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Golang — map的使用心得和底层原理

news 文章来源：https://blog.csdn.net/wangye135/article/details/138756618 2025/5/17 23:14:00

map作为一种基础的数据结构，在算法和项目中有着非常广泛的应用，以下是自己总结的map使用心得、实现原理、扩容机制和增删改查过程。

1.使用心得：

1.1 当map为nil和map为空时，增删改查操作时会出现的不同情况

我们可以发现，当一个map为空或者为nil的时候，直接对其值进行打印输出并没有什么不同,都为map[ ]。但是当我们打印内存地址的时发现，map为空时，是有指针指向的一块内存空间的；map为nil时，是一个空指针，表示此时并没有进行内存空间的开辟。这也就导致了我们对值为nil的map做增、改操作时会触发panic，导致程序直接退出。

1.2 map初始化

map初始化有两种方法，一种是字面量初始化，一种是内置函数make()初始化。在使用内置函数make()初始化的时候，我们可以预先指定容量大小，减少后期map扩容带来的内存消耗。

1.3 map是无序的

map中存储的键值对，在取出的时候时没有顺序的，每次遍历取出的顺序都是不一致的，因此不要使用map存储一些顺序性的操作。如果需要进行顺序存储，请使用切片。

func main() {map01 := make(map[int]int)map01[1] = 1map01[2] = 2map01[3] = 3map01[4] = 4for key, value := range map01 {fmt.Println(key, value)}/*输出结果:4 41 12 23 3*/
}

1.4 并发读写不安全

由于map的增删改查的操作并不是原子性的，因此当多个协程并发访问map的时候，会导致读写冲突，引发panic导致程序中断。Go语言团队在设计map的时候，认为map在大多数场景下是没有并发读写需求的，如果为了实现并发读写，而在map中引入锁，会降低操作性能，得不偿失。虽然map没有实现并发读写机制，但是go语言团队在map中引入了并发检测机制，一旦发现多个协程并发读写map的时候，会立即panic，以免隐藏错误。如果实现需要在并发场景下使用map,可以使用sync.map，进行并发控制。

2.实现原理：

得Go语言中的map是基于hash表实现的，hash表是一种常见的数据结构，用来存储键值对类型的数据。我们通常将key经过哈希函数的运算之后到hash值，然后将value存储在hash值对应的内存地址上。通过hash函数我们实现了从key到hash值的映射，可以通过key来快速获取对应的value。

map实现核心其实就是以下几点：

hash函数
hash冲突的解决
key对应着的value的查找过程

关于hash表，不是很懂的小伙伴可以查看这篇文章：

关于Hash表,你不得不知道的知识点http://t.csdnimg.cn/XigRT

2.1 hmap结构体

// Go map的头文件。
type hmap struct {count     int // 当前保存的元素个数B         uint8  // bucket数组的大小noverflow uint16 // 溢出桶的大概数目hash0     uint32 // 哈希种子buckets    unsafe.Pointer // bucket数组，数组长度为2^B，如果count=0的时候，桶可能为nil。oldbuckets unsafe.Pointer // buckets桶的数量的一半，用于做map扩容是，存放旧的数据，一旦数据迁移完毕后，置为nil....................
}

2.2 bmap结构体

// Go语言中map的桶
type bmap struct {tophash [bucketCnt]uint8 //tophash通常包含哈希值的第一个字节(高8位)//注意:把所有的键放在一起，然后把所有的元素放在一起//采用key/elem/key/elem/…的形式，减少字节对齐带来的空间损耗。例如map[int64]int8，//一个溢出指针，bmap类型的溢出指针
}

在bmap中有两个隐藏的字段，没有显式地在结构体中声明，根据运行时指针的偏移来访问这些虚拟成员。其中，两个虚拟成员的作用是：

一个是用来存放真实的key和value的，采用key/key/key……value/value/value……的形式进行存储，最多可以存储8个键值对。

另一个用来存储哈希冲突的溢出字段，用指针将所有的溢出字段连接在一起。

go语言中的map采用下图的结构组织起来。一个Hash表里面有多个bucket,每一个bucket保存了map中的一个或者一组键值对。其中，一组键值对最多有八个。

当有两个或以上数量的键被哈希到了同一个bucket时，我们称这些键发生了冲突。Go使用链地址法来解决键冲突。由于每个bucket可以存放8个键值对，所以同一个bucket存放超过8个键值对时就会再创建一个键值对，用类似链表的方式将bucket连接起来。

3.扩容机制：

由于Hash冲突的存在，多个不同的key值，可能被放入少数bucket中，从而使hash值不均匀地分布桶中，导致bucket中使用了大量overflow指针来链接冲突的键值对，降低读取效率。

我们通常使用负载因子来衡量一个Hash表的冲突情况，其公式为：

负载因子 = 键数量 / bucket数量

例如，对于一个键数量为8，bucket数量为4的Hashb表来说，其负载因子为8/4=2.

负载因子过大过小都不理想：

负载因子过小，说明空间利用率低；
负载因子过大，说明哈希冲突严重，存取效率低，需要在多个overflow中进行链表查询操作。

负载因子过小，可能使预分配的空间太大，也可能是大部分的元素被删除造成的。随着元素不断添加到map中，负载因子会逐渐地升高。

当Hash表的负载因子过大时，需要申请更多的bucket，来降低负载因子；当负载因子过小时，Hash表中可能存在大量的overflow溢出桶，读取效率差。为了保证存取效率，会对所有的键值对进行重新组织，使其均匀地分布在这些bucket中，这个过程成为rehash。

3.1 扩容的条件：

Go语言会根据负载因子的大小，进行扩容操作，扩容有两种类型，一种是增量扩容，一种是等量扩容。增量扩容发生于bucket桶少，键值对多的情况，这时候增加桶的数量，即可降低负载因子。等量扩容发生在一个表进行了大量的删除操作，此时键值对零散地分布在各个溢出的桶中，我们为了提高存取效率，需要对hash表重新进行组织，删除一些overflow溢出桶。以下是Hash表的扩容条件：

当一个负载因子过大时，负载因子大于6.5，则需要进行增量扩容。
当一个负载因子过小时，overflow的数量超过2^min(B,15)时，则会进行等量扩容。

3.2 增量扩容：

当负载因子过大时，就新建一个bucket，新的bucket长度是原来的2倍，然后旧bucket数据搬迁到新的bucket。考虑到如果map存储了数以亿计的key-value，一次性搬迁将会造成比较大的延时，Go采用逐步搬迁策略，即每次访问map时都会触发一次搬迁，每次搬迁2个键值对。

下图展示了包含一个bucket满载的map(为了描述方便，图中bucket省略了value区域):

当前map存储了6个键值对，只有1个bucket。此时负载因子为6。再次插入数据时将会触发扩容操作，扩容之后再将新插入键写入新的bucket。

当第7个键值对插入时，将会触发扩容，扩容后示意图如下：

hmap数据结构中oldbuckets成员指身原bucket，而buckets指向了新申请的bucket。新的键值对被插入新的bucket中。后续对map的访问操作会触发迁移，将oldbuckets中的键值对逐步的搬迁过来。当oldbuckets中的键值对全部搬迁完毕后，删除oldbuckets。

搬迁完成后的示意图如下：

3.3 等量扩容：

所谓等量扩容，实际上并不是扩大容量，buckets数量不变，重新做一遍类似增量扩容的搬迁动作，把松散的键值对重新排列一次，以使bucket的使用率更高，进而保证更快的存取。在极端场景下，比如不断的增删，而键值对正好集中在一小部分的bucket，这样会造成overflow的bucket数量增多，但负载因子又不高，从而无法执行增量搬迁的情况，如下图所示：

上图可见，overflow的buckt中大部分是空的，访问效率会很差。此时进行一次等量扩容，即buckets数量不变，经过重新组织后overflow的bucket数量会减少，即节省了空间又会提高访问效率。

4.增删改查过程：

4.1 查

根据key值，计算对应的hash值
取hash值低八位与hmap.B取模来确定桶的位置，这就是桶定位操作。
取hash值的高八位，在tophash数组中查询,如果tophash[i]存储的hash值与当前key对应的hash值相等，则获取tophash[i]的key值进行比较。【不仅仅要hash值相同，对应的key值也要相同】
如果在当前bucket中没有找到，则依次从溢出的bucket中查找。
如果当前bucket正在搬迁的过程中，则优先从oldbuckets中进行查找，如果找不到，再去buckets中进行查找。
如果最后查询不到，则返回相应类型的零值。

4.2 增

根据key值算出hash值
取Hash值的低八位与hmap.B取模来进行桶定位，确定要插入元素的桶
查找该key是否已经存在，如果存在则直接更新值
如果不存在，则从给bucket中寻找空余位置并插入

如果当前map处于搬迁过程中，则新元素会直接添加到新的buckets数组中，但查找过程仍然从oldbuckets开始查找。

4.3 改

更改插操作实际上就是一种特殊的增加操作，如果元素不存在，更改操作等同于添加操作。

4.4 删

删除操作其实等同于查询操作，如果查找到该元素，则直接进行删除，如果查找不到，则执行一次空操作。