一、按照指定顺序遍历map
map按key顺序获取value
注：map() make时大小无关，An empty map is allocated with enough space to hold the specified number of elements. The size may be omitted, in which case a small starting size is allocated.
二、map实现原理
map的源码位于 src/runtime/map.go中 笔者go的版本是1.12在go中，map同样也是数组存储的的，每个数组下标处存储的是一个bucket，这个bucket的类型见下面代码，每个bucket中可以存储8个kv键值对，当每个bucket存储的kv对到达8个之后，会通过overflow指针指向一个新的bucket，从而形成一个链表，看bmap的结构，我想大家应该很纳闷，没看见kv的结构和overflow指针啊，事实上，这两个结构体并没有显示定义，是通过指针运算进行访问的。
看上面代码以及注释，我们能得到bucket中存储的kv是这样的，tophash用来快速查找key值是否在该bucket中，而不同每次都通过真值进行比较；还有kv的存放，为什么不是k1v1，k2v2..... 而是k1k2...v1v2...，我们看上面的注释说的 map[int64]int8,key是int64（8个字节），value是int8（一个字节），kv的长度不同，如果按照kv格式存放，则考虑内存对齐v也会占用int64，而按照后者存储时，8个v刚好占用一个int64,从这个就可以看出go的map设计之巧妙。
最后我们分析一下go的整体内存结构，阅读一下map存储的源码，如下图所示，当往map中存储一个kv对时，通过k获取hash值，hash值的低八位和bucket数组长度取余，定位到在数组中的那个下标，hash值的高八位存储在bucket中的tophash中，用来快速判断key是否存在，key和value的具体值则通过指针运算存储，当一个bucket满时，通过overfolw指针链接到下一个bucket。
三、一致性hash
3.1 算法原理
一致性哈希算法将 key 映射到 2^32 的空间中，将这个数字首尾相连，形成一个环。
- 计算节点/机器(通常使用节点的名称、编号和 IP 地址)的哈希值，放置在环上。
- 计算 key 的哈希值，放置在环上，顺时针寻找到的第一个节点，就是应选取的节点/机器。
key11key2key27key23key27也就是说，一致性哈希算法，在新增/删除节点时，只需要重新定位该节点附近的一小部分数据，而不需要重新定位所有的节点，这就解决了上述的问题。
3.2 数据倾斜问题
如果服务器的节点过少，容易引起 key 的倾斜。例如上面例子中的 peer2，peer4，peer6 分布在环的上半部分，下半部分是空的。那么映射到环下半部分的 key 都会被分配给 peer2，key 过度向 peer2 倾斜，缓存节点间负载不均。
为了解决这个问题，引入了虚拟节点的概念，一个真实节点对应多个虚拟节点。
假设 1 个真实节点对应 3 个虚拟节点，那么 peer1 对应的虚拟节点是 peer1-1、 peer1-2、 peer1-3（通常以添加编号的方式实现），其余节点也以相同的方式操作。
- 第一步，计算虚拟节点的 Hash 值，放置在环上。
- 第二步，计算 key 的 Hash 值，在环上顺时针寻找到应选取的虚拟节点，例如是 peer2-1，那么就对应真实节点 peer2。
虚拟节点扩充了节点的数量，解决了节点较少的情况下数据容易倾斜的问题。而且代价非常小，只需要增加一个字典(map)维护真实节点与虚拟节点的映射关系即可。
参考：