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go中的数据结构-字典map详解

1. map的使用 golang中的map是一种数据类型,将键与值绑定到一起,底层是用哈希表实现的,可以快速的通过键找到对应的值。 类型表示:map[keyType][valueT…

1. map的使用

golang中的map是一种数据类型,将键与值绑定到一起,底层是用哈希表实现的,可以快速的通过键找到对应的值。

类型表示:map[keyType][valueType] key一定要是可比较的类型(可以理解为支持==的操作),value可以是任意类型。

初始化:map只能使用make来初始化,声明的时候默认为一个为nil的map,此时进行取值,返回的是对应类型的零值(不存在也是返回零值)。添加元素无任何意义,还会导致运行时错误。向未初始化的map赋值引起 panic: assign to entry in nil map。

package mainimport (      "fmt")// bool 的零值是falsevar m map[int]bool a, ok := m[1]fmt.Println(a, ok) // false  false// int 的零值是0var m map[int]int a, ok := m[1]fmt.Println(a, ok) // 0  falsefunc main() {      var agemap[string]int    if age== nil {        fmt.Println("map is nil.")        age= make(map[string]int)    }}

清空map:对于一个有一定数据的集合 exp,清空的办法就是再次初始化: exp = make(map[string]int),如果后期不再使用该map,则可以直接:exp= nil 即可,但是如果还需要重复使用,则必须进行make初始化,否则无法为nil的map添加任何内容。

属性:与切片一样,map 是引用类型。当一个 map 赋值给一个新的变量,它们都指向同一个内部数据结构。因此改变其中一个也会反映到另一个。作为形参或返回参数的时候,传递的是地址的拷贝,扩容时也不会改变这个地址。

func main() {    exp := map[string]int{        "steve": 20,        "jamie": 80,    }    fmt.Println("Ori exp", age)    newexp:= exp    newexp["steve"] = 18    fmt.Println("exp changed", exp)}//Ori age map[steve:20 jamie:80]//age changed map[steve:18 jamie:80]

遍历map:map本身是无序的,在遍历的时候并不会按照你传入的顺序,进行传出。

//正常遍历:for k, v := range exp {     fmt.Println(k, v)}//有序遍历import "sort"var keys []string// 把key单独抽取出来,放在数组中for k, _ := range exp {    keys = append(keys, k)}// 进行数组的排序sort.Strings(keys)// 遍历数组就是有序的了for _, k := range keys {    fmt.Println(k, m[k])}

2. map的结构

Go中的map在可以在 $GOROOT/src/runtime/map.go找到它的实现。哈希表的数据结构中一些关键的域如下所示:

type hmap struct {    count        int  //元素个数    flags        uint8       B            uint8 //扩容常量    noverflow    uint16 //溢出 bucket 个数    hash0        uint32 //hash 种子    buckets      unsafe.Pointer //bucket 数组指针    oldbuckets   unsafe.Pointer //扩容时旧的buckets 数组指针    nevacuate    uintptr  //扩容搬迁进度    extra        *mapextra //记录溢出相关}type bmap struct {    tophash        [bucketCnt]uint8      // Followed by bucketCnt keys     //and then bucketan Cnt values      // Followed by overflow pointer.}

说明:每个map的底层都是hmap结构体,它是由若干个描述hmap结构体的元素、数组指针、extra等组成,buckets数组指针指向由若干个bucket组成的数组,其每个bucket里存放的是key-value数据(通常是8个)和overflow字段(指向下一个bmap),每个key插入时会根据hash算法归到同一个bucket中,当一个bucket中的元素超过8个的时候,hmap会使用extra中的overflow来扩展存储key。

1.png图中len 就是当前map的元素个数,也就是len()返回的值。也是结构体中hmap.count的值。bucket array是指数组指针,指向bucket数组。hash seed 哈希种子。overflow指向下一个bucket。

map的底层主要是由三个结构构成:

hmap — map的最外层的数据结构,包括了map的各种基础信息、如大小、bucket,一个大的结构体。

mapextra — 记录map的额外信息,hmap结构体里的extra指针指向的结构,例如overflow bucket。

bmap — 代表bucket,每一个bucket最多放8个kv,最后由一个overflow字段指向下一个bmap,注意key、value、overflow字段都不显示定义,而是通过maptype计算偏移获取的。

mapextra的结构如下

// mapextra holds fields that are not present on all maps.type mapextra struct {    // If both key and value 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 value 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}

其中hmap.extra.nextOverflow指向的是预分配的overflow bucket,预分配的用完了那么值就变成nil。

bmap的详细结构如下

2.png

在map中出现哈希冲突时,首先以bmap为最小粒度挂载,一个bmap累积8个kv之后,就会申请一个新的bmap(overflow bucket)挂在这个bmap的后面形成链表,优先用预分配的overflow bucket,如果预分配的用完了,那么就malloc一个挂上去。这样减少对象数量,减轻管理内存的负担,利于gc。注意golang的map不会shrink,内存只会越用越多,overflow bucket中的key全删了也不会释放。

bmap中所有key存在一块,所有value存在一块,这样做方便内存对齐。当key大于128字节时,bucket的key字段存储的会是指针,指向key的实际内容;value也是一样。

hash值的高8位存储在bucket中的tophash字段。每个桶最多放8个kv对,所以tophash类型是数组[8]uint8。把高八位存储起来,这样不用完整比较key就能过滤掉不符合的key,加快查询速度。实际上当hash值的高八位小于常量minTopHash时,会加上minTopHash,区间[0, minTophash)的值用于特殊标记。查找key时,计算hash值,用hash值的高八位在tophash中查找,有tophash相等的,再去比较key值是否相同。

type typeAlg struct {    // function for hashing objects of this type    // (ptr to object, seed) -> hash    hash func(unsafe.Pointer, uintptr) uintptr    // function for comparing objects of this type    // (ptr to object A, ptr to object B) -> ==?    equal func(unsafe.Pointer, unsafe.Pointer) bool// tophash calculates the tophash value for hash.func tophash(hash uintptr) uint8 {    top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))    if top < minTopHash {        top += minTopHash    }    return top}

golang为每个类型定义了类型描述器_type,并实现了hashable类型的_type.alg.hash和_type.alg.equal,以支持map的范型,定义了这类key用什么hash函数、bucket的大小、怎么比较之类的,通过这个变量来实现范型。

3. map的基本操作

3.1 map的创建

//makemap为make(map [k] v,hint)实现Go map创建。//如果编译器已确定映射或第一个存储桶,可以在堆栈上创建,hmap或bucket可以为非nil。//如果h!= nil,则可以直接在h中创建map。//如果h.buckets!= nil,则指向的存储桶可以用作第一个存储桶。func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap {    if hint < 0 || hint > int(maxSliceCap(t.bucket.size)) {        hint = 0    }    // 初始化Hmap    if h == nil {        h = new(hmap)    }    h.hash0 = fastrand()    // 查找将保存请求的元素数的size参数    B := uint8(0)    for overLoadFactor(hint, B) {        B++    }    h.B = B    // 分配初始哈希表    // if B == 0, 稍后会延迟分配buckets字段(在mapassign中)    //如果提示很大,则将内存清零可能需要一段时间。    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}

hint是一个启发值,启发初建map时创建多少个bucket,如果hint是0那么就先不分配bucket,lazy分配。大概流程就是初始化hmap结构体、设置一下hash seed、bucket数量、实际申请bucket、申请mapextra结构体之类的。

申请buckets的过程:

// makeBucketArray初始化地图存储区的后备数组。// 1 << b是要分配的最小存储桶数。// dirtyalloc之前应该为nil或bucket数组//由makeBucketArray使用相同的t和b参数分配。//如果dirtyalloc为零,则将分配一个新的支持数组,dirtyalloc将被清除并作为后备数组重用。func makeBucketArray(t *maptype, b uint8, dirtyalloc unsafe.Pointer) (buckets unsafe.Pointer, nextOverflow *bmap) {    base := bucketShift(b)    nbuckets := base    // 对于小b,溢出桶不太可能出现。    // 避免计算的开销。    if b >= 4 {        //加上估计的溢出桶数        //插入元素的中位数        //与此值b一起使用。        nbuckets += bucketShift(b - 4)        sz := t.bucket.size * nbuckets        up := roundupsize(sz)        if up != sz {            nbuckets = up / t.bucket.size        }    }    if dirtyalloc == nil {        buckets = newarray(t.bucket, int(nbuckets))    } else {       // dirtyalloc先前是由上面的newarray(t.bucket,int(nbuckets)),但不能为空。        buckets = dirtyalloc        size := t.bucket.size * nbuckets        if t.bucket.kind&kindNoPointers == 0 {            memclrHasPointers(buckets, size)        } else {            memclrNoHeapPointers(buckets, size)        }    }    if base != nbuckets {        //我们预先分配了一些溢出桶。        //为了将跟踪这些溢出桶的开销降至最低,我们使用的约定是,如果预分配的溢出存储桶发生了溢出指针为零,则通过碰撞指针还有更多可用空间。        //对于最后一个溢出存储区,我们需要一个安全的非nil指针;只是用bucket。        nextOverflow = (*bmap)(add(buckets, base*uintptr(t.bucketsize)))        last := (*bmap)(add(buckets, (nbuckets-1)*uintptr(t.bucketsize)))        last.setoverflow(t, (*bmap)(buckets))    }    return buckets, nextOverflow}

默认创建2b个bucket,如果b大于等于4,那么就预先额外创建一些overflow bucket。除了最后一个overflow bucket,其余overflow bucket的overflow指针都是nil,最后一个overflow bucket的overflow指针指向bucket数组第一个元素,作为哨兵,说明到了到结尾了。

3.png

3.2 查询操作

// mapaccess1返回指向h [key]的指针。从不返回nil,而是 如果值类型为零,它将返回对零对象的引用,该键不在map中。  //注意:返回的指针可能会使整个map保持活动状态,因此请不要坚持很长时间。  func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {      if raceenabled && h != nil {  //raceenabled是否启用数据竞争检测。        callerpc := getcallerpc()        pc := funcPC(mapaccess1)        racereadpc(unsafe.Pointer(h), callerpc, pc)        raceReadObjectPC(t.key, key, callerpc, pc)    }    if msanenabled && h != nil {        msanread(key, t.key.size)    }    if h == nil || h.count == 0 {        return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])    }        // 并发访问检查    if h.flags&hashWriting != 0 {        throw("concurrent map read and map write")    }        // 计算key的hash值    alg := t.key.alg    hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0)) // alg.hash    // hash值对m取余数得到对应的bucket    m := uintptr(1)<<h.B - 1    b := (*bmap)(add(h.buckets, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))    // 如果老的bucket还没有迁移,则在老的bucket里面找    if c := h.oldbuckets; c != nil {        if !h.sameSizeGrow() {            m >>= 1        }        oldb := (*bmap)(add(c, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))        if !evacuated(oldb) {            b = oldb        }    }        // 计算tophash,取高8位    top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))        for {        for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {            // 检查top值,如高8位不一样就找下一个            if b.tophash[i] != top {                continue            }                        // 取key的地址            k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))                        if alg.equal(key, k) { // alg.equal                // 取value得地址                v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))            }        }               // 如果当前bucket没有找到,则找bucket链的下一个bucket        b = b.overflow(t)        if b == nil {            // 返回零值            return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])        }    }}

先定位出bucket,如果正在扩容,并且这个bucket还没搬到新的hash表中,那么就从老的hash表中查找。

在bucket中进行顺序查找,使用高八位进行快速过滤,高八位相等,再比较key是否相等,找到就返回value。如果当前bucket找不到,就往下找overflow bucket,都没有就返回零值。

访问的时候,并不进行扩容的数据搬迁。并且并发有写操作时抛异常。

注意,t.bucketsize并不是bmap的size,而是bmap加上存储key、value、overflow指针,所以查找bucket的时候时候用的不是bmap的szie。

4.png

3.3 更新/插入过程

// 与mapaccess类似,但是如果map中不存在密钥,则为该密钥分配一个插槽func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {    ...    //设置hashWriting调用alg.hash,因为alg.hash可能出现紧急情况后,在这种情况下,我们实际上并没有进行写操作.    h.flags |= hashWriting    if h.buckets == nil {        h.buckets = newobject(t.bucket) // newarray(t.bucket, 1)    }again:    bucket := hash & bucketMask(h.B)    if h.growing() {        growWork(t, h, bucket)    }    b := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(h.buckets) + bucket*uintptr(t.bucketsize)))    top := tophash(hash)    var inserti *uint8    var insertk unsafe.Pointer    var val unsafe.Pointer    for {        for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {            if b.tophash[i] != top {                if b.tophash[i] == empty && inserti == nil {                    inserti = &b.tophash[i]                    insertk = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))                    val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))                }                continue            }            k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))            if t.indirectkey {                k = *((*unsafe.Pointer)(k))            }            if !alg.equal(key, k) {                continue            }            // 已经有一个 mapping for key. 更新它.            if t.needkeyupdate {                typedmemmove(t.key, k, key)            }            val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))            goto done        }        ovf := b.overflow(t)        if ovf == nil {            break        }        b = ovf    }    //// 如果已经达到了load factor的最大值,就继续扩容。    //找不到键的映射。分配新单元格并添加条目。    //如果达到最大负载系数或溢出桶过多,并且我们还没有处于成长的中间,就开始扩容。    if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) ||             tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {        hashGrow(t, h)        goto again // //扩大表格会使所有内容无效, so try again    }    if inserti == nil {        // 当前所有存储桶已满,请分配一个新的存储桶        newb := h.newoverflow(t, b)        inserti = &newb.tophash[0]        insertk = add(unsafe.Pointer(newb), dataOffset)        val = add(insertk, bucketCnt*uintptr(t.keysize))    }    // 在插入的位置,存储键值    if t.indirectkey {        kmem := newobject(t.key)        *(*unsafe.Pointer)(insertk) = kmem        insertk = kmem    }    if t.indirectvalue {        vmem := newobject(t.elem)        *(*unsafe.Pointer)(val) = vmem    }    typedmemmove(t.key, insertk, key)    *inserti = top    h.count++done:    if h.flags&hashWriting == 0 {        throw("concurrent map writes")    }    h.flags &^= hashWriting    if t.indirectvalue {        val = *((*unsafe.Pointer)(val))    }    return val}

hash表如果正在扩容,并且这次要操作的bucket还没搬到新hash表中,那么先进行搬迁(扩容细节下面细说)。

在buck中寻找key,同时记录下第一个空位置,如果找不到,那么就在空位置中插入数据;如果找到了,那么就更新对应的value;

找不到key就看下需不需要扩容,需要扩容并且没有正在扩容,那么就进行扩容,然后回到第一步。

找不到key,不需要扩容,但是没有空slot,那么就分配一个overflow bucket挂在链表结尾,用新bucket的第一个slot放存放数据。

3.5 删除的过程

func mapdelete(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) {    ...    // Set hashWriting after calling alg.hash, since alg.hash may panic,    // in which case we have not actually done a write (delete).    h.flags |= hashWriting    bucket := hash & bucketMask(h.B)    if h.growing() {        growWork(t, h, bucket)    }    b := (*bmap)(add(h.buckets, bucket*uintptr(t.bucketsize)))    top := tophash(hash)search:    for ; b != nil; b = b.overflow(t) {        for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {            if b.tophash[i] != top {                continue            }            k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))            k2 := k            if t.indirectkey {                k2 = *((*unsafe.Pointer)(k2))            }            if !alg.equal(key, k2) {                continue            }            // 如果其中有指针,则仅清除键。            if t.indirectkey {                *(*unsafe.Pointer)(k) = nil            } else if t.key.kind&kindNoPointers == 0 {                memclrHasPointers(k, t.key.size)            }            v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))            if t.indirectvalue {                *(*unsafe.Pointer)(v) = nil            } else if t.elem.kind&kindNoPointers == 0 {                memclrHasPointers(v, t.elem.size)            } else {                memclrNoHeapPointers(v, t.elem.size)            }        // 若找到把对应的tophash里面的打上空的标记            b.tophash[i] = empty            h.count--            break search        }    }    if h.flags&hashWriting == 0 {        throw("concurrent map writes")    }    h.flags &^= hashWriting}

如果正在扩容,并且操作的bucket还没搬迁完,那么搬迁bucket。

找出对应的key,如果key、value是包含指针的那么会清理指针指向的内存,否则不会回收内存。

3.6 map的扩容

通过上面的过程我们知道了,插入、删除过程都会触发扩容,判断扩容的函数如下:

// overLoadFactor 判断放置在1 << B个存储桶中的计数项目是否超过loadFactor。func overLoadFactor(count int, B uint8) bool {    return count > bucketCnt && uintptr(count) > loadFactorNum*(bucketShift(B)/loadFactorDen)      //return 元素个数>8 && count>bucket数量*6.5,其中loadFactorNum是常量13,loadFactorDen是常量2,所以是6.5,bucket数量不算overflow bucket.}// tooManyOverflowBuckets 判断noverflow存储桶对于1 << B存储桶的map是否过多。// 请注意,大多数这些溢出桶必须稀疏使用。如果使用密集,则我们已经触发了常规map扩容。func tooManyOverflowBuckets(noverflow uint16, B uint8) bool {    // 如果阈值太低,我们会做多余的工作。如果阈值太高,则增大和缩小的映射可能会保留大量未使用的内存。    //“太多”意味着(大约)溢出桶与常规桶一样多。有关更多详细信息,请参见incrnoverflow。    if B > 15 {        B = 15    }    // 译器在这里看不到B <16;掩码B生成较短的移位码。    return noverflow >= uint16(1)<<(B&15)}{    ....    // 如果我们达到最大负载率或溢流桶过多,并且我们还没有处于成长的中间,就开始成长。    if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {        hashGrow(t, h)        goto again // 扩大表格会使所有内容失效,so try again    }    //if (不是正在扩容 && (元素个数/bucket数超过某个值 || 太多overflow bucket)) {    进行扩容    //}    ....}

每次map进行更新或者新增的时候,会先通过以上函数判断一下load factor。来决定是否扩容。如果需要扩容,那么第一步需要做的,就是对hash表进行扩容:

//仅对hash表进行扩容,这里不进行搬迁func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {    // 如果达到负载系数,则增大尺寸。否则,溢出bucket过多,因此,保持相同数量的存储桶并横向“增长”。    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    }    // 提交增长(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 {        // 将当前的溢出bucket提升到老一代。        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    }    //哈希表数据的实际复制是增量完成的,通过growWork()和evacuate()。}

如果之前为2^n ,那么下一次扩容是2^(n+1),每次扩容都是之前的两倍。扩容后需要重新计算每一项在hash中的位置,新表为老的两倍,此时前文的oldbacket用上了,用来存同时存在的两个新旧map,等数据迁移完毕就可以释放oldbacket了。扩容的函数hashGrow其实仅仅是进行一些空间分配,字段的初始化,实际的搬迁操作是在growWork函数中:

func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {    //确保我们迁移了了对应的oldbucket,到我们将要使用的存储桶。    evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())    // 疏散一个旧桶以在生长上取得进展    if h.growing() {        evacuate(t, h, h.nevacuate)    }}

evacuate是进行具体搬迁某个bucket的函数,可以看出growWork会搬迁两个bucket,一个是入参bucket;另一个是h.nevacuate。这个nevacuate是一个顺序累加的值。可以想想如果每次仅仅搬迁进行写操作(赋值/删除)的bucket,那么有可能某些bucket就是一直没有机会访问到,那么扩容就一直没法完成,总是在扩容中的状态,因此会额外进行一次顺序迁移,理论上,有N个old bucket,最多N次写操作,那么必定会搬迁完。在advanceEvacuationMark中进行nevacuate的累加,遇到已经迁移的bucket会继续累加,一次最多加1024。

优点:均摊扩容时间,一定程度上缩短了扩容时间(和gc的引用计数法类似,都是均摊)overLoadFactor函数中有一个常量6.5(loadFactorNum/loadFactorDen)来进行影响扩容时机。这个值的来源是测试取中的结果。

4. map的并发安全性

map的并发操作不是安全的。并发起两个goroutine,分别对map进行数据的增加:

func main() {    test := map[int]int {1:1}    go func() {        i := 0        for i < 10000 {            test[1]=1            i++        }    }()    go func() {        i := 0        for i < 10000 {            test[1]=1            i++        }    }()    time.Sleep(2*time.Second)    fmt.Println(test)}//fatal error: concurrent map read and map write

并发读写map结构的数据引起了错误。

解决方案1:加锁

func main() {    test := map[int]int {1:1}    var s sync.RWMutex    go func() {        i := 0        for i < 10000 {            s.Lock()            test[1]=1            s.Unlock()            i++        }    }()    go func() {        i := 0        for i < 10000 {            s.Lock()            test[1]=1            s.Unlock()            i++        }    }()    time.Sleep(2*time.Second)    fmt.Println(test)}

特点:实现简单粗暴,好理解。但是锁的粒度为整个map,存在优化空间。适用场景:all。

解决方案2:sync.Map

func main() {    test := sync.Map{}    test.Store(1, 1)    go func() {        i := 0        for i < 10000 {            test.Store(1, 1)            i++        }    }()    go func() {        i := 0        for i < 10000 {            test.Store(1, 1)            i++        }    }()    time.Sleep(time.Second)    fmt.Println(test.Load(1))}

sync.Map的原理:sync.Map里头有两个map一个是专门用于读的read map,另一个是才是提供读写的dirty map;优先读read map,若不存在则加锁穿透读dirty map,同时记录一个未从read map读到的计数,当计数到达一定值,就将read map用dirty map进行覆盖。

特点:官方出品,通过空间换时间的方式,读写分离;不适用于大量写的场景,会导致read map读不到数据而进一步加锁读取,同时dirty map也会一直晋升为read map,整体性能较差。适用场景:大量读,少量写。

解决方案3:分段锁

这也是数据库常用的方法,分段锁每一个读写锁保护一段区间。sync.Map其实也是相当于表级锁,只不过多读写分了两个map,本质还是一样的。

优化方向:将锁的粒度尽可能降低来提高运行速度。思路:对一个大map进行hash,其内部是n个小map,根据key来来hash确定在具体的那个小map中,这样加锁的粒度就变成1/n了。例如

5. map的GC内存回收

golang里的map是只增不减的一种数组结构,他只会在删除的时候进行打标记说明该内存空间已经empty了,不会回收。

var intMap map[int]intfunc main() {    printMemStats("初始化")    // 添加1w个map值    intMap = make(map[int]int, 10000)    for i := 0; i < 10000; i++ {        intMap[i] = i    }    // 手动进行gc操作    runtime.GC()    // 再次查看数据    printMemStats("增加map数据后")    log.Println("删除前数组长度:", len(intMap))    for i := 0; i < 10000; i++ {        delete(intMap, i)    }    log.Println("删除后数组长度:", len(intMap))    // 再次进行手动GC回收    runtime.GC()    printMemStats("删除map数据后")    // 设置为nil进行回收    intMap = nil    runtime.GC()    printMemStats("设置为nil后")}func printMemStats(mag string) {    var m runtime.MemStats    runtime.ReadMemStats(&m)    log.Printf("%v:分配的内存 = %vKB, GC的次数 = %v\n", mag, m.Alloc/1024, m.NumGC)}//初始化:分配的内存 = 65KB, GC的次数 = 0//增加map数据后:分配的内存 = 381KB, GC的次数 = 1//删除前数组长度: 10000//删除后数组长度: 0//删除map数据后:分配的内存 = 381KB, GC的次数 = 2//设置为nil后:分配的内存 = 68KB, GC的次数 = 3

可以看到delete是不会真正的把map释放的,所以要回收map还是需要设为nil

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