ℹ️ 本文是三篇系列文章中的第一篇。每篇文章讲涵盖map中的不同部分。建议您按顺序阅读。



Go提供的内置类型map实现了一个哈希表。 在本文中，我们将探讨此哈希表不同部分的实现：桶（存储键/值对的结构），哈希（这些键/值对的索引）和负载因子（判断 map 是否应该扩容的指标）。



桶

Go将键/值对存储在桶列表中，其中每个桶将容纳8对，而当map容量不足时，哈希桶的数量将翻倍。 这是具有4个桶的map的粗略示意图：





我们将在下一篇文章中看到桶中的键/值对是如何存储的。 如果map再次增长，则桶数将翻倍至8，然后是16，依此类推。



当一个键/值对进入map时，它将根据从键计算出的哈希值将其分配到桶中。



哈希

当一个键/值对被分配给map时，Go将基于这个键生成一个哈希值。



让我们举一个插入键/值对"foo" = 1的示例。生成的哈希值可能是15491954468309821754。此值将应用于位操作，掩码相较于桶数减1。在我们使用4个桶的示例中，掩码3，位操作如下：





哈希值不仅用于桶中值的分配，还参与其他的操作。每个桶都将其哈希值的首字节存储在一个内部数组中，这使得 Go 可以对键进行索引，并跟踪桶中的空槽。让我们看一下哈希在二进制表示下例子：





由于桶中有一个名为top hash的内部表，Go将能够在数据访问期间使用它们，并将其与请求的键的哈希值进行比较。

根据我们在程序中对 map 的使用，Go 需要对 map 进行扩容，以便管理更多的键/值对。



Map 扩容

如果桶收到要存储的键/值对，它将存储在桶中的8个可用插槽中。 如果它们都不可用，那么将创建一个溢出桶并将其链接到当前桶：





这里溢出属性表明了桶的内部结构。然而增加溢出桶会降低map的性能。为了解决这个问题，Go将会分配新桶（当前桶数的两倍），在新旧桶之间保持链接，并逐步迁移桶。实际上，在进行了新分配后，每个参与过写操作的桶，如果操作还未完成，都将被迁移。被迁移的桶中的所有键/值对都将被重新分配到新桶中，这意味着，先前同一个桶中存储在一起的键/值对，现在可能被分配到不同的桶中。



Go 使用负载因子来判断何时开始分配新桶并迁移旧桶。



Loading factor

Go选择6.5作为map的负载因子。你可以在代码中发现负载因子的相关研究：



// Picking loadFactor: too large and we have lots of overflow
// buckets, too small and we waste a lot of space. I wrote
// a simple program to check some stats for different loads:
// (64-bit, 8 byte keys and values)
//  loadFactor    %overflow  bytes/entry     hitprobe    missprobe
//        4.00         2.13        20.77         3.00         4.00
//        4.50         4.05        17.30         3.25         4.50
//        5.00         6.85        14.77         3.50         5.00
//        5.50        10.55        12.94         3.75         5.50
//        6.00        15.27        11.67         4.00         6.00
//        6.50        20.90        10.79         4.25         6.50
//        7.00        27.14        10.15         4.50         7.00
//        7.50        34.03         9.73         4.75         7.50
//        8.00        41.10         9.40         5.00         8.00
//
// %overflow   = percentage of buckets which have an overflow bucket
// bytes/entry = overhead bytes used per key/value pair
// hitprobe    = # of entries to check when looking up a present key
// missprobe   = # of entries to check when looking up an absent key



如果每个桶中的值的平均数量超过6.5，则map将增长。 正如我们在研究中看到的那样，由于基于键的哈希值的分布无法平均分布，因此选择接近8的值可能会导致大量的溢出桶。



⏭  这个系列的下一篇文章，将会讲解 map 的内部实现。



编译自https://medium.com/a-journey-with-go/go-map-design-by-example-part-i-3f78a064a352

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