内容简介:网上有很多涉及 slice 内部的文章,相比之下深入探讨 map 的文章非常稀少,我非常好奇为什么会这样,就去找了这份能深入了解 map 的源码。https://golang.org/src/runtime/map.go(译者注:因为最新 1.11 版本变更了文件名,所以链接修改为最新的地址。)这些代码对于我来说很复杂,但是我觉得我们可以用一种宏观的形式去理解 map 是如何构建以及增长。这种方式也许可以解释 map 为什么无序,高效和快速。
网上有很多涉及 slice 内部的文章,相比之下深入探讨 map 的文章非常稀少,我非常好奇为什么会这样,就去找了这份能深入了解 map 的源码。
https://golang.org/src/runtime/map.go(译者注:因为最新 1.11 版本变更了文件名,所以链接修改为最新的地址。)
这些代码对于我来说很复杂,但是我觉得我们可以用一种宏观的形式去理解 map 是如何构建以及增长。这种方式也许可以解释 map 为什么无序,高效和快速。
创建和使用 Map
让我们来看一下如何创建一个 map 实例然后储存几条数据:
// 创建一个空 map,key 和 value 都是 string 类型。 colors := map[string]string{} // 向 map 中增加几个键值对 colors["AliceBlue"] = "#F0F8FF" colors["Coral"] = "#FF7F50" colors["DarkGray"] = "#A9A9A9"
当我们向 map 中增加 value 时总是需要指定一个 key 来进行关联,关联之后用这个 key 就可以直接找到相应的 value 而不用去遍历整个集合。
fmt.Printf("Value: %s", colors["Coral"])
当我们在遍历 map 的时候,所获得 key 的顺序并不是原来插入的顺序,事实上,我们每次运行下面的代码,key 的顺序都会改变。
colors := map[string]string{} colors["AliceBlue"] = "#F0F8FF" colors["Coral"] = "#FF7F50" colors["DarkGray"] = "#A9A9A9" colors["ForestGreen"] = "#228B22" colors["Indigo"] = "#4B0082" colors["Lime"] = "#00FF00" colors["Navy"] = "#000080" colors["Orchid"] = "#DA70D6" colors["Salmon"] = "#FA8072" for key, value := range colors { fmt.Printf("%s:%s, ", key, value) }
Output: AliceBlue:#F0F8FF, DarkGray:#A9A9A9, Indigo:#4B0082, Coral:#FF7F50, ForestGreen:#228B22, Lime:#00FF00, Navy:#000080, Orchid:#DA70D6, Salmon:#FA8072
现在我们已经知道了如何创建,设置键值对(key/value pairs)并且遍历整个 map,接下来让我们去一窥它的真相。
Map 是如何构建的
在 Go 语言中 Map 是以散列表(hash table)的形式实现的,如果你想了解一下散列表是什么,网上有许多相关的文章,你可以将这篇 Wikipedia 可以作为起点:
http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table
Go 语言中 map 的散列表是由一组 bucket 构建而成,bucket 的数量会等于 2 的某次方。当一个 map 操作被执行时会根据 key 的名字来生成一个散列 key,比如( colors["Black"] = "#000000"
)会根据字符串 “ Black ” 来生成散列 key,根据这个散列 key 的低阶位(LOB)来选择放入哪个 bucket 中。
一旦确定了 bucket,那么就可以对键值对进行相应的操作,比如储存、删除或查找。如果我们观察 bucket 的内部,那么会发现两个结构体。首先是一个数组,它从之前用来选择 bucket 的散列 key 中获取 8 个高阶位(HOB),这个数组区分了每一个被储存在 bucket 中的键值对,然后是一个储存键值对内容的 byte 数组,这个数组把键值对结合起来并储存到所在的 bucket 中。
当我们迭代一个 map 时,迭代器会访问整个 bucket 的数组然后按顺序取出相应的键值对,这就是为什么 map 是无序集合的原因。这些 hash key 能决定 map 的访问顺序是因为它们决定了每一个键值最终储存在哪个 bucket。
内存和 bucket 溢出
把键值对整合起来然后看上去像是一个单独的 byte 数组是有原因的,如果把 key 和 values 按 key/value/key/value 这样存放的话,那么每一个键值对的内存分配需要保持适当的内存对齐,下面举个例子:
map[int64]int8
这个 map 每个键值对的 value 都只占用 1 个 byte,却需要 7 个额外的 byte 来填补对齐的内存空间,如果把键值对按 key/key/value/value 方式的话,key 和 value 就只需要加到的各自的尾部,这样就消除了对齐所浪费的大量空间。下面的文章提供了更多关于内存对齐的更多知识:
http://www.goinggo.net/2013/07/understanding-type-in-go.html (GCTT 译文:https://studygolang.com/articles/13976)
一个 bucket 被设定为只储存 8 个键值对,当向一个已满的 bucket 插入 key 时,就会创建出一个新的 bucket 和先前的 bucket 关联起来,并将 key 加入到这个新的 bucket 中。
Map 是如何增长的
当我们从 map 中持续增加或者删除键值对时,map 的查找效率就会降低。hash map 增长的时机由装载阈值(load threshold values)基于下面四个因素来确定:
% overflow : 已满的 bucket 在所有 bucket 中的所占比例 bytes/entry : 每个键值对的额外字节使用数量 hitprobe : 寻找一个 key 所需要检查的项数量 missprobe : 寻找一个不存在的 key 所需要检查的项数量
我们当前演示代码的装载阈值如下:
| LOAD | %overflow | bytes/entry | hitprobe | missprobe | | -------- | ------------- | --------------- | ------------ | ------------- | | 6.50 | 20.90 | 10.79 | 4.25 | 6.50 |
hash table 在开始增长时会先将名叫 “ old bucket ” 的指针指向当前的 bucket 数组,然后会分配一个比原来 bucket 大两倍的新 bucket 数组,这可能会涉及到大量的内存分配,不过这些分配的内存并不会马上进行初始化。 当新的 bucket 数组内存可用时,旧的 bucket 数组中的键值对会被移动或者迁移到新的 bucket 数组中。迁移一般在 map 中的键值对增加或者删除时产生,在旧的 bucket 中作为一个整体的键值对可能会被移动到不同的新 bucket 数组中,迁移算法会让这些键值对均匀地分配。
迭代器在数据迁移期间依然需要遍历旧 bucket 中的数据,同时迁移还会影响遍历时键值对的返回方式,所以说这是一个非常优雅的处理方式,为了确保在 map 增长和扩展时迭代器能正常工作是需要花费大量精力的。
结论
就如我在文章开始时说的那样,这只是从宏观视角去了解 map 的构造以及增长,这些代码使用 C 编写(译者注:这只是作者当时的情况,现在都是 Go 写的)并且使用大量的内存和指针操作来保持 map 的快速,效率以及安全。
很明显,目前的实现方式可能随时会改变,但这并不影响我们使用 map 的方式。如果你事先知道需要用到多少 key,那么最好在初始化的时候就分配好这些空间,同时这也解释了为什么 map 是无序集合,为什么在遍历时迭代器看上去像是随机选择数据。
特别感谢
在这里我要感谢 Stephen McQuay 和 Keith Randall 对本文的审阅和错误纠正。
以上所述就是小编给大家介绍的《宏观看 Go 语言中的 Map 内部》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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