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map 是Go语言中基础的数据结构，在日常的使用中经常被用到。但是它底层是如何实现的呢？
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总体来说golang的map是hashmap，是使用数组+链表的形式实现的，使用拉链法消除hash冲突。
golang的map由两种重要的结构，hmap和bmap(下文中都有解释)，主要就是hmap中包含一个指向bmap数组的指针，key经过hash函数之后得到一个数，这个数低位用于选择bmap(当作bmap数组指针的下表)，高位用于放在bmap的[8]uint8数组中，用于快速试错。然后一个bmap可以指向下一个bmap(拉链)。
Golang中map的底层实现是一个散列表，因此实现map的过程实际上就是实现散表的过程。在这个散列表中，主要出现的结构体有两个，一个叫 hmap (a header for a go map)，一个叫 bmap (a bucket for a Go map，通常叫其bucket)。这两种结构的样子分别如下所示：
hmap :
图中有很多字段，但是便于理解map的架构，你只需要关心的只有一个，就是标红的字段： buckets数组 。Golang的map中用于存储的结构是bucket数组。而bucket(即bmap)的结构是怎样的呢？
bucket ：
相比于hmap，bucket的结构显得简单一些，标红的字段依然是“核心”，我们使用的map中的key和value就存储在这里。“高位哈希值”数组记录的是当前bucket中key相关的“索引”，稍后会详细叙述。还有一个字段是一个指向扩容后的bucket的指针，使得bucket会形成一个链表结构。例如下图：
由此看出hmap和bucket的关系是这样的：
而bucket又是一个链表，所以，整体的结构应该是这样的：
哈希表的特点是会有一个哈希函数，对你传来的key进行哈希运算，得到唯一的值，一般情况下都是一个数值。Golang的map中也有这么一个哈希函数，也会算出唯一的值，对于这个值的使用，Golang也是很有意思。
Golang把求得的值按照用途一分为二：高位和低位。
如图所示，蓝色为高位，红色为低位。 然后低位用于寻找当前key属于hmap中的哪个bucket，而高位用于寻找bucket中的哪个key。上文中提到：bucket中有个属性字段是“高位哈希值”数组，这里存的就是蓝色的高位值，用来声明当前bucket中有哪些“key”，便于搜索查找。 需要特别指出的一点是：我们map中的key/value值都是存到同一个数组中的。数组中的顺序是这样的:
并不是key0/value0/key1/value1的形式，这样做的好处是：在key和value的长度不同的时候，可 以消除padding(内存对齐)带来的空间浪费 。
现在，我们可以得到Go语言map的整个的结构图了：(hash结果的低位用于选择把KV放在bmap数组中的哪一个bmap中，高位用于key的快速预览，用于快速试错)
map的扩容
当以上的哈希表增长的时候，Go语言会将bucket数组的数量扩充一倍，产生一个新的bucket数组，并将旧数组的数据迁移至新数组。
加载因子
判断扩充的条件，就是哈希表中的加载因子(即loadFactor)。
加载因子是一个阈值，一般表示为：散列包含的元素数 除以 位置总数。是一种“产生冲突机会”和“空间使用”的平衡与折中：加载因子越小，说明空间空置率高，空间使用率小，但是加载因子越大，说明空间利用率上去了，但是“产生冲突机会”高了。
每种哈希表的都会有一个加载因子，数值超过加载因子就会为哈希表扩容。
Golang的map的加载因子的公式是：map长度 / 2^B(这是代表bmap数组的长度，B是取的低位的位数)阈值是6.5。其中B可以理解为已扩容的次数。
当Go的map长度增长到大于加载因子所需的map长度时，Go语言就会将产生一个新的bucket数组，然后把旧的bucket数组移到一个属性字段oldbucket中。注意：并不是立刻把旧的数组中的元素转义到新的bucket当中，而是，只有当访问到具体的某个bucket的时候，会把bucket中的数据转移到新的bucket中。
如下图所示：当扩容的时候，Go的map结构体中，会保存旧的数据，和新生成的数组
上面部分代表旧的有数据的bucket，下面部分代表新生成的新的bucket。蓝色代表存有数据的bucket，橘黄色代表空的bucket。
扩容时map并不会立即把新数据做迁移，而是当访问原来旧bucket的数据的时候，才把旧数据做迁移，如下图：
注意：这里并不会直接删除旧的bucket，而是把原来的引用去掉，利用GC清除内存。
map中数据的删除
如果理解了map的整体结构，那么查找、更新、删除的基本步骤应该都很清楚了。这里不再赘述。
值得注意的是，找到了map中的数据之后，针对key和value分别做如下操作：
1
2
3
4
1、如果``key``是一个指针类型的，则直接将其置为空，等待GC清除；
2、如果是值类型的，则清除相关内存。
3、同理，对``value``做相同的操作。
4、最后把key对应的高位值对应的数组index置为空。
不知道你有没有听过这么一句：在使用 map 时尽量不要在 big map 中保存指针。好吧，你现在已经听过了：）为什么呢？原因在于 Go 语言的垃圾回收器会扫描标记 map 中的所有元素，GC 开销相当大，直接GG。
这两天在《Mastering Go》中看到 GC 这一章节里面对比 map 和 slice 在垃圾回收中的效率对比，书中只给出结论没有说明理由，这我是不能忍的，于是有了这篇学习笔记。扯那么多，Show Your Code
这是一个简单的测试程序，保存字符串的 map 和 保存整形的 map GC 的效率相差几十倍，是不是有同学会说明明保存的是 string 哪有指针？这个要说到 Go 语言中 string 的底层实现了，源码在 src/runtime/string.go里，可以看到 string 其实包含一个指向数据的指针和一个长度字段。注意这里的是否包含指针，包括底层的实现。
Go 语言的 GC 会递归遍历并标记所有可触达的对象，标记完成之后将所有没有引用的对象进行清理。扫描到指针就会往下接着寻找，一直到结束。
Go 语言中 map 是基于 数组和链表 的数据结构实现的，通过 优化的拉链法 解决哈希冲突，每个 bucket 可以保存 8 对键值，在 8 个键值对数据后面有一个 overflow 指针，因为桶中最多只能装 8 个键值对，如果有多余的键值对落到了当前桶，那么就需要再构建一个桶（称为溢出桶），通过 overflow 指针链接起来。
因为 overflow 指针的缘故，所以无论 map 保存的是什么，GC 的时候就会把所有的 bmap 扫描一遍，带来巨大的 GC 开销。官方 issues 就有关于这个问题的讨论， runtime: Large maps cause significant GC pauses #9477
无脑机翻如下：
如果我们有一个map [k] v，其中k和v都不包含指针，并且我们想提高扫描性能，则可以执行以下操作。
将“ allOverflow [] unsafe.Pointer”添加到 hmap 并将所有溢出存储桶存储在其中。 然后将 bmap 标记为noScan。 这将使扫描非常快，因为我们不会扫描任何用户数据。
实际上，它将有些复杂，因为我们需要从allOverflow中删除旧的溢出桶。 而且它还会增加 hmap 的大小，因此也可能需要重新整理数据。
最终官方在 hmap 中增加了 overflow 相关字段完成了上面的优化，这是具体的 commit 地址。
下面看下具体是如何实现的，源码基于 go1.15，src/cmd/compile/internal/gc/reflect.go 中
通过注释可以看出，如果 map 中保存的键值都不包含指针（通过 Haspointers 判断），就使用一个 uintptr 类型代替 bucket 的指针用于溢出桶 overflow 字段，uintptr 类型在 GO 语言中就是个大小可以保存得下指针的整数，不是指针，就相当于实现了 将 bmap 标记为 noScan， GC 的时候就不会遍历完整个 map 了。随着不断的学习，愈发感慨 GO 语言中很多模块设计得太精妙了。
差不多说清楚了，能力有限，有不对的地方欢迎留言讨论，源码位置还是问的群里大佬 _
// 先声明map
var m1 map[string]string
// 再使用make函数创建一个非nil的map，nil map不能赋值
m1 = make(map[string]string)
// 最后给已声明的map赋值
m1["a"] = "aa"
m1["b"] = "bb"
// 直接创建
m2 := make(map[string]string)
// 然后赋值
m2["a"] = "aa"
m2["b"] = "bb"
// 初始化 + 赋值一体化
m3 := map[string]string{
"a": "aa",
"b": "bb",
}
望采纳。。
// ==========================================
// 查找键值是否存在
if v, ok := m1["a"]; ok {
fmt.Println(v)
} else {
fmt.Println("Key Not Found")
}
// 遍历map
for k, v := range m1 {
fmt.Println(k, v)
}