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。
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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：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。
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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。
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//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：
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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
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// 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。
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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
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//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：
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// 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.kind&kindNoPointers == 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
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// 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.flags&hashWriting != 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, (hash&m)*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, (hash&m)*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
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// 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.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
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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.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) } // 若找到把對應的tophash里面的打上空的標記 b.tophash[i] = empty h.count-- break search } } if h.flags&hashWriting == 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：
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// 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)<<(B&15)}{ .... // 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：
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//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.flags&iterator != 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：
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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, bucket&h.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：
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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
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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
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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。
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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服務器之家網站的支持！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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