Golang中Map的底层结构
其实提到Map，一般想到的底层实现就是 哈希表 ，哈希表的结构主要是Hashcode + 数组。
- 存储kv时，首先将k通过hashcode后对数组长度取余，决定需要放入的数组的index
- 当数组对应的index已有元素时，此时产生一个【哈希冲突】。一般来说哈希冲突的解决方式为链表法，即在冲突的位置生成一个链表来存储元素
转自：
参考：go语言中文文档：www.topgoer.com
对于哈希表的具体实现和哈希冲突的解决方案这里就不赘述了，大家可以去看大神程序员小灰的漫画：什么是HashMap？。
redis 中的Dict结构（用于实现RedisDB、Hashmap，Set等）其实就是非常典型的哈希表。Golang中的Map结构与传统的哈希表稍有不同，它数组的基本单元并不是kv对，而是 Bucket 。
每个bucket中可以放置8个kv对，这样可以减少对象的数量，有利于提升GC的性能；当bucket中放置不下时，会继续在溢出桶（overflow）中继续存储，串成一个链表的结构，如图所示：
链表法解决哈希冲突
Bucket中结构详解
// map 哈希表
type Hmap struct{
count int // 元素数量
....
B uint8 // 哈希表数组的容量大小=2^B
...
buckets unsafe.Pointer
oldBuckets unsafe.Pointer // 用于扩容
...
}
// Bucket 桶
type bmap struct{
tophash [8]uint8 // 哈希值的高8位
keys
values
overflow *bmap
}
- key的哈希值的低B位（比如数组大小为32，2^5=32，则B=5）决定了它放入buckets中的index位置
- key的哈希值的高8位放入bucket中的tophash字段中，因为每个bucket中最多可以放8个KV对，所以tophash为大小为8的数组：tophash字段可以用于加速key的比较，当在一个bucket中查询某key时，可以先比较哈希值的高8位是否符合，如果符合才会比较对应的key，这样加速了key比较的过程；
- keys和values为分开存储的，因为key和value可能是不同类型，比如map[int64]int8，分开存储不需要进行字节补齐，可以节省空间；
- overflow即溢出桶，用于存储哈希冲突后超过8对的kv对
扩容操作
负载因子=元素数量/数组大小
redis是1时扩容；golang因为数组中元素为bucket，每个bucket可以放8个kv，所以是在load factor = 6.5时才会触发扩容逻辑：
- 扩容时容量翻倍，申请一个新的数组，采用渐进式哈希的方式进行迁移（和redis类似，可以避免影响性能）
- 迁移过程中支持读写：
- 新增kv只写新表
- 修改和删除双写，保证新老表中的数据一致
- 读取时优先读老表，再读新表
- 迁移过程为每次update/remove操作时触发部分搬迁，每次搬迁2部分bucket中的数据：
- 修改的key所在的当前Bucket
- 按照顺序搬迁的一个Bucket（避免某些bucket一直未被访问导致无法搬迁成功）
- 直到所有数据搬迁完成后，删除oldBuckets，使得老哈希表中的Bucket对象被GC回收
遍历Map乱序之谜
在写代码时，当我们使用for k,v := range map {} 时会发现，每次输出的kv都是乱序的，既然map的底层是数组为什么不能按照固定顺序地输出呢？
结合上文我们说到扩容流程，由于扩容过程会新申请一个数组，并且将keys重新rehash后放入新的数组中。那么新的数组中的key的顺序就改变了，因此哈希表的底层实现使得map无法保证稳定地按照同一顺序输出keys。
Golang的作者为了”提醒“新手程序员不要依赖map遍历时返回的key顺序，采用随机选择遍历起始位置的方式使得遍历时返回是乱序的。
