Golang中map扩容底层如何实现

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map底层结构

主要包含两个核心结构体hmap和bmap

数据会先存储在正常桶hmap.buckets指向的bmap数组中，一个bmap只能存储8组键值对数据，超过则会将数据存储到溢出桶hmap.extra.overflow指向的bmap数组中

那么，当溢出桶也存储不下了，会怎么办呢，数据得存储到哪去呢？答案，肯定是扩容，那么扩容怎么实现的呢？接着往下看

扩容时机

在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容

// If we hit the max load factor or we have too many overflow buckets,// and we're not already in the middle of growing, start growing.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}// growing reports whether h is growing. The growth may be to the same size or bigger.func (h *hmap) growing() bool {  return h.oldbuckets != nil}

条件1：超过负载

map元素个数 > 6.5 * 桶个数

// overLoadFactor reports whether count items placed in 1<<B buckets is over loadFactor.func overLoadFactor(count int, B uint8) bool {  return count > bucketCnt && uintptr(count) > loadFactorNum*(bucketShift(B)/loadFactorDen)}

其中

• bucketCnt = 8，一个桶可以装的最大元素个数

• loadFactor = 6.5，负载因子，平均每个桶的元素个数

• bucketShift(B): 桶的个数

条件2：溢出桶太多

当桶总数 < 2 ^ 15 时，如果溢出桶总数 >= 桶总数，则认为溢出桶过多。

当桶总数 >= 2 ^ 15 时，直接与 2 ^ 15 比较，当溢出桶总数 >= 2 ^ 15 时，即认为溢出桶太多了。

// tooManyOverflowBuckets reports whether noverflow buckets is too many for a map with 1<<B buckets.// Note that most of these overflow buckets must be in sparse use;// if use was dense, then we'd have already triggered regular map growth.func tooManyOverflowBuckets(noverflow uint16, B uint8) bool {  // If the threshold is too low, we do extraneous work.  // If the threshold is too high, maps that grow and shrink can hold on to lots of unused memory.  // "too many" means (approximately) as many overflow buckets as regular buckets.  // See incrnoverflow for more details.  if B > 15 {    B = 15  }  // The compiler doesn't see here that B < 16; mask B to generate shorter shift code.  return noverflow >= uint16(1)<<(B&15)}

对于条件2，其实算是对条件1的补充。因为在负载因子比较小的情况下，有可能 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。

表面现象就是负载因子比较小，即 map 里元素总数少，但是桶数量多（真实分配的桶数量多，包括大量的溢出桶）。比如不断的增删，这样会造成overflow的bucket数量增多，但负载因子又不高，达不到第 1 点的临界值，就不能触发扩容来缓解这种情况。这样会造成桶的使用率不高，值存储得比较稀疏，查找插入效率会变得非常低，因此有了第 2 扩容条件。

扩容方式

双倍扩容

针对条件1，新建一个buckets数组，新的buckets大小是原来的2倍，然后旧buckets数据搬迁到新的buckets，该方法我们称之为双倍扩容

等量扩容

针对条件2，并不扩大容量，buckets数量维持不变，重新做一遍类似双倍扩容的搬迁动作，把松散的键值对重新排列一次，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密，节省空间，提高 bucket 利用率，进而保证更快的存取，该方法我们称之为等量扩容

扩容函数

上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。

真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil

func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {  // If we've hit the load factor, get bigger.  // Otherwise, there are too many overflow buckets,  // so keep the same number of buckets and "grow" laterally.  bigger := uint8(1)  if !overLoadFactor(h.count+1, h.B) {    bigger = 0    h.flags |= sameSizeGrow  }  oldbuckets := h.buckets  newbuckets, nextOverflow := makeBucketArray(t, h.B+bigger, nil)  flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator)  if h.flags&iterator != 0 {    flags |= oldIterator  }  // commit the grow (atomic wrt GC)  h.B += bigger  h.flags = flags  h.oldbuckets = oldbuckets  h.buckets = newbuckets  h.nevacuate = 0  h.noverflow = 0  if h.extra != nil && h.extra.overflow != nil {    // Promote current overflow buckets to the old generation.    if h.extra.oldoverflow != nil {      throw("oldoverflow is not nil")    }    h.extra.oldoverflow = h.extra.overflow    h.extra.overflow = nil  }  if nextOverflow != nil {    if h.extra == nil {      h.extra = new(mapextra)    }    h.extra.nextOverflow = nextOverflow  }  // the actual copying of the hash table data is done incrementally  // by growWork() and evacuate().}

由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果map存储了数以亿计的key-value，一次性搬迁将会造成比较大的延时，因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。

func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {  // make sure we evacuate the oldbucket corresponding  // to the bucket we're about to use  evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())  // evacuate one more oldbucket to make progress on growing  if h.growing() {    evacuate(t, h, h.nevacuate)  }}

感谢各位的阅读，以上就是“Golang中map扩容底层如何实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Golang中map扩容底层如何实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！