1. map的使用
golang中的map是一種數據類型，將鍵與值綁定到一起，底層是用哈希表實現的，可以快速的通過鍵找到對應的值。
類型表示：map[keyType][valueType] key一定要是可比較的類型（可以理解為支持==的操作），value可以是任意類型。
初始化：map只能使用make來初始化，聲明的時候默認為一個為nil的map，此時進行取值，返回的是對應類型的零值（不存在也是返回零值）。添加元素無任何意義，還會導致運行時錯誤。向未初始化的map賦值引起 panic: assign to entry in nil map。
package main
import (
"fmt"
)
// bool 的零值是false
var m map[int]bool
a, ok := m[1]
fmt.Println(a, ok) // false false
// int 的零值是0
var m map[int]int
a, ok := m[1]
fmt.Println(a, ok) // 0 false
func main() {
var agemap[string]int
if age== nil {
fmt.Println("map is nil.")
age= make(map[string]int)
}
}
清空map：對于一個有一定數據的集合 exp，清空的辦法就是再次初始化: exp = make(map[string]int)，如果后期不再使用該map，則可以直接：exp= nil 即可，但是如果還需要重復使用，則必須進行make初始化，否則無法為nil的map添加任何內容。
屬性：與切片一樣，map 是引用類型。當一個 map 賦值給一個新的變量，它們都指向同一個內部數據結構。因此改變其中一個也會反映到另一個。作為形參或返回參數的時候，傳遞的是地址的拷貝，擴容時也不會改變這個地址。
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]
遍歷map：map本身是無序的，在遍歷的時候并不會按照你傳入的順序，進行傳出。
//正常遍歷：
for k, v := range exp {
fmt.Println(k, v)
}
//有序遍歷
import "sort"
var keys []string
// 把key單獨抽取出來，放在數組中
for k, _ := range exp {
keys = append(keys, k)
}
// 進行數組的排序
sort.Strings(keys)
// 遍歷數組就是有序的了
for _, k := range keys {
fmt.Println(k, m[k])
}
2.map的結構
Go中的map在可以在 $GOROOT/src/runtime/map.go找到它的實現。哈希表的數據結構中一些關鍵的域如下所示：
type hmap struct {
count int //元素個數
flags uint8
B uint8 //擴容常量
noverflow uint16 //溢出 bucket 個數
hash0 uint32 //hash 種子
buckets unsafe.Pointer //bucket 數組指針
oldbuckets unsafe.Pointer //擴容時舊的buckets 數組指針
nevacuate uintptr //擴容搬遷進度
extra *mapextra //記錄溢出相關
}
type bmap struct {
tophash [bucketCnt]uint8
// Followed by bucketCnt keys
//and then bucketan Cnt values
// Followed by overflow pointer.
}
說明：每個map的底層都是hmap結構體，它是由若干個描述hmap結構體的元素、數組指針、extra等組成，buckets數組指針指向由若干個bucket組成的數組，其每個bucket里存放的是key-value數據(通常是8個)和overflow字段（指向下一個bmap），每個key插入時會根據hash算法歸到同一個bucket中，當一個bucket中的元素超過8個的時候，hmap會使用extra中的overflow來擴展存儲key。
圖中len 就是當前map的元素個數，也就是len()返回的值。也是結構體中hmap.count的值。bucket array是指數組指針，指向bucket數組。hash seed 哈希種子。overflow指向下一個bucket。
map的底層主要是由三個結構構成:
hmap --- map的最外層的數據結構，包括了map的各種基礎信息、如大小、bucket，一個大的結構體。 mapextra --- 記錄map的額外信息，hmap結構體里的extra指針指向的結構，例如overflow bucket。 bmap --- 代表bucket，每一個bucket最多放8個kv，最后由一個overflow字段指向下一個bmap，注意key、value、overflow字段都不顯示定義，而是通過maptype計算偏移獲取的。
mapextra的結構如下
// 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指向的是預分配的overflow bucket，預分配的用完了那么值就變成nil。
bmap的詳細結構如下
在map中出現哈希沖突時，首先以bmap為最小粒度掛載，一個bmap累積8個kv之后，就會申請一個新的bmap（overflow bucket）掛在這個bmap的后面形成鏈表，優先用預分配的overflow bucket，如果預分配的用完了，那么就malloc一個掛上去。這樣減少對象數量，減輕管理內存的負擔，利于gc。注意golang的map不會shrink，內存只會越用越多，overflow bucket中的key全刪了也不會釋放。 bmap中所有key存在一塊，所有value存在一塊，這樣做方便內存對齊。當key大于128字節時，bucket的key字段存儲的會是指針，指向key的實際內容；value也是一樣。
hash值的高8位存儲在bucket中的tophash字段。每個桶最多放8個kv對，所以tophash類型是數組[8]uint8。把高八位存儲起來，這樣不用完整比較key就能過濾掉不符合的key，加快查詢速度。實際上當hash值的高八位小于常量minTopHash時，會加上minTopHash，區間[0, minTophash)的值用于特殊標記。查找key時，計算hash值，用hash值的高八位在tophash中查找，有tophash相等的，再去比較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為每個類型定義了類型描述器_type，并實現了hashable類型的_type.alg.hash和_type.alg.equal，以支持map的范型，定義了這類key用什么hash函數、bucket的大小、怎么比較之類的，通過這個變量來實現范型。
3.map的基本操作
3.1map的創建
//makemap為make（map [k] v，hint）實現Go map創建。
//如果編譯器已確定映射或第一個存儲桶,可以在堆棧上創建，hmap或bucket可以為非nil。
//如果h！= nil，則可以直接在h中創建map。
//如果h.buckets！= nil，則指向的存儲桶可以用作第一個存儲桶。
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()
// 查找將保存請求的元素數的size參數
B := uint8(0)
for overLoadFactor(hint, B) {
B++
}
h.B = B
// 分配初始哈希表
// if B == 0, 稍后會延遲分配buckets字段（在mapassign中）
//如果提示很大，則將內存清零可能需要一段時間。
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是一個啟發值，啟發初建map時創建多少個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結構體、設置一下hash seed、bucket數量、實際申請bucket、申請mapextra結構體之類的。 申請buckets的過程：
// makeBucketArray初始化地圖存儲區的后備數組。
// 1 b是要分配的最小存儲桶數。
// dirtyalloc之前應該為nil或bucket數組
//由makeBucketArray使用相同的t和b參數分配。
//如果dirtyalloc為零，則將分配一個新的支持數組，dirtyalloc將被清除并作為后備數組重用。
func makeBucketArray(t *maptype, b uint8, dirtyalloc unsafe.Pointer) (buckets unsafe.Pointer, nextOverflow *bmap) {
base := bucketShift(b)
nbuckets := base
// 對于小b，溢出桶不太可能出現。
// 避免計算的開銷。
if b >= 4 {
//加上估計的溢出桶數
//插入元素的中位數
//與此值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）），但不能為空。
buckets = dirtyalloc
size := t.bucket.size * nbuckets
if t.bucket.kindkindNoPointers == 0 {
memclrHasPointers(buckets, size)
} else {
memclrNoHeapPointers(buckets, size)
}
}
if base != nbuckets {
//我們預先分配了一些溢出桶。
//為了將跟蹤這些溢出桶的開銷降至最低，我們使用的約定是，如果預分配的溢出存儲桶發生了溢出指針為零，則通過碰撞指針還有更多可用空間。
//對于最后一個溢出存儲區，我們需要一個安全的非nil指針；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
}
默認創建2b個bucket，如果b大于等于4，那么就預先額外創建一些overflow bucket。除了最后一個overflow bucket，其余overflow bucket的overflow指針都是nil，最后一個overflow bucket的overflow指針指向bucket數組第一個元素，作為哨兵，說明到了到結尾了。
3.2 查詢操作
// mapaccess1返回指向h [key]的指針。從不返回nil，而是 如果值類型為零，它將返回對零對象的引用,該鍵不在map中。
//注意：返回的指針可能會使整個map保持活動狀態，因此請不要堅持很長時間。
func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
if raceenabled h != nil { //raceenabled是否啟用數據競爭檢測。
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])
}
// 并發訪問檢查
if h.flagshashWriting != 0 {
throw("concurrent map read and map write")
}
// 計算key的hash值
alg := t.key.alg
hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0)) // alg.hash
// hash值對m取余數得到對應的bucket
m := uintptr(1)h.B - 1
b := (*bmap)(add(h.buckets, (hashm)*uintptr(t.bucketsize)))
// 如果老的bucket還沒有遷移，則在老的bucket里面找
if c := h.oldbuckets; c != nil {
if !h.sameSizeGrow() {
m >>= 1
}
oldb := (*bmap)(add(c, (hashm)*uintptr(t.bucketsize)))
if !evacuated(oldb) {
b = oldb
}
}
// 計算tophash，取高8位
top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))
for {
for i := uintptr(0); i bucketCnt; i++ {
// 檢查top值，如高8位不一樣就找下一個
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))
}
}
// 如果當前bucket沒有找到，則找bucket鏈的下一個bucket
b = b.overflow(t)
if b == nil {
// 返回零值
return unsafe.Pointer(zeroVal[0])
}
}
}
先定位出bucket，如果正在擴容，并且這個bucket還沒搬到新的hash表中，那么就從老的hash表中查找。
在bucket中進行順序查找，使用高八位進行快速過濾，高八位相等，再比較key是否相等，找到就返回value。如果當前bucket找不到，就往下找overflow bucket，都沒有就返回零值。
訪問的時候，并不進行擴容的數據搬遷。并且并發有寫操作時拋異常。
注意，t.bucketsize并不是bmap的size，而是bmap加上存儲key、value、overflow指針，所以查找bucket的時候時候用的不是bmap的szie。
3.3 更新/插入過程
// 與mapaccess類似，但是如果map中不存在密鑰，則為該密鑰分配一個插槽
func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
...
//設置hashWriting調用alg.hash，因為alg.hash可能出現緊急情況后，在這種情況下，我們實際上并沒有進行寫操作.
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
}
// 已經有一個 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
}
//// 如果已經達到了load factor的最大值，就繼續擴容。
//找不到鍵的映射。分配新單元格并添加條目。
//如果達到最大負載系數或溢出桶過多，并且我們還沒有處于成長的中間，就開始擴容。
if !h.growing() (overLoadFactor(h.count+1, h.B) ||
tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
hashGrow(t, h)
goto again // //擴大表格會使所有內容無效， so try again
}
if inserti == nil {
// 當前所有存儲桶已滿，請分配一個新的存儲桶
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，存儲鍵值
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.flagshashWriting == 0 {
throw("concurrent map writes")
}
h.flags ^= hashWriting
if t.indirectvalue {
val = *((*unsafe.Pointer)(val))
}
return val
}
hash表如果正在擴容，并且這次要操作的bucket還沒搬到新hash表中，那么先進行搬遷（擴容細節下面細說）。
在buck中尋找key，同時記錄下第一個空位置，如果找不到，那么就在空位置中插入數據；如果找到了，那么就更新對應的value；
找不到key就看下需不需要擴容，需要擴容并且沒有正在擴容，那么就進行擴容，然后回到第一步。
找不到key，不需要擴容，但是沒有空slot，那么就分配一個overflow bucket掛在鏈表結尾，用新bucket的第一個slot放存放數據。
3.5 刪除的過程
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
}
// 如果其中有指針，則僅清除鍵。
if t.indirectkey {
*(*unsafe.Pointer)(k) = nil
} else if t.key.kindkindNoPointers == 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.kindkindNoPointers == 0 {
memclrHasPointers(v, t.elem.size)
} else {
memclrNoHeapPointers(v, t.elem.size)
}
// 若找到把對應的tophash里面的打上空的標記
b.tophash[i] = empty
h.count--
break search
}
}
if h.flagshashWriting == 0 {
throw("concurrent map writes")
}
h.flags ^= hashWriting
}
如果正在擴容，并且操作的bucket還沒搬遷完，那么搬遷bucket。
找出對應的key，如果key、value是包含指針的那么會清理指針指向的內存，否則不會回收內存。
3.6 map的擴容
通過上面的過程我們知道了，插入、刪除過程都會觸發擴容，判斷擴容的函數如下：
// overLoadFactor 判斷放置在1 B個存儲桶中的計數項目是否超過loadFactor。
func overLoadFactor(count int, B uint8) bool {
return count > bucketCnt uintptr(count) > loadFactorNum*(bucketShift(B)/loadFactorDen)
//return 元素個數>8 count>bucket數量*6.5,其中loadFactorNum是常量13，loadFactorDen是常量2,所以是6.5,bucket數量不算overflow bucket.
}
// tooManyOverflowBuckets 判斷noverflow存儲桶對于1 B存儲桶的map是否過多。
// 請注意，大多數這些溢出桶必須稀疏使用。如果使用密集，則我們已經觸發了常規map擴容。
func tooManyOverflowBuckets(noverflow uint16, B uint8) bool {
// 如果閾值太低，我們會做多余的工作。如果閾值太高，則增大和縮小的映射可能會保留大量未使用的內存。
//“太多”意味著（大約）溢出桶與常規桶一樣多。有關更多詳細信息，請參見incrnoverflow。
if B > 15 {
B = 15
}
// 譯器在這里看不到B 16;掩碼B生成較短的移位碼。
return noverflow >= uint16(1)(B15)
}
{
....
// 如果我們達到最大負載率或溢流桶過多，并且我們還沒有處于成長的中間，就開始成長。
if !h.growing() (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
hashGrow(t, h)
goto again // 擴大表格會使所有內容失效，so try again
}
//if (不是正在擴容 (元素個數/bucket數超過某個值 || 太多overflow bucket)) {
進行擴容
//}
....
}
每次map進行更新或者新增的時候，會先通過以上函數判斷一下load factor。來決定是否擴容。如果需要擴容，那么第一步需要做的，就是對hash表進行擴容：
//僅對hash表進行擴容，這里不進行搬遷
func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {
// 如果達到負載系數，則增大尺寸。否則，溢出bucket過多，因此，保持相同數量的存儲桶并橫向“增長”。
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.flagsiterator != 0 {
flags |= oldIterator
}
// 提交增長（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 {
// 將當前的溢出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
}
//哈希表數據的實際復制是增量完成的，通過growWork（）和evacuate（）。
}
如果之前為2^n ，那么下一次擴容是2^(n+1),每次擴容都是之前的兩倍。擴容后需要重新計算每一項在hash中的位置，新表為老的兩倍，此時前文的oldbacket用上了，用來存同時存在的兩個新舊map，等數據遷移完畢就可以釋放oldbacket了。擴容的函數hashGrow其實僅僅是進行一些空間分配，字段的初始化，實際的搬遷操作是在growWork函數中：
func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {
//確保我們遷移了了對應的oldbucket，到我們將要使用的存儲桶。
evacuate(t, h, bucketh.oldbucketmask())
// 疏散一個舊桶以在生長上取得進展
if h.growing() {
evacuate(t, h, h.nevacuate)
}
}
evacuate是進行具體搬遷某個bucket的函數，可以看出growWork會搬遷兩個bucket，一個是入參bucket；另一個是h.nevacuate。這個nevacuate是一個順序累加的值。可以想想如果每次僅僅搬遷進行寫操作（賦值/刪除）的bucket，那么有可能某些bucket就是一直沒有機會訪問到，那么擴容就一直沒法完成，總是在擴容中的狀態，因此會額外進行一次順序遷移，理論上，有N個old bucket，最多N次寫操作，那么必定會搬遷完。在advanceEvacuationMark中進行nevacuate的累加，遇到已經遷移的bucket會繼續累加，一次最多加1024。 優點：均攤擴容時間，一定程度上縮短了擴容時間（和gc的引用計數法類似，都是均攤）overLoadFactor函數中有一個常量6.5（loadFactorNum/loadFactorDen）來進行影響擴容時機。這個值的來源是測試取中的結果。
4.map的并發安全性
map的并發操作不是安全的。并發起兩個goroutine，分別對map進行數據的增加：
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
并發讀寫map結構的數據引起了錯誤。
解決方案1：加鎖
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)
}
特點：實現簡單粗暴，好理解。但是鎖的粒度為整個map，存在優化空間。適用場景：all。
解決方案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里頭有兩個map一個是專門用于讀的read map，另一個是才是提供讀寫的dirty map；優先讀read map，若不存在則加鎖穿透讀dirty map，同時記錄一個未從read map讀到的計數，當計數到達一定值，就將read map用dirty map進行覆蓋。特點：官方出品，通過空間換時間的方式，讀寫分離；不適用于大量寫的場景，會導致read map讀不到數據而進一步加鎖讀取，同時dirty map也會一直晉升為read map，整體性能較差。適用場景：大量讀，少量寫。
解決方案3：分段鎖
這也是數據庫常用的方法，分段鎖每一個讀寫鎖保護一段區間。sync.Map其實也是相當于表級鎖，只不過多讀寫分了兩個map，本質還是一樣的。
優化方向：將鎖的粒度盡可能降低來提高運行速度。思路：對一個大map進行hash，其內部是n個小map，根據key來來hash確定在具體的那個小map中，這樣加鎖的粒度就變成1/n了。例如
5.map的GC內存回收
golang里的map是只增不減的一種數組結構，他只會在刪除的時候進行打標記說明該內存空間已經empty了，不會回收。
var intMap map[int]int
func main() {
printMemStats("初始化")
// 添加1w個map值
intMap = make(map[int]int, 10000)
for i := 0; i 10000; i++ {
intMap[i] = i
}
// 手動進行gc操作
runtime.GC()
// 再次查看數據
printMemStats("增加map數據后")
log.Println("刪除前數組長度：", len(intMap))
for i := 0; i 10000; i++ {
delete(intMap, i)
}
log.Println("刪除后數組長度：", len(intMap))
// 再次進行手動GC回收
runtime.GC()
printMemStats("刪除map數據后")
// 設置為nil進行回收
intMap = nil
runtime.GC()
printMemStats("設置為nil后")
}
func printMemStats(mag string) {
var m runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(m)
log.Printf("%v：分配的內存 = %vKB, GC的次數 = %v\n", mag, m.Alloc/1024, m.NumGC)
}
//初始化：分配的內存 = 65KB, GC的次數 = 0
//增加map數據后：分配的內存 = 381KB, GC的次數 = 1
//刪除前數組長度： 10000
//刪除后數組長度： 0
//刪除map數據后：分配的內存 = 381KB, GC的次數 = 2
//設置為nil后：分配的內存 = 68KB, GC的次數 = 3
可以看到delete是不會真正的把map釋放的，所以要回收map還是需要設為nil
總結
以上所述是小編給大家介紹的go中的map數據結構字典，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持！如果你覺得本文對你有幫助，歡迎轉載，煩請注明出處，謝謝！
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