作者|?趙燕輝
簡介
本文主要通過探究在golang 中map的數據結構及源碼實現來學習和了解map的特性,共包含map的模型探究、存取、擴容等內容。歡迎大家共同討論。
Map 的底層內存模型
在 goland 的源碼中表示 map 的底層 struct 是 hmap,其是 hashmap 的縮寫
type hmap struct {
// map中存入元素的個數, golang中調用len(map)的時候直接返回該字段
count int
// 狀態標記位,通過與定義的枚舉值進行&操作可以判斷當前是否處于這種狀態
flags uint8
B uint8 // 2^B 表示bucket的數量, B 表示取hash后多少位來做bucket的分組
noverflow uint16 // overflow bucket 的數量的近似數
hash0 uint32 // hash seed (hash 種子) 一般是一個素數
buckets unsafe.Pointer // 共有2^B個 bucket ,但是如果沒有元素存入,這個字段可能為nil
oldbuckets unsafe.Pointer // 在擴容期間,將舊的bucket數組放在這里, 新buckets會是這個的兩倍大
nevacuate uintptr // 表示已經完成擴容遷移的bucket的指針, 地址小于當前指針的bucket已經遷移完成
extra *mapextra // optional fields
}
B 是 buckets 數組的長度的對數, 即 bucket 數組的長度是 2^B。bucket 的本質上是一個指針,指向了一片內存空間,其指向的 struct 如下所示:
// A bucket for a Go map.
type bmap struct {
tophash [bucketCnt]uint8
}
但這只是表面(src/runtime/hashmap.go)的結構,編譯期間會給它加料,動態地創建一個新的結構:
type bmap struct {
topbits [8]uint8
keys [8]keytype
values [8]valuetype
pad uintptr // 內存對齊使用,可能不需要
overflow uintptr // 當bucket 的8個key 存滿了之后
}
bmap 就是我們常說的“桶”的底層數據結構, 一個桶中可以存放最多 8 個 key/value, map 使用 hash 函數 得到 hash 值決定分配到哪個桶, 然后又會根據 hash 值的高 8 位來尋找放在桶的哪個位置 具體的 map 的組成結構如下圖所示:
Map 的存與取
在 map 中存與取本質上都是在進行一個工作, 那就是:
- 查詢當前 k/v 應該存儲的位置。
- 賦值/取值, 所以我們理解了 map 中 key 的定位我們就理解了存取。
底層代碼
func mapaccess2(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) (unsafe.Pointer, bool) {
// map 為空,或者元素數為 0,直接返回未找到
if h == nil || h.count == 0 {
return unsafe.Pointer(&zeroVal[0]), false
}
// 不支持并發讀寫
if h.flags&hashWriting != 0 {
throw("concurrent map read and map write")
}
// 根據hash 函數算出hash值,注意key的類型不同可能使用的hash函數也不同
hash := t.hasher(key, uintptr(h.hash0))
// 如果 B = 5,那么結果用二進制表示就是 11111 , 返回的是B位全1的值
m := bucketMask(h.B)
// 根據hash的后B位,定位在bucket數組中的位置
b := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(h.buckets) + (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
// 當 h.oldbuckets 非空時,說明 map 發生了擴容
// 這時候,新的 buckets 里可能還沒有老的內容
// 所以一定要在老的里面找,否則有可能發生“消失”的詭異現象
if c := h.oldbuckets; c != nil {
if !h.sameSizeGrow() {
// 說明之前只有一半的 bucket,需要除 2
m >>= 1
}
oldb := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(c) + (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
if !evacuated(oldb) {
b = oldb
}
}
// tophash 取其高 8bit 的值
top := tophash(hash)
// 一個 bucket 在存儲滿 8 個元素后,就再也放不下了,這時候會創建新的 bucket,掛在原來的 bucket 的 overflow 指針成員上
// 遍歷當前bucket的所有鏈式bucket
for ; b != nil; b = b.overflow(t) {
// 在bucket的8個位置上查詢
for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
// 如果找到了相等的 tophash,那說明就是這個 bucket 了
if b.tophash[i] != top {
continue
}
// 根據內存結構定位key的位置
k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
if t.indirectkey {
k = *((*unsafe.Pointer)(k))
}
// 校驗找到的key是否匹配
if t.key.equal(key, k) {
// 定位v的位置
v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
if t.indirectvalue {
v = *((*unsafe.Pointer)(v))
}
return v, true
}
}
}
// 所有 bucket 都沒有找到,返回零值和 false
return unsafe.Pointer(&zeroVal[0]), false
}
尋址過程
Map 的擴容
在 golang 中 map 和 slice 一樣都是在初始化時首先申請較小的內存空間,在 map 的不斷存入的過程中,動態的進行擴容。擴容共有兩種,增量擴容與等量擴容(重新排列并分配內存)。下面我們來了解一下擴容的觸發方式:
- 負載因子超過閾值,源碼里定義的閾值是 6.5。(觸發增量擴容)
- overflow 的 bucket 數量過多:當 B 小于 15,也就是 bucket 總數 2^B 小于 2^15 時,如果 overflow 的 bucket 數量超過 2^B;當 B >= 15,也就是 bucket 總數 2^B 大于等于 2^15,如果 overflow 的 bucket 數量超過 2^15。(觸發等量擴容)
第一種情況
第二種情況
Map 的有序性
先說結論,在 golang 中 map 是無序的,準確的說是無法嚴格保證順序的, 從上面的源碼中我們可以知道,golang 中 map 在擴容后,可能會將部分 key 移至新內存,由于在擴容搬移數據過程中,并未記錄原數據位置, 并且在 golang 的數據結構中也并未保存數據的順序,所以那么這一部分在擴容后實際上就已經是無序的了。
遍歷的過程,其實就是按順序遍歷內存地址,同時按順序遍歷內存地址中的 key。但這時已經是無序的了。但是如果我就一個 map,我保證不會對 map 進行修改刪除等操作,那么按理說沒有擴容就不會發生改變。但也是因為這樣,GO 才在源碼中 但是有一個有趣的現象,就算不對 map 進行插入刪除等操作致使其擴容,其在遍歷過程中仍是無序的。
objMap := make(map[string]int)
for i := 0; i < 5; i++ {
objMap[strconv.Itoa(i)] = i
}
for i := 0 ; i < 5; i ++ {
var valStr1, valStr2 string
for k, v := range objMap {
fmt.Println(k)
fmt.Println(v)
valStr1 += k
}
for k, v := range objMap {
fmt.Println(k)
fmt.Println(v)
valStr2 += k
}
fmt.Println(valStr1 == valStr2)
if valStr1 != valStr2 {
fmt.Println("not equal")
}
}
fmt.Println("end")
?以上的運行結果是
?不難看出,即使不對 map 進行擴容,在多次遍歷時也是無序的,這是因為 golang 官方在設計時故意加上隨機的元素,將遍歷 map 的順序隨機化,用來防止使用者用來順序遍歷。
而這是有風險的代碼,在 GO 的嚴格語法規則下,是堅決不提倡的。所以我們在使用 map 時一定要記得其是無序的,不要依賴其順序。
Map 的并發
首先我們大家都知道,在 golang 中 map 并不是一個并發安全的數據結構,當幾個 goruotine 同時對一個 map 進行讀寫操作時,就會出現并發寫問題:fatal error: concurrent map writes。但是為什么 map 是不支持并發安全的呢, 主要是因為成本與效益。
官方答復原因如下:?
- 典型使用場景:map 的典型使用場景是不需要從多個 goroutine 中進行安全訪問。
- 非典型場景(需要原子操作):map 可能是一些更大的數據結構或已經同步的計算的一部分。
?性能場景考慮:若是只是為少數程序增加安全性,導致 map 所有的操作都要處理 mutex,將會降低大多數程序的性能。同時 golang 提供了并發安全的 sync map。
, // 不支持并發讀寫
if h.flags&hashWriting != 0 {
throw("concurrent map read and map write")
}
但是我們又有疑問了,為什么 golang map 并發沖突了不拋一個 error 出來,或者 panic 掉,而是要讓程序 panic,選擇讓程序 crash 崩潰掉。這里是 golang 官方出于權衡風險和 map 使用復雜度場景考慮的,首先 map 在官方中就明確表示不支持并發讀寫, 所以并發對 map 進行讀寫操作本身就是不正確的。
場景假設一:如果 map 選擇在寫入或者讀取時增加 error 返回值,會導致程序在使用 map 時就無法像現在一樣,需要額外的捕獲并判斷 err。
場景假設二:如果 map 選擇 panic(可被 recover),此時如果出現并發寫入數據的場景,就會導致走進 recover 中,如果沒有對這種場景進行特殊處理,就會導致 map 中存在臟數據,此時程序在使用 map 時就會引發不可預知的錯誤,此時排查起來也是很難找到問題的根因的。
所以 golang 在考慮了這些場景后,選擇明確的拋出 crash 崩潰異常,使得風險被提前暴露。可以明確的定位到問題點。綜上所述我們在使用 map 時,已經要嚴格保障其是在單線程內使用的,如果有多線程場景,建議使用 sync map?