map结构
整体为一个数组，数组每个元素可以理解成一个槽，槽是一个链表结构，槽的每个节点可存8个元素，搞清楚了map的结构，想想对应的增删改查操作也不是那么难
1：槽大小计算&hash算法
我们可以简单的理解成：槽大小为1<<N，每个元素计算出一个hash值hashCode，hash到这些槽中，hash算法：hashCode&1<<N-1，刚好和槽的范围完全重合
关于hash冲突，那是必须的，当你指定预计元素个数时，预计平均一个槽6.5个元素，据我观察好多语言的hash都是采用hashCode&1<<N-1的hash方式，可能是因为实现简单，元素分布比较均匀
hashCode的计算请参考文件：src/runtime/hash64. go src/runtime/hash32.go
2：容量计算和扩容
m := make(map[string]int, hint)
func overLoadFactor(count int64, B uint8) bool {
return count >= 8 && float32(count) >= 6.5*float32((uint64(1)<<B))
}
b := uint8(0) //最大128位足够了
for ; overLoadFactor(hint, b); b++ {
}
func makeBucketArray(t *maptype, b uint8) (buckets unsafe.Pointer, nextOverflow *bmap) {
base := uintptr(1 << b)
nbuckets := base
if b >= 4 {
nbuckets += 1 << (b - 4) //多分配了1/16的空间，当某个槽满了之后可以可以从这里多取出一个节点
sz := t.bucket.size * nbuckets
up := roundupsize(sz)
if up != sz {
nbuckets = up / t.bucket.size
}
}
buckets = newarray(t.bucket, int(nbuckets))
if base != nbuckets {
nextOverflow = (*bmap)(add(buckets, base*uintptr(t.bucketsize)))
last := (*bmap)(add(buckets, (nbuckets-1)*uintptr(t.bucketsize)))
last.setoverflow(t, (*bmap)(buckets))
}
return buckets, nextOverflow
} 初始化容量和扩容都是调上面的方法makeBucketArray
举个例子：m := make(map[int][string], 10)，通过上面计算b的方法得出b=2，即4=1<<2个槽，每个槽一个节点，每个节点可容纳8个元素，总共可容纳32个元素，可容纳期望的10个元素
扩容基本采取2*N + N/16的方式(2倍扩容)，多出来的N/16用于槽满的情况，新增的节点就从这多出来的地方取，如果多出来的槽也用完了就直接new新的内存
槽大小(t.bucketsize)应该是提前就计算好了的，每个槽能容纳8个元素，当槽满之后，如果还有新增到这个槽的元素，会新增一个槽，以链表的方式连在这个槽的后面
扩容后数据怎么复制过来
go并没有采用一下子就将数据全部复制过来的方式，如果数据很多还是非常耗时的，而是在写数据的时候如果命中一个老槽，就将这个槽中的所有数据重新hash到新的数据结果中，在扩容过程中，新老数据结构同时提供数据的查询，写数据的时候只会写入新的数据结构中，同时将命中老数据结构对应槽中的数据重新hash到新的数据结构中。
扩容条件
1：已经处于扩容状态就不能再扩容了，就新老两个数据结构，没有第三了
2：元素个数>6.5*槽数量（槽的每个节点能容纳8个元素，但是分布不可能这么均匀的），可以扩容
3：槽节点写满的个数到达一定数量也可以扩容
也就是说，在没有扩容的情况下：元素个数太多 || 槽节点满的数量多，都会触发扩容
一个槽就是多个节点组成的链表，节点数据结构如下：
// A bucket for a Go map.
const bucketCnt = 8
type bmap struct {
// tophash generally contains the top byte of the hash val ue
// for each key in this bucket. If tophash[0] < minTopHash,
// tophash[0] is a bucket evacuation state instead.
tophash [bucketCnt]uint8
// Followed by bucketCnt keys and then bucketCnt values.
// NOTE: packing all the keys together and then all the values together makes the
// code a bit more complicated than alternating key/value/key/value/... but it allows
// us to eliminate padding which would be needed for, e.g., map[int64]int8.
// Followed by an overflow pointer.
} 节点数据结构：
1：8个标记位的数组，用于标记每个元素的情况，如这个位置是否有元素，8个字节
2：连续的8个key，根据key的类型能计算出8个key的大小
3：连续的8个value，根据value的类型能计算出8个value的大小
4：指向下一个节点的指针，8个字节
但从节点的数据结构中只看到了8个标记位的数组，其他的都没有写出来，但是一个节点的大小是能计算出来的，可以分配一个能容纳以上4个元素的空间，在强制转换成*bmap就行，然后按照地址+偏移量就能计算出每个元素的地址
value = map[key] 源码分析
//go:linkname reflect_mapaccess reflect.mapaccess map[key]
func reflect_mapaccess(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
val, ok := mapaccess2(t, h, key)
if !ok {
val = nil
}
return val
}
func mapaccess2(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) (unsafe.Pointer, bool) {
alg := t.key.alg
//计算hashCode
hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0))
m := 1<<h.B - 1
//hash到对应的槽，go的hash算法就是：hash&(1<<h.B - 1)
b := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(h.buckets) + (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
//老的数据结构对应的槽如果有数据，就从老的取
if c := h.oldbuckets; c != nil {
if !h.sameSizeGrow() {
m >>= 1 //如果正在扩容，老的容量为新的容量的一半
}
oldb := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(c) + (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
if !evacuated(oldb) {
b = oldb
}
}
top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))
if top < minTopHash {
top += minTopHash
}
for {
for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
if b.tophash[i] != top { //top标记位表示有值
continue
}
//通过槽首地址+偏移量计算第i个key的位置
k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
k = *((*unsafe.Pointer)(k))
//如果第i个key等于我们要查找的key，就返回第i个value
if alg.equal(key, k) {
//通过槽首地址+偏移量计算第i个value的位置
v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
v = *((*unsafe.Pointer)(v))
return v, true
}
}
//b指向下一个节点，如果不为空就继续遍历
b = b.overflow(t)
if b == nil {
return unsafe.Pointer(&zeroVal[0]), false
}
}
} map[key] = value 源码分析
//go:linkname reflect_mapassign reflect.mapassign map[key] = value
func reflect_mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer, val unsafe.Pointer) {
p := mapassign(t, h, key) //这里会把key写进去
typedmemmove(t.elem, p, val) //这里写value
}
// Like mapaccess, but allocates a slot for the key if it is not present in the map.
func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
alg := t.key.alg
hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0))
h. flags |= hashWriting
//没元素就分配1个元素的空间
if h.buckets == nil {
h.buckets = newarray(t.bucket, 1)
}
again:
//hash到第bucket个槽
bucket := hash & (uintptr(1)<<h.B - 1)
//如果正在扩容，会将老数据结果中对应槽中的所有数据都重新hash到新的数据结构中
if h.growing() {
growWork(t, h, bucket)
}
计算第bucket个槽的地址
b := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(h.buckets) + bucket*uintptr(t.bucketsize)))
top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))
if top < minTopHash {
top += minTopHash
}
var inserti *uint8 //标记位
var insertk unsafe.Pointer//key写在这里
var val unsafe.Pointer //value写在这里
for {
for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
if b.tophash[i] != top {
//第i个元素为空，如果是新增的，新增就往这里写数据啊
if b.tophash[i] == empty && 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))
}
continue
}
k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
if t.indirectkey {
k = *((*unsafe.Pointer)(k))
}
//如果key相等就是更新数据
if !alg.equal(key, k) {
continue
}
// already have a mapping for key. Update it.
if t.needkeyupdate {
typedmemmove(t.key, k, key)
}
//更新数据，找到对应的位置返回就行
val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
goto done
}
//b指向下一个节点，如果不为空就继续遍历
ovf := b.overflow(t)
if ovf == nil {
break
}
b = ovf
}
//已经处于扩容状态就不能再扩容了，就新老两个数据结构，没有第三了
//元素个数>6.5*槽数量（槽的每个节点能容纳8个元素，但是分布不可能这么均匀的），可以扩容
//槽节点写满的个数较多也可以扩容
if !h.growing() && (overLoadFactor(int64(h.count), h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
hashGrow(t, h)
goto again // Growing the table invalidates everything, so try again
}
if inserti == nil {
//当前节点已经满了，重新分配一个节点，新节点会连在当前节点后面
newb := h.newoverflow(t, b)
inserti = &newb.tophash[0]
insertk = add(unsafe.Pointer(newb), dataOffset)
val = add(insertk, bucketCnt*uintptr(t.keysize))
}
//引用类型分配key所需空间，同时把key在槽中对应的位置指向这个空间
if t.indirectkey {
kmem := newobject(t.key)
*(*unsafe.Pointer)(insertk) = kmem
insertk = kmem
}
//引用类型分配value所需空间，同时把value在槽中对应的位置指向这个空间
if t.indirectvalue {
vmem := newobject(t.elem)
*(*unsafe.Pointer)(val) = vmem
}
//将key写入刚分配的空间
typedmemmove(t.key, insertk, key)
//更新标记位
*inserti = top
//元素个数+1
h.count++
done:
if h.flags&hashWriting == 0 {
throw("concurrent map writes")
}
h.flags &^= hashWriting
if t.indirectvalue {
val = *((*unsafe.Pointer)(val))
}
//直接将val返回了，value为一个 结构体 (非指针)map[key].fieldXXX = 1，这样做是不行的
//因为val作为返回值会被拷贝，如果val类型结构体(非指针)，map[key]返回的就是一个拷贝，并没有更新真正的val，而指针类型却没有这个问题，如果结构体较大最好以指针的方式存入map
return val
} 