1. map的使用
golang中的map是一种数据类型，将键与值绑定到一起，底层是用哈希表实现的，可以快速的通过键找到对应的值。
类型表示：map[keyType][valueType] key一定要是可比较的类型（可以理解为支持==的操作），value可以是任意类型。
初始化：map只能使用make来初始化，声明的时候默认为一个为nil的map，此时进行取值，返回的是对应类型的零值（不存在也是返回零值）。添加元素无任何意义，还会导致运行时错误。向未初始化的map赋值引起 panic: assign to entry in nil map。
清空map：对于一个有一定数据的集合 exp，清空的办法就是再次初始化: exp = make(map[string]int)，如果后期不再使用该map，则可以直接：exp= nil 即可，但是如果还需要重复使用，则必须进行make初始化，否则无法为nil的map添加任何内容。
属性：与切片一样，map 是引用类型。当一个 map 赋值给一个新的变量，它们都指向同一个内部数据结构。因此改变其中一个也会反映到另一个。作为形参或返回参数的时候，传递的是地址的拷贝，扩容时也不会改变这个地址。
遍历map：map本身是无序的，在遍历的时候并不会按照你传入的顺序，进行传出。
2.map的结构
Go中的map在可以在 $GOROOT/src/runtime/map.go找到它的实现。哈希表的数据结构中一些关键的域如下所示：
说明：每个map的底层都是hmap结构体，它是由若干个描述hmap结构体的元素、数组指针、extra等组成，buckets数组指针指向由若干个bucket组成的数组，其每个bucket里存放的是key-value数据(通常是8个)和overflow字段（指向下一个bmap），每个key插入时会根据hash算法归到同一个bucket中，当一个bucket中的元素超过8个的时候，hmap会使用extra中的overflow来扩展存储key。
图中len 就是当前map的元素个数，也就是len()返回的值。也是结构体中hmap.count的值。bucket array是指数组指针，指向bucket数组。hash seed 哈希种子。overflow指向下一个bucket。
map的底层主要是由三个结构构成:
hmap --- map的最外层的数据结构，包括了map的各种基础信息、如大小、bucket，一个大的结构体。 mapextra --- 记录map的额外信息，hmap结构体里的extra指针指向的结构，例如overflow bucket。 bmap --- 代表bucket，每一个bucket最多放8个kv，最后由一个overflow字段指向下一个bmap，注意key、value、overflow字段都不显示定义，而是通过maptype计算偏移获取的。
mapextra的结构如下
其中hmap.extra.nextOverflow指向的是预分配的overflow bucket，预分配的用完了那么值就变成nil。
bmap的详细结构如下
在map中出现哈希冲突时，首先以bmap为最小粒度挂载，一个bmap累积8个kv之后，就会申请一个新的bmap（overflow bucket）挂在这个bmap的后面形成链表，优先用预分配的overflow bucket，如果预分配的用完了，那么就malloc一个挂上去。这样减少对象数量，减轻管理内存的负担，利于gc。注意golang的map不会shrink，内存只会越用越多，overflow bucket中的key全删了也不会释放。 bmap中所有key存在一块，所有value存在一块，这样做方便内存对齐。当key大于128字节时，bucket的key字段存储的会是指针，指向key的实际内容；value也是一样。
hash值的高8位存储在bucket中的tophash字段。每个桶最多放8个kv对，所以tophash类型是数组[8]uint8。把高八位存储起来，这样不用完整比较key就能过滤掉不符合的key，加快查询速度。实际上当hash值的高八位小于常量minTopHash时，会加上minTopHash，区间[0, minTophash)的值用于特殊标记。查找key时，计算hash值，用hash值的高八位在tophash中查找，有tophash相等的，再去比较key值是否相同。
golang为每个类型定义了类型描述器_type，并实现了hashable类型的_type.alg.hash和_type.alg.equal，以支持map的范型，定义了这类key用什么hash函数、bucket的大小、怎么比较之类的，通过这个变量来实现范型。
3.map的基本操作
3.1map的创建
hint是一个启发值，启发初建map时创建多少个bucket，如果hint是0那么就先不分配bucket，lazy分配。大概流程就是初始化hmap结构体、设置一下hash seed、bucket数量、实际申请bucket、申请mapextra结构体之类的。 申请buckets的过程：
默认创建2b个bucket，如果b大于等于4，那么就预先额外创建一些overflow bucket。除了最后一个overflow bucket，其余overflow bucket的overflow指针都是nil，最后一个overflow bucket的overflow指针指向bucket数组第一个元素，作为哨兵，说明到了到结尾了。
3.2 查询操作
先定位出bucket，如果正在扩容，并且这个bucket还没搬到新的hash表中，那么就从老的hash表中查找。
在bucket中进行顺序查找，使用高八位进行快速过滤，高八位相等，再比较key是否相等，找到就返回value。如果当前bucket找不到，就往下找overflow bucket，都没有就返回零值。
访问的时候，并不进行扩容的数据搬迁。并且并发有写操作时抛异常。
注意，t.bucketsize并不是bmap的size，而是bmap加上存储key、value、overflow指针，所以查找bucket的时候时候用的不是bmap的szie。
3.3 更新/插入过程
hash表如果正在扩容，并且这次要操作的bucket还没搬到新hash表中，那么先进行搬迁（扩容细节下面细说）。
在buck中寻找key，同时记录下第一个空位置，如果找不到，那么就在空位置中插入数据；如果找到了，那么就更新对应的value；
找不到key就看下需不需要扩容，需要扩容并且没有正在扩容，那么就进行扩容，然后回到第一步。
找不到key，不需要扩容，但是没有空slot，那么就分配一个overflow bucket挂在链表结尾，用新bucket的第一个slot放存放数据。
3.5 删除的过程
如果正在扩容，并且操作的bucket还没搬迁完，那么搬迁bucket。
找出对应的key，如果key、value是包含指针的那么会清理指针指向的内存，否则不会回收内存。
3.6 map的扩容
通过上面的过程我们知道了，插入、删除过程都会触发扩容，判断扩容的函数如下：
每次map进行更新或者新增的时候，会先通过以上函数判断一下load factor。来决定是否扩容。如果需要扩容，那么第一步需要做的，就是对hash表进行扩容：
如果之前为2^n ，那么下一次扩容是2^(n+1),每次扩容都是之前的两倍。扩容后需要重新计算每一项在hash中的位置，新表为老的两倍，此时前文的oldbacket用上了，用来存同时存在的两个新旧map，等数据迁移完毕就可以释放oldbacket了。扩容的函数hashGrow其实仅仅是进行一些空间分配，字段的初始化，实际的搬迁操作是在growWork函数中：
evacuate是进行具体搬迁某个bucket的函数，可以看出growWork会搬迁两个bucket，一个是入参bucket；另一个是h.nevacuate。这个nevacuate是一个顺序累加的值。可以想想如果每次仅仅搬迁进行写操作（赋值/删除）的bucket，那么有可能某些bucket就是一直没有机会访问到，那么扩容就一直没法完成，总是在扩容中的状态，因此会额外进行一次顺序迁移，理论上，有N个old bucket，最多N次写操作，那么必定会搬迁完。在advanceEvacuationMark中进行nevacuate的累加，遇到已经迁移的bucket会继续累加，一次最多加1024。 优点：均摊扩容时间，一定程度上缩短了扩容时间（和gc的引用计数法类似，都是均摊）overLoadFactor函数中有一个常量6.5（loadFactorNum/loadFactorDen）来进行影响扩容时机。这个值的来源是测试取中的结果。
4.map的并发安全性
map的并发操作不是安全的。并发起两个goroutine，分别对map进行数据的增加：
并发读写map结构的数据引起了错误。
解决方案1：加锁
特点：实现简单粗暴，好理解。但是锁的粒度为整个map，存在优化空间。适用场景：all。
解决方案2：sync.Map
sync.Map的原理：sync.Map里头有两个map一个是专门用于读的read map，另一个是才是提供读写的dirty map；优先读read map，若不存在则加锁穿透读dirty map，同时记录一个未从read map读到的计数，当计数到达一定值，就将read map用dirty map进行覆盖。特点：官方出品，通过空间换时间的方式，读写分离；不适用于大量写的场景，会导致read map读不到数据而进一步加锁读取，同时dirty map也会一直晋升为read map，整体性能较差。适用场景：大量读，少量写。
解决方案3：分段锁
这也是数据库常用的方法，分段锁每一个读写锁保护一段区间。sync.Map其实也是相当于表级锁，只不过多读写分了两个map，本质还是一样的。
优化方向：将锁的粒度尽可能降低来提高运行速度。思路：对一个大map进行hash，其内部是n个小map，根据key来来hash确定在具体的那个小map中，这样加锁的粒度就变成1/n了。例如
5.map的GC内存回收
golang里的map是只增不减的一种数组结构，他只会在删除的时候进行打标记说明该内存空间已经empty了，不会回收。
可以看到delete是不会真正的把map释放的，所以要回收map还是需要设为nil
总结
以上所述是小编给大家介绍的go中的map数据结构字典，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！