map是Go语言中的哈希表,用来存储key/value键值对。可以在O(1)的时间复杂度内进行查找。map是Go语言在面试中经常会被问到的一个点,这篇文章就来细细梳理一下map的相关知识点,面试不再怕,offer顶呱呱。
哈希冲突
我们知道,哈希表是存储键值对的常用数据结构,而哈希表经常会遇到哈希冲突这一情况,指的是两个key/value键值对计算得出的hash值相同,会存储到同一个位置,就会发生撞车。解决方式有两种:拉链法或者开放寻址法。
- 拉链法:将数组中的元素换成指针,数组中的每个元素指向一个链表。遇到哈希冲突的情况就将冲突的元素连接到链表后面。拉点发处理冲突简单,但是当链表长度过长时,可以采用优化策略,例如采用红黑树代替链表。
- 开放地址法:简单来说就是当某个位置冲突时,就继续往后寻找空位,直到找到未使用的数据槽,将数据放入。
在Go语言中如何处理哈希冲突?小孩子才做选择,成年人当然全都要啦。
Go语言中map的底层结构
在Go语言中,map的底层结构是一个指向hmap的指针,占用8个字节。hmap中包含多个元素结构为bmap的bucket数组。bucket的底层采用链表将这些bmap连接起来。这里处理冲突用到了优化的拉链法,链表中的每个节点存储的不是一个键值对,而是8个键值对。
map的数据结构在源码结构中的关键字段如下,在src/runtime/map.go中
type hmap struct {
count int // 元素的个数
flags uint8 // 状态标志位,标记map的一些状态
B uint8 // buckets 数组的长度就是 2^B 个
noverflow uint16 // 溢出桶的数量
buckets unsafe.Pointer // 2^B个桶对应的数组指针,buckets数组的元素是bmap
oldbuckets unsafe.Pointer // 发生扩容时,记录扩容前的buckets数组指针
extra *mapextra // 用于保存溢出桶的地址
}
type mapextra struct {
overflow *[]*bmap // 溢出桶链表地址
oldoverflow *[]*bmap // 老的溢出桶链表地址
nextOverflow *bmap // 下一个空闲溢出桶地址
}
type bmap struct {
tophash [8]uint8 // 存储了bmap中8个k/v键值对的每个key根据哈希函数计算得出的hash值的高8位
keys [8]keytype // 存储了bmap中8个k/v键值对中的key
values [8]valuetype // 存储了bmap中8个k/v键值对中的key
overflow uintptr // 指向溢出桶的指针
}
map的访问原理
对map的访问两种方式:
v := map[key] // 当map中没有对应的key时,会返回value对应类型的零值
v, ok := map[key] //当map中没有对应的key时,除了会返回value对应类型的零值,还会返回一个值存不存在的布尔值
map的访问步骤:
- 判断map是否为空或者无数据,若为空或者无数据返回对应的空值
- map写检测,若正处于写状态,表示此时不能进行操作,报fatal error
- 计算hash值和掩码
- 通过最后的B位确定在哪号桶。
- 根据key对应的前8位快速确定是在这个桶的哪个位置
- 对比key完成的hash是否匹配,匹配则获取对应value
- 如果都没有找到,就去连接的下一个溢出桶去找。
这里也可以看出,tophash的作用是快速确定key是否正确,也可以理解成一种缓存措施,如果前8位都不对,那后面也没必要比较了。
map的赋值原理
map的赋值操作很简单:
map[key] = value
原map中存在key时,则更新对应的值为value,若map中不存在key时,则插入键值对key/value。
注意
- 对map赋值时,map一定先进行初始化。map初始化有:
m := map[key]value{}
m := make(map[key]value)
- map是非线程安全的,不支持并发读写操作。当其他线程正在读写map时,执行map的赋值会报并发读写错误。
**
map的赋值步骤:
**
map写检测,如果当前正处于写状态,表示此时不能进行赋值。
计算hash值,将map置为写状态
通过key的hash值后B位确定是哪一个桶
遍历当前桶,通过key的tophash和hash值,防止key重复,然后找到第一个可以插入的位置,即空位置存储数据。
如果当前桶元素已满,则会通过overflow连接创建一个新的桶。
再次判断map的写状态
清除map的写状态
map的扩容
map在两种情况下会触发扩容:
- map的负载因子(当前map中,每个桶中的平均元素个数)已经超过6.5
正常情况下,如果没有溢出桶,每一个桶中最多有8个元素,当平均每个桶中的数据超过6.5个,那就意味着当前容量不足了,要扩容。
- 溢出桶的数量过多
当B < 15时,如果overflow的bucket数量超过2^B
当B >= 15时,overflow的bucket数量超过2^15
简单来讲,新加入的key的hash后B位都一样,使得个别桶一直在插入新数据,进而导致它的溢出桶链条越来越长,如此一来,map在操作数据时就会变得很慢。及时扩容,可以重排数据,使元素在桶中的位置更加平均。
对应的,有两种不同的扩容策略:
- 双倍扩容(负载因子 > 6.5)
- 等量扩容(溢出桶过多)
双倍扩容
发生这种扩容是由于当前桶数组实在不够用了,这种扩容元素会重排,可能会发生桶迁移。
如图,扩容前B=2,扩容后B=3,假设一元素key的hash值后三位为101,那么由前文可知,扩容前,由hash的后两位决定几号桶,即01所以元素在1号桶。在扩容发生后,由hash的后三位来决定在几号桶,即101,所以元素会迁移到5号桶。
等量扩容
由于map中不断put和delete key,桶中可能会出现很多断断续续的空位,这些空位导致连接的bmap很长,导致扫描时间变长。这种扩容实际上是一种整理,把后置位的数据整理到前面,这种情况下,元素会重排,但不会换桶。