Go의 데이터 구조 - 사전 맵의 상세 설명
- angryTom앞으로
- 2019-11-30 14:06:062734검색
1 golang에서 지도
map을 사용하는 방법은 다음과 같습니다. 키와 값을 하나로 묶는 데이터 타입으로, 최하위 레이어는 키를 통해 해당 값을 빠르게 찾을 수 있는 해시 테이블을 사용해 구현된다.
유형 표현: map[keyType][valueType] 키는 비교 가능한 유형이어야 하며(== 연산을 지원하는 것으로 이해될 수 있음), 값은 모든 유형이 될 수 있습니다.
초기화: 맵은 make를 통해서만 초기화할 수 있습니다. 선언하면 기본값은 nil 맵입니다. 이때 값을 가져오고 해당 유형의 0 값이 반환됩니다. 존재하지 않는 경우 반환됨)). 요소를 추가하는 것은 의미가 없으며 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 초기화되지 않은 맵에 할당하면 패닉이 발생합니다. nil 맵의 항목에 할당합니다.
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)
}
}맵 지우기: 특정 데이터가 포함된 컬렉션 exp의 경우 이를 지우는 방법은 다시 초기화하는 것입니다: exp = make(map[string]int). 나중에 직접 :exp= nil이면 충분하지만 재사용이 필요한 경우 make 초기화를 수행해야 합니다. 그렇지 않으면 nil 맵에 아무것도 추가할 수 없습니다.
Properties: 슬라이스와 마찬가지로 맵도 참조 유형입니다. 맵이 새 변수에 할당되면 둘 다 동일한 내부 데이터 구조를 가리킵니다. 따라서 하나의 변경 사항이 다른 항목에도 반영됩니다. 형식 매개변수 또는 반환 매개변수로 사용되는 경우 주소 복사본이 전달되며 이 주소는 확장 중에 변경되지 않습니다.
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]지도 탐색: 지도 자체는 순서가 없으며, 탐색 시 전달한 순서대로 전달되지 않습니다.
//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. map의 구조
Go의 지도는 $GOROOT/src/runtime/map.go에서 찾을 수 있습니다. . 해시 테이블의 데이터 구조에 있는 일부 주요 필드는 다음과 같습니다:
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.
}설명: 각 맵의 맨 아래 레이어는 hmap 구조를 설명하는 여러 요소와 배열로 구성된 hmap 구조입니다. 포인터, 엑스트라 등으로 구성됩니다. 버킷 배열 포인터는 여러 버킷으로 구성된 배열을 가리킵니다. 각 버킷은 키-값 데이터(보통 8개)와 오버플로 필드(다음 bmap을 가리킴)를 저장합니다. 버킷에 요소가 8개보다 많으면 hmap은 추가로 오버플로를 사용하여 스토리지 키를 확장합니다.
지도의 맨 아래 레이어는 주로 세 가지 구조로 구성됩니다.
hmap --- 지도의 가장 바깥쪽 데이터 구조로, 크기, 크기 등 지도의 다양한 기본 정보를 포함합니다. 양동이, 큰 구조.
mapextra --- 맵에 대한 추가 정보, 오버플로 버킷과 같이 hmap 구조의 추가 포인터가 가리키는 구조를 기록합니다.
bmap --- 각 버킷은 최대 8kv를 보유할 수 있습니다. 마지막으로 오버플로 필드는 다음 bmap을 가리킵니다. maptype을 통해 오프셋을 계산하여 얻습니다.
mapextra의 구조는 다음과 같습니다
// 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
}그 중 hmap.extra.nextOverflow는 미리 할당된 오버플로 버킷을 사용할 때를 가리킵니다. 위로 올라가면 값은 0이 됩니다.
bmap의 세부 구조는 다음과 같습니다
맵에서 해시 충돌이 발생하면 bmap 최소 세분성 탑재가 먼저 사용됩니다. bmap이 8kv를 축적한 후 새 bmap(오버플로 버킷)을 적용하고 이를 bmap 뒤에 걸어 미리 할당된 오버플로 버킷이 먼저 사용됩니다. 사전 할당된 오버플로 버킷이 모두 사용된 다음 하나의 malloc이 중단됩니다. 이렇게 하면 개체 수가 줄어들고 메모리 관리 부담이 줄어들어 gc에 유리합니다. Golang의 맵은 줄어들지 않으며, 사용함에 따라 메모리만 증가할 뿐입니다. 오버플로 버킷에 있는 키를 모두 삭제하더라도 해제되지는 않습니다.
bmap의 모든 키는 한 조각으로 존재하고 모든 값은 한 조각으로 존재합니다. 이는 메모리 정렬을 용이하게 합니다. 키가 128바이트보다 크면 버킷의 키 필드에 키의 실제 내용을 가리키는 포인터가 저장됩니다.
해시 값의 상위 8비트는 버킷의 tophash 필드에 저장됩니다. 각 버킷은 최대 8kv 쌍을 수용할 수 있으므로 토파시 유형은 배열 [8]uint8입니다. 키를 완전히 비교하지 않고 일치하지 않는 키를 필터링하여 쿼리 속도를 높일 수 있도록 상위 8비트를 저장합니다. 실제로 해시 값의 상위 8비트가 상수 minTopHash보다 작은 경우 minTopHash가 추가되고 간격 [0, minTophash)의 값이 특수 태그에 사용됩니다. 키 검색 시 해시 값을 계산하고, 해시 값의 상위 8비트를 이용하여 토파시에서 검색하고, 동일한 토파시 값이 있으면 키 값을 비교하여 동일한지 확인합니다.
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
}golang은 각 유형에 대한 유형 설명자 _type을 정의하고, 맵을 지원하기 위해 해시 가능 유형 _type.alg.hash 및 _type.alg.equal을 구현합니다. 패러다임은 사용할 해시 함수를 정의합니다. 이러한 유형의 키에 대한 버킷의 크기, 비교 방법 등이 이 변수를 통해 패러다임이 구현됩니다.
3. 지도의 기본 동작
3.1 지도 생성
//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。
3.2 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。
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]int
func 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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