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go语言map实现 go语言map实现原理

golang hashmap的使用及实现

由于go语言是一个强类型的语言,因此hashmap也是有类型的,具体体现在key和value都必须指定类型,比如声明一个key为string,value也是string的map,

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需要这样做

大部分类型都能做key,某些类型是不能的,共同的特点是: 不能使用== 来比较,包括: slice, map, function

在迭代的过程中是可以对map进行删除和更新操作的,规则如下:

golang的map是hash结构的,意味着平均访问时间是O(1)的。同传统的hashmap一样,由一个个bucket组成:

那我们怎么访问到对应的bucket呢,我们需要得到对应key的hash值

各个参数的意思:

目前采用的是这一行:

| 6.50 | 20.90 | 10.79 | 4.25 | 6.50 |

Golang中sync.Map的实现原理

前面,我们讲了map的用法以及原理 Golang中map的实现原理 ,但我们知道,map在并发读写的情况下是不安全。需要并发读写时,一般的做法是加锁,但这样性能并不高,Go语言在 1.9 版本中提供了一种效率较高的并发安全的 sync.Map,今天,我们就来讲讲 sync.Map的用法以及原理

sync.Map与map不同,不是以语言原生形态提供,而是在 sync 包下的特殊结构:

我们下来看下sync.Map结构体

结构体之间的关系如下图所示:

总结一下:

Load方法比较简单,总结一下:

总结如下:

goland map底层原理

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?

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。


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