数可能panic，这种情况下并没有在写入（but，我并没有十分理解，panic了也没有recover，程序都崩溃了，还能咋地？再说，并发写的时候，两个协程同时执行到取hash步骤，可能导致throw那一行无法触发呀！）

again:   bucket := hash & bucketMask(h.B)   if h.growing() {      growWork(t, h, bucket)   }   b := (*bmap)(add(h.buckets, bucket*uintptr(t.bucketsize)))   top := tophash(hash)   var inserti *uint8   var insertk unsafe.Pointer   var elem unsafe.Pointer

以上代码中，bucketMask函数会根据h.B的大小，返回不同的掩码，说白了，就是根据bucket的数目生成掩码，其实就是从最低位开始数B个1。可以说，上述代码中的bucket其实就是桶序号（从0开始）。这时候还要检查一下是否在扩容，如果是的话，需要先执行扩容操作。接着，会根据前面的桶序号生成指向这个桶的指针b。最后声明三个指针，inserti表示目标元素的在桶中的索引，insertk和 elem分别表示键值对的地址。

bucketloop:   for {      for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {         if b.tophash[i] != top {            if isEmpty(b.tophash[i]) && inserti == nil {               inserti = &b.tophash[i]               insertk = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))               elem = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.elemsize))            }            if b.tophash[i] == emptyRest {               break bucketloop            }            continue         }         k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))         if t.indirecTKEy() {            k = *((*unsafe.Pointer)(k))         }         if !t.key.equal(key, k) {            continue         }         // already have a mapping for key. Update it.         if t.needkeyupdate() {            typedmemmove(t.key, k, key)         }         elem = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.elemsize))         goto done      }      ovf := b.overflow(t)      if ovf == nil {         break      }      b = ovf   }

以上代码，接下来就是在桶内寻找空隙或者原有的key值进行插入或者修改，基本逻辑就是，循环遍历这个桶的八个槽，通过tophash判断，效率可能会高一些，如果未匹配且这个槽是空的状态（可能是刚初始化的空，即tophash[i]值为0，也有可能是被删除后的空，即tophash[i]的值为1），我们先讲以上三个指针赋值到此槽对应的位置；如果是后者，即是未被使用过的槽，那直接跳出循环，将此key-value插入到这个位置（因为不可能存在其他的槽插入过这个键值）。如果找到了，那么更新数据就好，这里不赘述。

值得注意的是，如果将整个桶都找遍了，还是没有找到，那么会通过b.overflow(t)检查是否有溢出桶在此桶后面，如果有的话，会继续搜寻；如果没有，则在后续判断是否需要扩容，或者是否需要新建溢出桶。

// Did not find mapping for key. Allocate new cell & add entry.// If we hit the max load factor or we have too many overflow buckets,// and we're not already in the middle of growing, start growing.if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {   hashGrow(t, h)   goto again // Growing the table invalidates everything, so try again}if inserti == nil {   // The current bucket and all the overflow buckets connected to it are full, allocate a new one.   newb := h.newoverflow(t, b)   inserti = &newb.tophash[0]   insertk = add(unsafe.Pointer(newb), dataOffset)   elem = add(insertk, bucketCnt*uintptr(t.keysize))}// store new key/elem at insert positionif t.indirectkey() {   kmem := newobject(t.key)   *(*unsafe.Pointer)(insertk) = kmem   insertk = kmem}if t.indirectelem() {   vmem := newobject(t.elem)   *(*unsafe.Pointer)(elem) = vmem}typedmemmove(t.key, insertk, key)*inserti = toph.count++

以上代码，都是在原先所有的桶中没有找到的一些处理，首先是通过overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)来判断map是否需要扩容，这里涉及到两种扩容条件，分别是装载因子过高和溢出桶过多，只要满足一种，都将引起扩容，并且返回到again标记处进行扩容处理，之后再进行一次主流程。扩容的机制在后面介绍。

如果不需要进行扩容，那么就需要在现有桶的链表后（这里需要提及的是，Go中的map使用拉链法解哈希冲突[相关知识可以参考文末补充内容]）新增一个溢出桶，然后分配我们的数据未知，其思路也很简单，如果预先申请了空余的溢出桶，那使用这个桶，如果没有，那么申请一个桶，并且设置一些参数和标志等。

done:   if h.flags&hashWriting == 0 {      throw("concurrent map writes")   }   h.flags &^= hashWriting   if t.indirectelem() {      elem = *((*unsafe.Pointer)(elem))   }   return elem

以上，最后一段就是标志位的处理，并且返回找到的value的地址，在其他函数中对这段地址进行赋值操作等，此不赘述了。

1.4 读操作

v := m[k]     // 如果存在对应 v，则返回 v；如果不存在，则返回 对应零值v, ok := m[k] // 如果存在对应 v，则返回 v, true；如果不存在，则返回 对应零值, false

我们都知道，map读取操作有以上两种方式，那对应的runtime函数也应该有两种方式，分别是mapaccess1和mapaccess2，前者只返回值，后者返回值和是否存在，其他没有什么区别，同理，针对一些类型，Go SDK也做了对应优化：

下面，我们以mapaccess1为例，分析一下map的读操作。

if h == nil || h.count == 0 {   if t.hashMightPanic() {      t.hasher(key, 0) // see issue 23734   }   return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])}if h.flags&hashWriting != 0 {   throw("concurrent map read and map write")}

以上代码，当表为空时，直接返回零值，当有并发写操作时，报panic。我们把中间一部分和扩容相关的内容留待后续讲解，直接看下面的代码。

bucketloop:   for ; b != nil; b = b.overflow(t) {      for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {         if b.tophash[i] != top {            if b.tophash[i] == emptyRest {               break bucketloop            }            continue         }         k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))         if t.indirectkey() {            k = *((*unsafe.Pointer)(k))         }         if t.key.equal(key, k) {            e := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.elemsize))            if t.indirectelem() {               e = *((*unsafe.Pointer)(e))            }            return e         }      }   }   return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])

和写操作一样，在确定了需要读取的桶之后，有以上这个循环函数，我们先看内循环，如果在槽i不匹配且该槽未被使用过，说明其后的槽也肯定没有使用过，说明这个key不可能在表中，可以直接返回零值。而如果不满足则一个一个找，本桶找完以后还会通过外循环去找溢出桶（如果有的话），找到了就返回；如果最后还没找到，说明不存在，则返回零值。

1.5 for-range操作

在map的迭代操作中，其依托于以下结构体，我们需要关注的是key、elem和startBucket、offset两对参数需要关注一下。

// A hash iteration structure.// If you modify hiter, also change cmd/compile/internal/reflectdata/reflect.go// and reflect/value.go to match the layout of this structure.type hiter struct {   key         unsafe.Pointer // Must be in first position.  Write nil to indicate iteration end (see cmd/compile/internal/walk/range.go).   elem        unsafe.Pointer // Must be in second position (see cmd/compile/internal/walk/range.go).   t           *maptype   h           *hmap   buckets     unsafe.Pointer // bucket ptr at hash_iter initialization time   bptr        *bmap          // current bucket   overflow    *[]*bmap       // keeps overflow buckets of hmap.buckets alive   oldoverflow *[]*bmap       // keeps overflow buckets of hmap.oldbuckets alive   startBucket uintptr        // bucket iteration started at   offset      uint8          // intra-bucket offset to start from during iteration (should be big enough to hold bucketCnt-1)   wrapped     bool           // already wrapped around from end of bucket array to beginning   B           uint8   i           uint8   bucket      uintptr   checkBucket uintptr}

1.5.1 注意遍历时的闭包

可以看到，hiter作为for-range遍历时的结构体，key和elem作为指向key-value的指针，在整个遍历期间，其只有一份，所以在如下的一些场景下，可能出现错误。

m := map[int]string{   1: "hello",   2: "world",   3: "hello",   4: "go",}wg := sync.WaitGroup{}for k, v := range m {   wg.Add(1)   go func() {      defer wg.Done()      fmt.Println(k, v)   }()}wg.Wait()

最后的打印如下，并不符合最初的设计。这是因为闭包持有的是捕获变量的引用，而不是复制，而map的遍历是始终只有一对指针在指向遍历元素（其实所有的类型遍历都是），导致最后打印的内容并不是想要的。

4 go
4 go
4 go
4 go

1.5.2 map的遍历是无序的

前面说过，map的遍历围绕着hiter这个结构体展开，在结构体中，startBucket字段表示开始遍历的桶，offset表示在这个桐中的偏移量，在hiter的初始化函数runtime.mapiterinit中有如下代码，可以看到，起始位置是随机的。

// decide where to startr := uintptr(fastrand())if h.B > 31-bucketCntBits {   r += uintptr(fastrand()) << 31}it.startBucket = r & bucketMask(h.B)it.offset = uint8(r >> h.B & (bucketCnt - 1))// iterator stateit.bucket = it.startBucket

这是因为，一旦map发生扩容，那么位置可能会变，而且如上所示，Go SDK加入了随机值使得每次的遍历都是随机位置起始，也是为了不给程序员带来困扰。

1.6 删除操作

和读写操作一样，map的删除操作一般而言会调用runtime.mapdelete函数，同时也有几个特殊类型的优化操作，如下。和写操作一样，如果删除过程中发现正在扩容中，那么则会进行一次数据迁移操作。

删除操作的整体和之前的读操作比较类似，都是先找到位置，然后删除，删除之后，将tophash[i]的标志位置为1；但是其中有个操作是，当这个桶没有后继的溢出桶，且以1结束，则将这些1都置为0。这是因为，前面的读写操作都有如果查找到该位置标志为0时则直接不再查找或者直接插入，这是因为，在map的实现设计中，如果一个桶的槽标志为0，说明这个位置及之后的槽都没有被占用，且肯定没有后继的溢出桶；所以删除的时候这么设计，可以提高map的读写效率。

    // If the bucket now ends in a bunch of emptyOne states,   // change those to emptyRest states.   // It would be nice to make this a separate function, but   // for loops are not currently inlineable.   if i == bucketCnt-1 {      if b.overflow(t) != nil && b.overflow(t).tophash[0] != emptyRest {         goto notLast      }   } else {      if b.tophash[i+1] != emptyRest {         goto notLast      }   }   for {      b.tophash[i] = emptyRest      if i == 0 {         if b == bOrig {            break // beginning of initial bucket, we're done.         }         // Find previous bucket, continue at its last entry.         c := b         for b = bOrig; b.overflow(t) != c; b = b.overflow(t) {         }         i = bucketCnt - 1      } else {         i--      }      if b.tophash[i] != emptyOne {         break      }   }notLast:   h.count--

值得注意的是，在删除操作中，我们并不会真正将这个桶对应的内存真正的释放，而只是将tophash[i]标记成了emptyOne。

1.7 扩容

在map中，只有在写操作时，触发以下两种情况才会触发扩容，扩容会带来数据的迁移，而在写操作和删除操作时，都会判断是否在数据迁移中，如果是，那都将进行一次数据迁移工作。

• overLoadFactor(h.count+1, h.B)，判断新增一个数据（h.count+1）导致装载因子是否超过6.5；

• tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)，当使用的溢出桶过多时，会进行一次扩容；不过此次扩容并不新增桶的个数，而是等量扩容sameSizeGrow，sameSizeGrow是一种特殊情况下发生的扩容，当我们持续向哈希中插入数据并将它们全部删除时，如果哈希表中的数据量没有超过阈值，就会不断积累溢出桶造成缓慢的内存泄漏。

在判断需要进行扩容操作之后，会调用runtime.hashGrow函数，这是开始扩容的入口，在这个函数中，其实相当于做一些扩容前的准备工作，首先会判断是不是装载因子过大，如果是的话，则bigger为1，如果不是则为0，即对应了上面的分类，如果是装载因子过大，则发生真实的扩容，即整个桶的大小翻倍（2B+1 = 2*2B）；如果不是的话，那桶的大小维持不变。接下来会通过runtime.makeBucketArray创建一组新桶和预创建的溢出桶，随后将原有的桶数组设置到 oldbuckets 上并将新的空桶设置到 buckets 上h.buckets则指向新申请的桶。

func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {   // If we've hit the load factor, get bigger.   // Otherwise, there are too many overflow buckets,   // so keep the same number of buckets and "grow" laterally.   bigger := uint8(1)   if !overLoadFactor(h.count+1, h.B) {      bigger = 0      h.flags |= sameSizeGrow   }   oldbuckets := h.buckets   newbuckets, nextOverflow := makeBucketArray(t, h.B+bigger, nil)   flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator)   if h.flags&iterator != 0 {      flags |= oldIterator   }   // commit the grow (atomic wrt gc)   h.B += bigger   h.flags = flags   h.oldbuckets = oldbuckets   h.buckets = newbuckets   h.nevacuate = 0   h.noverflow = 0   if h.extra != nil && h.extra.overflow != nil {      // Promote current overflow buckets to the old generation.      if h.extra.oldoverflow != nil {         throw("oldoverflow is not nil")      }      h.extra.oldoverflow = h.extra.overflow      h.extra.overflow = nil   }   if nextOverflow != nil {      if h.extra == nil {         h.extra = new(mapextra)      }      h.extra.nextOverflow = nextOverflow   }   // the actual copying of the hash table data is done incrementally   // by growWork() and evacuate().}

扩容真正的操作实际是在以下runtime.growWork中完成的，这里有一点需要注意，hmap有个参数是nevacuate，作为已经扩容的bucket的计数，所有低于这个数的桶序号（即hash后的桶序号，注意，是旧桶的序号）都已经被扩容，当nevacuate等于旧桶数时，说明扩容结束了。

func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {   // make sure we evacuate the oldbucket corresponding   // to the bucket we're about to use   evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())   // evacuate one more oldbucket to make progress on growing   if h.growing() {      evacuate(t, h, h.nevacuate)   }}

那是怎么保证这点的呢，在接下来看到的runtime.evacuate中，当迁移结束，nevacuate等于桶序号时才会调用advanceEvacuationMark函数将计数+1，所以在runtime.growWork函数中做了两次桶迁移，即第一次保证此次操作（写操作或者删除操作）的桶数据会迁移，如果这个桶序号和nevacuate不相等，则利用第二次的evacuate(t, h, h.nevacuate)保证这个计数会加一。这个过程中也不用担心桶会被重复迁移，因为if !evacuated(b)判断条件会判断桶是否做过迁移了，只有没有做过迁移的桶才会进行操作，这里判断的标志位还是占用的tophash[0]，有兴趣可以看看代码。

func evacuate(t *maptype, h *hmap, oldbucket uintptr) {   b := (*bmap)(add(h.oldbuckets, oldbucket*uintptr(t.bucketsize)))   newbit := h.noldbuckets()   if !evacuated(b) {      ...   }   if oldbucket == h.nevacuate {      advanceEvacuationMark(h, t, newbit)   }}

接下来可以看看以上省略号中，即真正的迁移发生了什么，runtime.evacuate会将一个旧桶中的数据分流到两个新桶，会创建两个用于保存分配上下文的runtime.evacDst结构体，这两个结构体分别指向了一个新桶，如果是等量扩容，那么第二个runtime.evacDst结构体不会被创建。

// TODO: reuse overflow buckets instead of using new ones, if there// is no iterator using the old buckets.  (If !oldIterator.)// xy contains the x and y (low and high) evacuation destinations.var xy [2]evacDstx := &xy[0]x.b = (*bmap)(add(h.buckets, oldbucket*uintptr(t.bucketsize)))x.k = add(unsafe.Pointer(x.b), dataOffset)x.e = add(x.k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))if !h.sameSizeGrow() {   // Only calculate y pointers if we're growing bigger.   // Otherwise GC can see bad pointers.   y := &xy[1]   y.b = (*bmap)(add(h.buckets, (oldbucket+newbit)*uintptr(t.bucketsize)))   y.k = add(unsafe.Pointer(y.b), dataOffset)   y.e = add(y.k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))}

接下来就是循环这个bucket以及其后的溢出桶，有些逻辑都是一些常规逻辑，就不一一分析了，对于等量扩容，因为只有一个runtime.evacDst对象，所以会直接通过指针复制或者typedmemmove的值复制来复制键值对到新的桶。

for ; b != nil; b = b.overflow(t) {   k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset)   e := add(k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))   for i := 0; i < bucketCnt; i, k, e = i+1, add(k, uintptr(t.keysize)), add(e, uintptr(t.elemsize)) {      top := b.tophash[i]      if isEmpty(top) {         b.tophash[i] = evacuatedEmpty         continue      }      if top < minTopHash {         throw("bad map state")      }      k2 := k      if t.indirectkey() {         k2 = *((*unsafe.Pointer)(k2))      }      var useY uint8      if !h.sameSizeGrow() {         // Compute hash to make our evacuation decision (whether we need         // to send this key/elem to bucket x or bucket y).         hash := t.hasher(k2, uintptr(h.hash0))         if h.flags&iterator != 0 && !t.reflexivekey() && !t.key.equal(k2, k2) {            // If key != key (NaNs), then the hash could be (and probably            // will be) entirely different from the old hash. Moreover,            // it isn't reproducible. Reproducibility is required in the            // presence of iterators, as our evacuation decision must            // match whatever decision the iterator made.            // Fortunately, we have the freedom to send these keys either            // way. Also, tophash is meaningless for these kinds of keys.            // We let the low bit of tophash drive the evacuation decision.            // We recompute a new random tophash for the next level so            // these keys will get evenly distributed across all buckets            // after multiple grows.            useY = top & 1            top = tophash(hash)         } else {            if hash&newbit != 0 {               useY = 1            }         }      }      if evacuatedX+1 != evacuatedY || evacuatedX^1 != evacuatedY {         throw("bad evacuatedN")      }      b.tophash[i] = evacuatedX + useY // evacuatedX + 1 == evacuatedY      dst := &xy[useY]                 // evacuation destination      if dst.i == bucketCnt {         dst.b = h.newoverflow(t, dst.b)         dst.i = 0         dst.k = add(unsafe.Pointer(dst.b), dataOffset)         dst.e = add(dst.k, bucketCnt*uintptr(t.keysize))      }      dst.b.tophash[dst.i&(bucketCnt-1)] = top // mask dst.i as an optimization, to avoid a bounds check      if t.indirectkey() {         *(*unsafe.Pointer)(dst.k) = k2 // copy pointer      } else {         typedmemmove(t.key, dst.k, k) // copy elem      }      if t.indirectelem() {         *(*unsafe.Pointer)(dst.e) = *(*unsafe.Pointer)(e)      } else {         typedmemmove(t.elem, dst.e, e)      }      dst.i++      // These updates might push these pointers past the end of the      // key or elem arrays.  That's ok, as we have the overflow pointer      // at the end of the bucket to protect against pointing past the      // end of the bucket.      dst.k = add(dst.k, uintptr(t.keysize))      dst.e = add(dst.e, uintptr(t.elemsize))   }}

如果是增量扩容，假设原来的B是2，那么就是四个桶，其mask就是0b11，hash & 0b11会有四种结果，最后分配到四个桶中，假设发生了增量扩容，此时用旧的桶数newbits（4）和hash相与，即hash & 0b100，即相当于通过新的mask(0b111)的最高位来决定这个数据是分配到X桶还是Y桶，实现了分流（上述代码中的hash&newbit）。当然，if h.flags&iterator != 0 && !t.reflexivekey() && !t.key.equal(k2, k2)中对特殊情况做了处理，这里就不详述了。

值得注意的是以下代码，前面说过，只有当旧桶编号（hash和旧mask相与）与nevacuate相等时，才会调用advanceEvacuationMark(h, t, newbit)进行计数+1，所以在runtime.growWork中会调用两次evacuate函数，保证小于等于nevacuate的桶都被迁移了。

if oldbucket == h.nevacuate {   advanceEvacuationMark(h, t, newbit)}

另外，在读表的时候，当判断旧桶还没有被迁移的时候，会从旧桶中取出数据。

func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {   ...   hash := t.hasher(key, uintptr(h.hash0))   m := bucketMask(h.B)   b := (*bmap)(add(h.buckets, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))   if c := h.oldbuckets; c != nil {      if !h.sameSizeGrow() {         // There used to be half as many buckets; mask down one more power of two.         m >>= 1      }      oldb := (*bmap)(add(c, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))      if !evacuated(oldb) {         b = oldb      }   }   ...}

从上面可以看出，map表数据的迁移是渐进式的，是在调用写、删除操作时增量进行的，不会造成瞬间性能的巨大抖动。其实这个和redis的rehash技术是类似的原理。

2. Map使用的一些注意事项

通过以上内容，我们知道了map构建的基本原理，所以我们在实际工作中，使用字典表时，需要有一些注意事项。

2.1 大数据量map不使用指针作为key-value

通过上面学习，我们知道，当map的kv类型都不为指针时，那么GC就不会扫描整个表，具体实现是在GC过程中，检查runtime._type.gcdata字段，这是个指针的bitmap，当其为全零时，说明整个对象中无需扫描的下一级指针，从而节省时间，具体可参考深度剖析 Golang 的 GC 扫描对象实现。

// Needs to be in sync with ../cmd/link/internal/ld/decodesym.go:/^func.commonsize,// ../cmd/compile/internal/reflectdata/reflect.go:/^func.dcommontype and// ../reflect/type.go:/^type.rtype.// ../internal/reflectlite/type.go:/^type.rtype.type _type struct {   size       uintptr   ptrdata    uintptr // size of memory prefix holding all pointers   hash       uint32   tflag      tflag   align      uint8   fieldAlign uint8   kind       uint8   // function for comparing objects of this type   // (ptr to object A, ptr to object B) -> ==?   equal func(unsafe.Pointer, unsafe.Pointer) bool   // gcdata stores the GC type data for the garbage collector.   // If the KindGCProg bit is set in kind, gcdata is a GC program.   // Otherwise it is a ptrmask bitmap. See mbitmap.go for details.   gcdata    *byte   str       nameOff   ptrToThis typeOff}

为验证以上观点，我们写出如下的测试函数，测试在从10到100万数据量的情形下，以整型和整型指针作为value类型的映射表在GC时的耗时差异。

func TestGCTimeWithoutPointer(t *testing.T) {   for _, N := range Ns {      runtime.GC()      m1 := make(map[int]int)      for i := 0; i < N; i++ {         m1[i] = rand.Int()      }      start := time.Now()      runtime.GC()      delta := time.Since(start)      t.Logf("GC without pointer spend %+v, when N = %d", delta, N)      runtime.KeepAlive(m1)   }}func TestGCTimeWithPointer(t *testing.T) {   for _, N := range Ns {      runtime.GC()      m2 := make(map[int]*int)      for i := 0; i < N; i++ {         val := rand.Int()         m2[i] = &val      }      start := time.Now()      runtime.GC()      delta := time.Since(start)      t.Logf("GC with pointer spend %+v, when N = %d", delta, N)      runtime.KeepAlive(m2)   }}

测试结果如下，可以发现，在没有指针的情形下，不管表的大小是什么数量级，其GC时间几乎无差异；而在有指针的情形下，其GC时间在100万数量级的时候已经达到了15ms，这将大大影响程序的性能。

=== RUN   TestGCTimeWithoutPointer    map_test.go:63: GC without pointer spend 252.208µs, when N = 10    map_test.go:63: GC without pointer spend 297.292µs, when N = 100    map_test.go:63: GC without pointer spend 438.208µs, when N = 1000    map_test.go:63: GC without pointer spend 377µs, when N = 10000    map_test.go:63: GC without pointer spend 205.666µs, when N = 100000    map_test.go:63: GC without pointer spend 380.584µs, when N = 1000000--- PASS: TestGCTimeWithoutPointer (0.13s)=== RUN   TestGCTimeWithPointer    map_test.go:81: GC with pointer spend 570.041µs, when N = 10    map_test.go:81: GC with pointer spend 325.708µs, when N = 100    map_test.go:81: GC with pointer spend 287.542µs, when N = 1000    map_test.go:81: GC with pointer spend 476.709µs, when N = 10000    map_test.go:81: GC with pointer spend 1.714833ms, when N = 100000    map_test.go:81: GC with pointer spend 15.756958ms, when N = 1000000--- PASS: TestGCTimeWithPointer (0.18s)

值得注意的是，在正常桶后面跟着的溢出桶的地址会存放在hmap.extra.overflow中，避免被GC误伤。

这一点也同样适用于其他容器类型，比如切片、数组和通道。

2.1.1 引申1——使用字节数组代替字符串作为key

每个字符串的底层包括一个指针，用来指向其底层数组，如果一个映射值的key类型是字符串类型，且其有一个最大长度、且最大长度较小，可设置为N，则我们可以使用[N]byte来代替字符串作为键值，可以避免垃圾回收时扫描整个表。当然，这是在数据量比较大的情形下考虑的优化。

2.2 清空表操作

前面说过，map表有删除操作，但是删除后的表所占的内存空间并不会释放，除非保证后续会有很多新的条目放入到表中，否则我们使用以下方法清空映射表。

m = nil           // 后续不再使用m = make(map[K]V) // 后续继续使用

2.3 确定大小时尽量传入hint

前面说过，传入的hint可以让Go SDK预测这个映射表中最大的条目数量，所以我们如果已知表的大小，尽量在创建表的时候传入。

知识补充

HashMap拉链法简介

拉链法用途

解决hash冲突（即put操作时计算key值问题）。

拉链法原理

把具有相同散列地址的关键字(同义词)值放在同一个单链表中，称为同义词链表。

有m个散列地址就有m个链表，同时用指针数组A[0,1,2…m-1]存放各个链表的头指针，凡是散列地址为i的记录都以结点方式插入到以A[i]为指针的单链表中。A中各分量的初值为空指针。

拉链法原理解释

HashMap是一个数组，数组中的每个元素是链表。put元素进去的时候，会通过计算key的hash值来获取到一个index，根据index找到数组中的位置，进行元素插入。当新来的元素映射到冲突的数组位置时，就会插入到链表的头部。

HashMap采用拉链法将HashMap的key是转化成了hashcode，但hashcode可能重复，所以采用求交集方式解决冲突。

举例如下

有序集合a1={1,3,5,7,8,9}，有序集合a2={2,3,4,5,6,7}

两个指针指向首元素，比较元素的大小：

（1）如果相同，放入结果集，随意移动一个指针

（2）否则，移动值较小的一个指针，直到队尾

好处：

（1）集合中的元素最多被比较一次，时间复杂度为O(n)。

（2）多个有序集合可以同时进行，这适用于多个分词的item求url_id交集。

这个方法就像一条拉链的两边齿轮，然后逐个对比，故称为拉链法。

感谢各位的阅读，以上就是“Golang基础学习之map的实现原理是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Golang基础学习之map的实现原理是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！