Dig101-Go 之读懂 map 的底层设计

Dig101: dig more, simplified more and know more

在 golang 中，map是一个不可或缺的存在。

它作为哈希表，简单易用，既能自动处理哈希碰撞，又能自动扩容或重新内存整理，避免读写性能的下降。

这些都要归功于其内部实现的精妙。本文尝试去通过源码去分析一下其背后的故事。

我们不会过多在源码分析上展开，只结合代码示例对其背后设计实现上做些总结，希望可以简单明了一些。

希望看完后，会让你对 map 的理解有一些帮助。网上也有很多不错的源码分析，会附到文末，感兴趣的同学自行查看下。

（本文分析基于 Mac 平台上 go1.14beta1 版本。长文预警 ... ）

我们先简单过下 map 实现 hash 表所用的数据结构，这样方便后边讨论。

0x01 map 的内部结构

在这里我们先弄清楚 map 实现的整体结构

map 本质是 hash 表（hmap），指向一堆桶（buckets）用来承接数据，每个桶（bmap）能存 8 组 k/v。

当有数据读写时，会用key的 hash 找到对应的桶。

为加速 hash 定位桶，bmap里记录了tophash数组（ hash 的高 8 位）

hash 表就会有哈希冲突的问题（不同 key 的 hash 值一样，即 hash 后都指向同一个桶），为此 map 使用桶后链一个溢出桶（overflow）链表来解决当桶 8 个单元都满了，但还有数据需要存入此桶的问题。

剩下noverflow,oldbuckets,nevacuate,oldoverflow 会用于扩容，暂时先不展开

具体对应的数据结构详细注释如下：

（虽然多，先大致过一遍，后边遇到会在提到）

// runtime/map.go
// A header for a Go map.
type hmap struct {
  //用于 len(map)
  count     int
  //标志位
  // iterator     = 1 // 可能有遍历用 buckets
  // oldIterator  = 2 // 可能有遍历用 oldbuckets，用于扩容期间
  // hashWriting  = 4 // 标记写，用于并发读写检测
  // sameSizeGrow = 8 // 用于等大小 buckets 扩容，减少 overflow 桶
  flags     uint8

  // 代表可以最多容纳 loadFactor * 2^B 个元素（ loadFactor=6.5 ）
  B         uint8
  // overflow 桶的计数，当其接近 1<<15 - 1 时为近似值
  noverflow uint16
  // 随机的 hash 种子，每个 map 不一样，减少哈希碰撞的几率
  hash0     uint32

  // 当前桶，长度为（ 0-2^B ）
  buckets    unsafe.Pointer
  // 如果存在扩容会有扩容前的桶
  oldbuckets unsafe.Pointer
  // 迁移数，标识小于其的 buckets 已迁移完毕
  nevacuate  uintptr

  // 额外记录 overflow 桶信息，不一定每个 map 都有
  extra *mapextra
}

// 额外记录 overflow 桶信息
type mapextra struct {
  overflow    *[]*bmap
  oldoverflow *[]*bmap

  // 指向下一个可用 overflow 桶
  nextOverflow *bmap
}

const(
  // 每个桶 8 个 k/v 单元
  BUCKETSIZE  = 8
  // k 或 v 类型大小大于 128 转为指针存储
  MAXKEYSIZE  = 128
  MAXELEMSIZE = 128
)

// 桶结构 （字段会根据 key 和 elem 类型动态生成，见下边 bmap ）
type bmap struct {
  // 记录桶内 8 个单元的高 8 位 hash 值，或标记空桶状态，用于快速定位 key
  // emptyRest      = 0 // 此单元为空，且更高索引的单元也为空
  // emptyOne       = 1 // 此单元为空
  // evacuatedX     = 2 // 用于表示扩容迁移到新桶前半段区间
  // evacuatedY     = 3 // 用于表示扩容迁移到新桶后半段区间
  // evacuatedEmpty = 4 // 用于表示此单元已迁移
  // minTopHash     = 5 // 最小的空桶标记值，小于其则是空桶标志
  tophash [bucketCnt]uint8
}

// cmd/compile/internal/gc/reflect.go
// func bmap(t *types.Type) *types.Type {
// 每个桶内 k/v 单元数是 8
type bmap struct{
  topbits [8]uint8 //tophash
  keys [8]keytype
  elems [8]elemtype
  // overflow 桶
  // otyp 类型为指针*Type,
  // 若 keytype 及 elemtype 不含指针，则为 uintptr
  // 使 bmap 整体不含指针,避免 gc 去 scan 此类 map
  overflow otyp
}

这里有几个字段需要解释一下：

• hmap.B

这个为啥用 2 的对数来表示桶的数目呢？

这里是为了 hash 定位桶及扩容方便

比方说，hash%n可以定位桶， 但%操作没有位运算快。

而利用 n=2^B，则 hash%n=hash&(n-1)

则可优化定位方式为: hash&(1<<B-1)， (1<<B-1)即源码中BucketMask

再比方扩容，hmap.B=hmap.B+1 即为扩容到二倍

• bmap.keys, bmap.elems

在桶里存储 k/v 的方式不是一个 k/v 一组, 而是 k 放一块，v 放一块。

这样的相对 k/v 相邻的好处是，方便内存对齐。比如map[int64]int8, v 是int8,放一块就避免需要额外内存对齐。

另外对于大的 k/v 也做了优化。

正常情况 key 和 elem 直接使用用户声明的类型，但当其 size 大于 128(MAXKEYSIZE/MAXELEMSIZE)时，

则会转为指针去存储。（也就是indirectkey、indirectelem）

• hmap.extra

这个额外记录溢出桶意义在哪？

具体是为解决让gc不需要扫描此类bucket。

只要 bmap 内不含指针就不需 gc 扫描。

当map的key和elem类型都不包含指针时，但其中的overflow是指针。

此时 bmap 的生成函数会将overflow的类型转化为uintptr。

而uintptr虽然是地址，但不会被gc认为是指针，指向的数据有被回收的风险。

此时为保证其中的overflow指针指向的数据存活，就用mapextra结构指向了这些buckets，这样 bmap 有被引用就不会被回收了。

关于 uintptr 可能被回收的例子，可以看下 go101 - Type-Unsafe Pointers 中 Some Facts in Go We Should Know

0x02 map 的 hash 方式

了解 map 的基本结构后，我们通过下边代码分析下 map 的 hash

var m = map[interface{}]int{}
var i interface{} = []int{}
//panic: runtime error: hash of unhashable type []int
println(m[i])
//panic: runtime error: hash of unhashable type []int
delete(m, i)

为什么不可以用[]int作为 key 呢？

查找源码中 hash 的调用链注释如下：

// runtime/map.go
// mapassign，mapaccess1 中 获取 key 的 hash
hash := t.hasher(key, uintptr(h.hash0))

// cmd/compile/internal/gc/reflect.go
func dtypesym(t *types.Type) *obj.LSym {
  switch t.Etype {
    // ../../../../runtime/type.go:/mapType
  case TMAP:
    ...
    // 依据 key 构建 hash 函数
    hasher := genhash(t.Key())
    ...
  }
}

// cmd/compile/internal/gc/alg.go
func genhash(t *types.Type) *obj.LSym {
  switch algtype(t) {
  ...
  //具体针对 interface 调用 interhash
  case AINTER:
    return sysClosure("interhash")
  ...
  }
}

// runtime/alg.go
func interhash(p unsafe.Pointer, h uintptr) uintptr {
  //获取 interface p 的实际类型 t，此处为 slice
  a := (*iface)(p)
  tab := a.tab
  t := tab._type
  // slice 类型不可比较，没有 equal 函数
  if t.equal == nil {
    panic(errorString("hash of unhashable type " + t.string()))
  }
  ...
}

如上，我们会发现 map 的 hash 函数并不唯一。

它会对不同 key 类型选取不同的 hash 方式，以此加快 hash 效率

这个例子slice不可比较，所以不能作为 key。

也对，不可比较的类型作为 key 的话，找到桶但没法比较 key 是否相等，那 map 用这个 key 读写都会是个问题。

还有哪些不可比较？

cmd/compile/internal/gc/alg.go的 algtype1 函数中可以找到返回ANOEQ（不可比较类型）的类型,如下：

• func,map,slice
• 内部元素有这三种类型的 array 和 struct 类型

0x03 map 的扩容方式

map不可以对其值取地址；

如果值类型为slice或struct，不能直接操作其内部元素

我们用代码验证如下：

m0 := map[int]int{}
// ❎ cannot take the address of m0[0]
_ = &m0[0]

m := make(map[int][2]int)
// ✅
m[0] = [2]int{1, 0}
// ❎ cannot assign to m[0][0]
m[0][0] = 1
// ❎ cannot take the address of m[0]
_ = &m[0]

type T struct{ v int }
ms := make(map[int]T)
// ✅
ms[0] = T{v: 1}
// ❎ cannot assign to struct field ms[0].v in map
ms[0].v = 1
// ❎ cannot take the address of ms[0]
_ = &ms[0]
}

为什么呢？

这是因为map内部有渐进式扩容，所以map的值地址不固定，取地址没有意义。

也因此，对于值类型为slice和struct, 只有把他们各自当做整体去赋值操作才是安全的。go 有个 issue 讨论过这个问题：issues-3117

针对扩容的方式，有两类，分别是：

• sameSizeGrow

过多的overflow使用，使用等大小的 buckets 重新整理，回收多余的overflow桶，提高 map 读写效率，减少溢出桶占用

这里借助hmap.noverflow来判断溢出桶是否过多

hmap.B<=15 时，判断是溢出桶是否多于桶数1<<hmap.B

否则只判断溢出桶是否多于 1<<15

这也就是为啥hmap.noverflow，当其接近1<<15 - 1时为近似值, 只要可以评估是否溢出桶过多不合理就行了

• biggerSizeGrow

count/size > 6.5 (装载因子 :overLoadFactor）, 避免读写效率降低。

扩容一倍，并渐进的在赋值和删除（mapassign 和 mapdelete）期间，

对每个桶重新分流到x（原来桶区间）和y（扩容后的增加的新桶区间）

这里overLoadFactor （ count/size ）是评估桶的平均装载数据能力，即 map 平均每个桶装载多少个 k/v。

这个值太大，则桶不够用，会有太多溢出桶；太小，则分配了太多桶，浪费了空间。

6.5 是测试后对 map 装载能力最大化的一个的选择。

源码中扩容代码注释如下：

// mapassign 中创建新 bucket 时检测是否需要扩容
if !h.growing() && //非扩容中
  (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
  // 提交扩容，生成新桶，记录旧桶相关。但不开始
  // 具体开始是后续赋值和删除期间渐进进行
  hashGrow(t, h)
}

//mapassign 或 mapdelete 中 渐进扩容
bucket := hash & bucketMask(h.B)
if h.growing() {
  growWork(t, h, bucket)
}

// 具体迁移工作执行，每次最多两个桶
func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {
  // 迁移对应旧桶
  // 若无迭代器遍历旧桶，可释放对应的 overflow 桶或 k/v
  // 全部迁移完则释放整个旧桶
  evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())

  // 如果还有旧桶待迁移，再迁移一个
  if h.growing() {
    evacuate(t, h, h.nevacuate)
  }
}

具体扩容evacuate（迁移）时，判断是否要将旧桶迁移到新桶后半区间（y）有段代码比较有趣, 注释如下：

newbit := h.noldbuckets()
var useY uint8
if !h.sameSizeGrow() {
  // 获取 hash
  hash := t.hasher(k2, uintptr(h.hash0))
  if h.flags&iterator != 0 && !t.reflexivekey() && !t.key.equal(k2, k2) {
  // 这里 key != key 是指 key 为 NaNs，
  // 此时 useY = top & 1 意味着有 50%的几率到新桶区间
    useY = top & 1
    top = tophash(hash)
  } else {
    if hash&newbit != 0 {
  // 举例来看 若扩容前 h.B=3 时, newbit=1<<3
  // hash&newbit != 0 则 hash 形如 xxx1xxx
  // 新 hmap 的 BucketMask= 1<<4 - 1 (1111: 15)
  // 则 hash&新 BucketMask > 原 BucketMask 1<<3-1 (111: 7)
  // 所以去新桶区间
      useY = 1
    }
  }
}

// 补充一个 key != key 的代码示例
n1, n2 := math.NaN(), math.NaN()
m := map[float64]int{}
m[n1], m[n2] = 1, 2
println(n1 == n2, m[n1], m[n2])
// output: false 0 0
// 所以 NaN 做 key 没有意义。。。

弄清楚 map 的结构、hash 和扩容，剩下的就是初始化、读写、删除和遍历了，我们就不详细展开了，简单过下。

0x04 map 的初始化

map 不初始化时为 nil，是不可以操作的。可以通过 make 方式初始化

// 不指定大小
s := make(map[int]int)
// 指定大小
b := make(map[int]int,10)

对于这两种 map 内部调用方式是不一样的

• small map

当不指定大小或者指定大小不大于 8 时，调用

func makemap_small() *hmap {

只需要直接在堆上初始化hmap和 hash 种子（hash0）就行。

• bigger map

当大小大于 8， 调用

func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap {

hint溢出则置 0

初始化hmap和 hash 种子

根据overLoadFactor:6.5的要求, 循环增加h.B， 获取 hint/(1<<h.B) 最接近 6.5 的h.B

预分配 hashtable 的 bucket 数组

h.B 大于 4 的话，多分配至少1<<(h.B-4)（需要内存对齐）个 bucket，用于可能的overflow桶使用，

并将 h.nextOverflow设置为第一个可用的overflow桶。

最后一个overflow桶指向h.buckets(方便后续判断已无overflow桶)

0x05 map 的读取

对于 map 的读取有着三个函数，主要区别是返回参数不同

mapaccess1: m[k]
mapaccess2: a,b = m[i]
mapaccessk: 在 map 遍历时若 grow 已发生，key 可能有更新，需用此函数重新获取 k/v

计算 key 的 hash,定位当前 buckets 里桶位置

如果当前处于扩容中，也尝试去旧桶取对应的桶，需考虑扩容前 bucket 大小是否为现在一半，且其所指向的桶未迁移

然后就是按照 bucket->overflow 链表的顺序去遍历，直至找到tophash匹配且 key 相等的记录（ entry ）

期间，如果 key 或者 elem 是转过指针（ size 大于 128 ），需转回对应值。

map 为空或无值返回 elem 类型的零值

0x06 map 的赋值

计算 key 的 hash，拿到对应的桶

如果此时处于扩容期间，则执行扩容growWork

对桶 bucket->overflow 链表遍历

• 若有空桶(对应 tophash[i]为空)，则准备在此空桶存储 k/v

• 若非空，且和 tophash 相等，且 key 相等，则更新对应 elem

• 若无可用桶，则分配一个新的 overflow 桶来存储 k/v, 会判断是否需要扩容

最后若使用了空桶或新overflow桶，则要将对应tophash更新回去, 如果需要的话，也更新count

0x07 map 的删除

获取待删除 key 对应的桶，方式和 mapassign 的查找方式基本一样，找到则清除 k/v。

这里还有个额外操作：

如果当前 tophash 状态是：当前 cell 为空（emptyOne），

若其后桶或其后的 overflow 桶状态为：当前 cell 为空前索引高于此 cell 的也为空（emptyRest）,则将当前状态也更新为emptyRest

倒着依次往前如此处理，实现 emptyOne -> emptyRest的转化

这样有什么好处呢？

答案是为了方便读写删除（mapaccess,mapassign,mapdelete）时做桶遍历（bucketLoop）能减少不必要的空 bucket 遍历

截取代码如下：

bucketloop:
  for ; b != nil; b = b.overflow(t) {
    for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
      if b.tophash[i] != top {
        // 减少空 cell 的遍历
        if b.tophash[i] == emptyRest {
          break bucketloop
        }
        continue
      }
    ...
  }

0x08 map 的遍历

先调用mapiterinit 初始化用于遍历的 hiter结构体, 这里会用随机定位出一个起始遍历的桶hiter.startBucket, 这也就是为啥 map 遍历无序。

随机获取起始桶的代码如下：

r := uintptr(fastrand())
// 随机数不够用得再加一个 32 位
if h.B > 31-bucketCntBits {
  r += uintptr(fastrand()) << 31
}
it.startBucket = r & bucketMask(h.B)

在调用mapiternext去实现遍历, 遍历中如果处于扩容期间，如果当前桶已经迁移了，那么就指向新桶，没有迁移就指向旧桶

至此，map 的内部实现我们就过完了。

里边有很多优化点，设计比较巧妙，简单总结一下：

• 以 2 的对数存储桶数，便于优化 hash 模运算定位桶，也利于扩容计算
• 每个 map 都随机 hash 种子，减少哈希碰撞的几率
• map 以 key 的类型确定 hash 函数，对不同类型针对性优化 hash 计算方式
• 桶内部 k/v 并列存储，减少不必要的内存对齐浪费；对于大的 k/v 也会转为指针，便于内存对齐和控制桶的整体大小
• 桶内增加 tophash 数组加快单元定位，也方便单元回收（空桶）标记
• 当桶 8 个单元都满了，还存在哈希冲突的 k/v，则在桶里增加 overflow 桶链表存储
• 桶内若只有 overflow 桶链表是指针，则 overflow 类型转为 uintptr，并使用 mapextra 引用该桶，避免桶的 gc 扫描又保证其 overflow 桶存活
• 写操作增加新桶时如果需要扩容，只记录提交，具体执行会分散到写操作和删除操作中渐进进行，将迁移成本打散
• 哈希表的装载因子不满足要求是，扩容一倍，保证桶的装载能力
• 哈希表 overflow 桶过多，则内存重新整理，减少不必要的 overflow 桶，提升读写效率
• 对指定不同大小的 map 初始化，区别对待，不必要的桶预分配就避免；桶较多的情况下，也增加 overflow 桶的预分配
• 每次遍历起始位置随机，严格保证 map 无序语义
• 使用 flags 位标记检测 map 的并发读写，发现时 panic，一定程度上预防数据不一致发生

趁热打铁，建议你再阅读一遍源码，加深一下理解。

附上几篇不错的源码分析文章，代码对应的go版本和本文不一致，但变化不大，可以对照着看。

• cch123 - map
• draveness - 哈希表
• SVz - go-源码研读-map

本文代码见 NewbMiao/Dig101-Go

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推荐阅读：Dig101-Go 系列，挖一挖技术背后的故事。