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介绍一下Slice

  • 先讲一下slice的产生背景,首先,go本身是有数组的,但是不会自动扩容,然而实际工作中会有很多场景是要求能自动扩容的,比如说你接用户的数据,你肯定要设置一个可以自动扩容的数组来接,因为你没办法预测他会传多大的数据,提前设置的数组过大或者过小都不合适,因此,go的slice应运而生

  • slice结构包含一个指向底层数组的指针长度容量。这样的设置就可以看出他是一个轻量级的容器,因为实际上只是一个对底层数组的引用

  • slice的扩容机制,在长度超过容量的时候,如果容量<1024那么双倍扩容,而如果容量>1024进行1.25倍扩容,这种设计是为了平衡内存和性能。值得注意的是,扩容的时候底层数组会重新分配,内存地址发生变化。

  • slice还有一个优点是:nil切片可以直接作为空集合使用。主要用在函数返回值延迟初始化

// 函数返回值
func GetIDs() []int {// 如果无数据,返回nil而非空切片,节省内存return nil
}ids := GetIDs()
if ids == nil {fmt.Println("No data") // 可明确区分"无数据"和"空数据"
}// 延迟初始化
var cache []string  // 初始为nilfunc AddToCache(item string) {cache = append(cache, item) // 首次调用时自动初始化
}var s []int          // nil切片// 1. 遍历:不会panic(相当于遍历空集合)
for i, v := range s {fmt.Println(i, v) // 无输出
}// 2. 读取:不会panic(返回零值)
fmt.Println(s[0])    // panic: runtime error(但len(s)=0时访问会panic)
fmt.Println(s[:])    // [](安全截取,返回空切片)// 3. 追加元素:自动初始化底层数组
s = append(s, 1)     // 自动分配底层数组,s不再是nil
fmt.Println(s)       // [1]

在函数返回值中使用,可以直接返回nil,而不是空切片,节省内存。
延迟初始化中可以明白,与显示初始化切片相比空切片更加节省内存,并且append range操作空切片是安全的。


介绍一下map

  • 先讲一下map的产生背景:主要是为了解决切片/数组的使用缺陷,实际场景更倾向于用键来索引值,而不是单纯的数字索引,比如通过用户id查用户信息
  • map的结构,go中的map是一个8Byte的指针,指向hmap结构体(理解为哈希map),hmap又包含若干个bmap数组(俗称的bucket)每个bmap底层都采用链表结构。值得注意的是map不支持并发读写,hmap中会有一个字段flags标识写入状态
  • 通过工作过程理解存储原理
    首先定义的map变量指向hmap,hmap中字段buckets又指向n个bmap(桶),每一个桶存8个键值对(键和值是分开存的),在8个kv前面会有8个tophash,tophash存储key经过hash运算后的高8位,这玩意可以用来快速定位要查的key是否存在在桶里,最后会有一个bmap类型指针,指向溢出桶,溢出桶结构与bmap桶相同,主要是为了减少扩容次数引入的,当一个普通桶bmap存满时,链接的还有可用的溢出桶,就会往溢出桶里面存。在hash认为要分配的桶数目大于2^4就会预分配溢出桶

为什么要把bmap里的8个k-v对分开存?首先前面说了bmap底层是链表,如果连着存会出现[string1, int1, string2, int2]这样,你这个链表到底是string类型还是int类型呢,int是8Byte,string就是16Byte,会产生内存对齐的问题,导致内存空间浪费,所以用[string1, string2], [int1, int2]这样来存

负载因子:存储键值对数目 / 桶数目

  • 扩容机制:当一个桶(bucket)填满,或者负载因子超过一定阈值时,Go 会启动扩容流程。
    要扩容时会弄一组大小更大的 buckets并且用oldbuckets指针指向老的buckets数组,采用渐进式扩容。为什么要这样扩容而不是直接复制新桶呢?因为在存储数据比较多的时候直接一次迁移所有的桶花费很高,所以扩容时先弄一个合适大小的桶,通过oldbuckets指针指向旧数据,确保对旧数据的链接,再增加一个字段nevacuate记录迁移进度,当hash表每次读写时如果检测到当前处于扩容阶段,就完成一部分键值对迁移,一直到所有旧桶全部迁移成功。

这种,将键值对的迁移通过时间分配多次hash操作的扩容方式,称之为渐进式扩容,可以避免一次性扩容带来的性能抖动

其实还有其他的扩容机制,比如等量扩容小map扩容
等量扩容:一般发生情况是map中大量kv被删除,但是却没有超过设定的负载因子阈值(渐进式扩容没有触发),此时bucket会变得很稀疏空间浪费;这时会创建同样大小的新buckets数组,重新紧凑排列元素,压缩空间
小map扩容:当map很小的时候,go会直接一次性完成迁移,此时成本相较于渐进式扩容是很低的

map源码注解
// Hash map 的主结构
type hmap struct {count     int     // 当前存储的键值对数量(影响 len(map))flags     uint8   // map 的状态标志(如只读标记)B         uint8   // 表示 2^B 个 bucketnoverflow uint16  // 溢出 bucket 的近似数量(用于估算)hash0     uint32  // 哈希种子(防止哈希冲突攻击)buckets    unsafe.Pointer // 指向当前的 buckets 数组oldbuckets unsafe.Pointer // 若正在扩容,指向旧的 bucketsnevacuate  uintptr        // 渐进式扩容时的迁移进度计数extra *mapextra // 一些可选字段(如 overflow 桶指针)
}// 单个 bucket
type bmap struct {tophash [8]uint8 // 每个 key 哈希值的高位(加速查找)// 后面紧跟:// - bucket 内的所有 key(连续排放)// - bucket 内的所有 value(连续排放)// - 一个 overflow 指针(指向下一个溢出桶)
}// 存储额外信息
type mapextra struct {overflow    *[]*bmap // 当前 buckets 的 overflow 桶列表oldoverflow *[]*bmap // 扩容时旧桶的 overflow 桶列表nextOverflow *bmap   // 下一个可用的空闲 overflow 桶
}

https://github.com/0voice

http://www.dtcms.com/wzjs/369977.html

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