golang map的实现源码在文件 runtime/map.go中,map的底层数据结构是hash表。
hash函数:通过指定的函数,将输入值重新生成得到一个散列值
hash表:散列值会确定其键应该映射到哪一个桶。而一个好的哈希函数,应当尽量少的出现哈希冲突,以此保证操作哈希表的时间复杂度
接下来从下面三个方面讲解:
- map数据结构
- map查找实现
- map插入实现
1. map的数据结构定义
type hmap struct {
count int //map存储数据的个数,len(map)使用
flags uint8 //flags会标识当前map,比如hashWriting=4第4位表示有goroutine正在往map写入
B uint8 // map有 2^B 个buckets
hash0 uint32 // hash算法的seed
buckets unsafe.Pointer // 2^B 个Buckets的数组
oldbuckets unsafe.Pointer // 正在扩容期间,oldbuckets中有值,map是增量扩容,不是一次性完成。扩容主要是插入和删除操作会触发
......
}
map数据结构图
map bucket的数据结构
一个bmap最多存储8个key/value对, 如果多于8个,那么会申请一个新的bucket,并将它与之前的bucket链起来。
tophash数组存储的key hash算法之后的高8位值
type bmap struct {
// bucketCnt = 8
tophash [bucketCnt]uint8
}
对于map的操作,主要用到的是 查找,插入
新建map
新建map命令:
以a := make(map[string]string, len) 为例
- 初始化map的结构体hmap
- 计算hmap的buckets数量,用hmap.B记录。如果len < 8,hmap.B = 0, 大于8,hmap.B等于len下一个2的指数倍。比如len =14,下一个2的倍速就是16,2^4 = 16,所以hmap.B = 4
- 新建 2 ^ hmap.B 个buckets
源码在runtime/map.go文件里
func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap {
//初始化hmap结构体
if h == nil {
h = new(hmap)
}
h.hash0 = fastrand()
//hint > 8, B一直增长到2的倍速
B := uint8(0)
for overLoadFactor(hint, B) {
B++
}
h.B = B
if h.B != 0 {
//新建B个buckets,有可能需要新建overflow bucket
h.buckets, nextOverflow = makeBucketArray(t, h.B, nil)
if nextOverflow != nil {
h.extra = new(mapextra)
h.extra.nextOverflow = nextOverflow
}
}
return h
}
查找流程
a := map[string]string{"aa":"1", "bb": "2"}
以查找map: a中的key :"aa"为例
- 计算a散列函数之后的hash值kHash,假设为 8E232230FFFFFFFF(16进制)
- 根据kHash低八位计算确定 bucket 的内存地址, kHash的低8位为FFFFFFFF。
- kHash的高8位是8E232230,遍历第2步找到bucket的tophash数组,找到tophash[i]等于8E232230
- 找到bucket的第i个的key与所给的key:aa相等。如果相等,则返回其对应的value,反之则继续进行第3步
- 遍历完bucket没找到,在overflow buckets中从第2步继续寻找。
查找源码
func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
//如果有goroutine正在写入map,则不允许读。所以map是非线程安全的
if h.flags&hashWriting != 0 {
throw("concurrent map read and map write")
}
......
//确定key所在的bucket内存地址
m := bucketMask(h.B)
b := (*bmap)(add(h.buckets, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
//如果oldbuckets里面有值,从oldbuckets取值
if c := h.oldbuckets; c != nil {
oldb := (*bmap)(add(c, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
if !evacuated(oldb) {
b = oldb
}
}
//获取key hash算法之后的高8位
top := tophash(hash)
bucketloop:
for ; b != nil; b = b.overflow(t) {
//bucketCnt = 8,遍历tophash数组,tophash[i]等于kHash高8位的i值 并且 bucket的第i个的key与所给的key相等的value值
for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
if b.tophash[i] != top {
continue
}
//对比 bucket的第i个的key与所给的key是否相等,相等就取对应的value值
k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
if alg.equal(key, k) {
v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
return v
}
}
}
return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])
}
插入流程
返回写入value值的内存地址
插入流程跟查找类似,
- 置位flags hashWriting位为1
- 根据key hash之后的值kHash
- 根据kHash低八位计算确定 bucket 的内存地址
- 判断是否正在扩容,若正在扩容中则先迁移再接着处理
- 遍历bucket和overbucket的bmap,记录第一个空槽,并把该位置标识为可插入 tophash 位置,这里就是第一个可以插入数据的地方。如果找到匹配的key值k,则返回该k对应的value值地址
- 如果bucket已经full,则申请新的bucket作为overbucket,插入key/value键值对。
- map没有正在扩容 && 触发最大 LoadFactor && 有过多溢出桶 overflow buckets,则会触发扩容
map插入的源码mapassign,返回写入value值的地址
func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
.....
again:
//根据hash值,确定bucket
bucket := hash & bucketMask(h.B)
if h.growing() {
//是否正在扩容,若正在扩容中则先迁移再接着处理
growWork(t, h, bucket)
}
b := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(h.buckets) + bucket*uintptr(t.bucketsize)))
top := tophash(hash)
bucketloop:
for {
//遍历bucket的bitmap
for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
if b.tophash[i] != top {
//tophash 第i位没有赋值,并且是空槽,则记录下来,这是可以插入新key/value值的地址
if isEmpty(b.tophash[i]) && 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))
}
if b.tophash[i] == emptyRest {
break bucketloop
}
continue
}
//tophash第i位等于key hash值的高8位,
k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
//key和k不匹配,继续遍历下一个k
if !alg.equal(key, k) {
continue
}
// map中已经存在key,value值
val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
goto done
}
//bucket不符合条件,开始遍历overbucket
ovf := b.overflow(t)
b = ovf
}
//map没有正在扩容 && 触发最大 LoadFactor && 有过多溢出桶 overflow buckets,则会触发扩容
if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
hashGrow(t, h)
goto again // Growing the table invalidates everything, so try again
}
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