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。
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package mainimport ( "fmt")// bool 的零值是falsevar m map[int]bool a, ok := m[1]fmt.Println(a, ok) // false false// int 的零值是0var m map[int]int a, ok := m[1]fmt.Println(a, ok) // 0 falsefunc main() { var agemap[string]int if age== nil { fmt.Println("map is nil.") age= make(map[string]int) }} |
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。
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func main() { exp := map[string]int{ "steve": 20, "jamie": 80, } fmt.Println("Ori exp", age) newexp:= exp newexp["steve"] = 18 fmt.Println("exp changed", exp)}//Ori age map[steve:20 jamie:80]//age changed map[steve:18 jamie:80] |
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。
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//正常遍历：for k, v := range exp { fmt.Println(k, v)}//有序遍历import "sort"var keys []string// 把key单独抽取出来，放在数组中for k, _ := range exp { keys = append(keys, k)}// 进行数组的排序sort.Strings(keys)// 遍历数组就是有序的了for _, k := range keys { fmt.Println(k, m[k])} |
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：
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type hmap struct { count int //元素个数 flags uint8 B uint8 //扩容常量 noverflow uint16 //溢出 bucket 个数 hash0 uint32 //hash 种子 buckets unsafe.Pointer //bucket 数组指针 oldbuckets unsafe.Pointer //扩容时旧的buckets 数组指针 nevacuate uintptr //扩容搬迁进度 extra *mapextra //记录溢出相关}type bmap struct { tophash [bucketCnt]uint8 // Followed by bucketCnt keys //and then bucketan Cnt values // Followed by overflow pointer.} |
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
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// mapextra holds fields that are not present on all maps.type mapextra struct { // If both key and value do not contain pointers and are inline, then we mark bucket // type as containing no pointers. This avoids scanning such maps. // However, bmap.overflow is a pointer. In order to keep overflow buckets // alive, we store pointers to all overflow buckets in hmap.extra.overflow and hmap.extra.oldoverflow. // overflow and oldoverflow are only used if key and value do not contain pointers. // overflow contains overflow buckets for hmap.buckets. // oldoverflow contains overflow buckets for hmap.oldbuckets. // The indirection allows to store a pointer to the slice in hiter. overflow *[]*bmap oldoverflow *[]*bmap // nextOverflow holds a pointer to a free overflow bucket. nextOverflow *bmap} |
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。
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type typeAlg struct { // function for hashing objects of this type // (ptr to object, seed) -> hash hash func(unsafe.Pointer, uintptr) uintptr // function for comparing objects of this type // (ptr to object A, ptr to object B) -> ==? equal func(unsafe.Pointer, unsafe.Pointer) bool// tophash calculates the tophash value for hash.func tophash(hash uintptr) uint8 { top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8)) if top < minTopHash { top += minTopHash } return top} |
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
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//makemap为make（map [k] v，hint）实现Go map创建。//如果编译器已确定映射或第一个存储桶,可以在堆栈上创建，hmap或bucket可以为非nil。//如果h！= nil，则可以直接在h中创建map。//如果h.buckets！= nil，则指向的存储桶可以用作第一个存储桶。func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap { if hint < 0 || hint > int(maxSliceCap(t.bucket.size)) { hint = 0 } // 初始化Hmap if h == nil { h = new(hmap) } h.hash0 = fastrand() // 查找将保存请求的元素数的size参数 B := uint8(0) for overLoadFactor(hint, B) { B++ } h.B = B // 分配初始哈希表 // if B == 0, 稍后会延迟分配buckets字段（在mapassign中） //如果提示很大，则将内存清零可能需要一段时间。 if h.B != 0 { var nextOverflow *bmap h.buckets, nextOverflow = makeBucketArray(t, h.B, nil) if nextOverflow != nil { h.extra = new(mapextra) h.extra.nextOverflow = nextOverflow } } return h} |
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：
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// makeBucketArray初始化地图存储区的后备数组。// 1 << b是要分配的最小存储桶数。// dirtyalloc之前应该为nil或bucket数组//由makeBucketArray使用相同的t和b参数分配。//如果dirtyalloc为零，则将分配一个新的支持数组，dirtyalloc将被清除并作为后备数组重用。func makeBucketArray(t *maptype, b uint8, dirtyalloc unsafe.Pointer) (buckets unsafe.Pointer, nextOverflow *bmap) { base := bucketShift(b) nbuckets := base // 对于小b，溢出桶不太可能出现。 // 避免计算的开销。 if b >= 4 { //加上估计的溢出桶数 //插入元素的中位数 //与此值b一起使用。 nbuckets += bucketShift(b - 4) sz := t.bucket.size * nbuckets up := roundupsize(sz) if up != sz { nbuckets = up / t.bucket.size } } if dirtyalloc == nil { buckets = newarray(t.bucket, int(nbuckets)) } else { // dirtyalloc先前是由上面的newarray（t.bucket，int（nbuckets）），但不能为空。 buckets = dirtyalloc size := t.bucket.size * nbuckets if t.bucket.kind&kindNoPointers == 0 { memclrHasPointers(buckets, size) } else { memclrNoHeapPointers(buckets, size) } } if base != nbuckets { //我们预先分配了一些溢出桶。 //为了将跟踪这些溢出桶的开销降至最低，我们使用的约定是，如果预分配的溢出存储桶发生了溢出指针为零，则通过碰撞指针还有更多可用空间。 //对于最后一个溢出存储区，我们需要一个安全的非nil指针；只是用bucket。 nextOverflow = (*bmap)(add(buckets, base*uintptr(t.bucketsize))) last := (*bmap)(add(buckets, (nbuckets-1)*uintptr(t.bucketsize))) last.setoverflow(t, (*bmap)(buckets)) } return buckets, nextOverflow} |
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
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// mapaccess1返回指向h [key]的指针。从不返回nil，而是 如果值类型为零，它将返回对零对象的引用,该键不在map中。 //注意：返回的指针可能会使整个map保持活动状态，因此请不要坚持很长时间。 func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer { if raceenabled && h != nil { //raceenabled是否启用数据竞争检测。 callerpc := getcallerpc() pc := funcPC(mapaccess1) racereadpc(unsafe.Pointer(h), callerpc, pc) raceReadObjectPC(t.key, key, callerpc, pc) } if msanenabled && h != nil { msanread(key, t.key.size) } if h == nil || h.count == 0 { return unsafe.Pointer(&zeroVal[0]) } // 并发访问检查 if h.flags&hashWriting != 0 { throw("concurrent map read and map write") } // 计算key的hash值 alg := t.key.alg hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0)) // alg.hash // hash值对m取余数得到对应的bucket m := uintptr(1)<<h.B - 1 b := (*bmap)(add(h.buckets, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize))) // 如果老的bucket还没有迁移，则在老的bucket里面找 if c := h.oldbuckets; c != nil { if !h.sameSizeGrow() { m >>= 1 } oldb := (*bmap)(add(c, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize))) if !evacuated(oldb) { b = oldb } } // 计算tophash，取高8位 top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8)) for { for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ { // 检查top值，如高8位不一样就找下一个 if b.tophash[i] != top { continue } // 取key的地址 k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize)) if alg.equal(key, k) { // alg.equal // 取value得地址 v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize)) } } // 如果当前bucket没有找到，则找bucket链的下一个bucket b = b.overflow(t) if b == nil { // 返回零值 return unsafe.Pointer(&zeroVal[0]) } }} |
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
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// 与mapaccess类似，但是如果map中不存在密钥，则为该密钥分配一个插槽func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer { ... //设置hashWriting调用alg.hash，因为alg.hash可能出现紧急情况后，在这种情况下，我们实际上并没有进行写操作. h.flags |= hashWriting if h.buckets == nil { h.buckets = newobject(t.bucket) // newarray(t.bucket, 1) }again: bucket := hash & bucketMask(h.B) if h.growing() { growWork(t, h, bucket) } b := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(h.buckets) + bucket*uintptr(t.bucketsize))) top := tophash(hash) var inserti *uint8 var insertk unsafe.Pointer var val unsafe.Pointer for { for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ { if b.tophash[i] != top { if b.tophash[i] == empty && inserti == nil { inserti = &b.tophash[i] insertk = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize)) val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize)) } continue } k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize)) if t.indirectkey { k = *((*unsafe.Pointer)(k)) } if !alg.equal(key, k) { continue } // 已经有一个 mapping for key. 更新它. if t.needkeyupdate { typedmemmove(t.key, k, key) } val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize)) goto done } ovf := b.overflow(t) if ovf == nil { break } b = ovf } //// 如果已经达到了load factor的最大值，就继续扩容。 //找不到键的映射。分配新单元格并添加条目。 //如果达到最大负载系数或溢出桶过多，并且我们还没有处于成长的中间，就开始扩容。 if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) { hashGrow(t, h) goto again // //扩大表格会使所有内容无效， so try again } if inserti == nil { // 当前所有存储桶已满，请分配一个新的存储桶 newb := h.newoverflow(t, b) inserti = &newb.tophash[0] insertk = add(unsafe.Pointer(newb), dataOffset) val = add(insertk, bucketCnt*uintptr(t.keysize)) } // 在插入的位置，存储键值 if t.indirectkey { kmem := newobject(t.key) *(*unsafe.Pointer)(insertk) = kmem insertk = kmem } if t.indirectvalue { vmem := newobject(t.elem) *(*unsafe.Pointer)(val) = vmem } typedmemmove(t.key, insertk, key) *inserti = top h.count++done: if h.flags&hashWriting == 0 { throw("concurrent map writes") } h.flags &^= hashWriting if t.indirectvalue { val = *((*unsafe.Pointer)(val)) } return val} |
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
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func mapdelete(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) { ... // Set hashWriting after calling alg.hash, since alg.hash may panic, // in which case we have not actually done a write (delete). h.flags |= hashWriting bucket := hash & bucketMask(h.B) if h.growing() { growWork(t, h, bucket) } b := (*bmap)(add(h.buckets, bucket*uintptr(t.bucketsize))) top := tophash(hash)search: for ; b != nil; b = b.overflow(t) { for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ { if b.tophash[i] != top { continue } k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize)) k2 := k if t.indirectkey { k2 = *((*unsafe.Pointer)(k2)) } if !alg.equal(key, k2) { continue } // 如果其中有指针，则仅清除键。 if t.indirectkey { *(*unsafe.Pointer)(k) = nil } else if t.key.kind&kindNoPointers == 0 { memclrHasPointers(k, t.key.size) } v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize)) if t.indirectvalue { *(*unsafe.Pointer)(v) = nil } else if t.elem.kind&kindNoPointers == 0 { memclrHasPointers(v, t.elem.size) } else { memclrNoHeapPointers(v, t.elem.size) } // 若找到把对应的tophash里面的打上空的标记 b.tophash[i] = empty h.count-- break search } } if h.flags&hashWriting == 0 { throw("concurrent map writes") } h.flags &^= hashWriting} |
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：
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// overLoadFactor 判断放置在1 << B个存储桶中的计数项目是否超过loadFactor。func overLoadFactor(count int, B uint8) bool { return count > bucketCnt && uintptr(count) > loadFactorNum*(bucketShift(B)/loadFactorDen) //return 元素个数>8 && count>bucket数量*6.5,其中loadFactorNum是常量13，loadFactorDen是常量2,所以是6.5,bucket数量不算overflow bucket.}// tooManyOverflowBuckets 判断noverflow存储桶对于1 << B存储桶的map是否过多。// 请注意，大多数这些溢出桶必须稀疏使用。如果使用密集，则我们已经触发了常规map扩容。func tooManyOverflowBuckets(noverflow uint16, B uint8) bool { // 如果阈值太低，我们会做多余的工作。如果阈值太高，则增大和缩小的映射可能会保留大量未使用的内存。 //“太多”意味着（大约）溢出桶与常规桶一样多。有关更多详细信息，请参见incrnoverflow。 if B > 15 { B = 15 } // 译器在这里看不到B <16;掩码B生成较短的移位码。 return noverflow >= uint16(1)<<(B&15)}{ .... // 如果我们达到最大负载率或溢流桶过多，并且我们还没有处于成长的中间，就开始成长。 if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) { hashGrow(t, h) goto again // 扩大表格会使所有内容失效，so try again } //if (不是正在扩容 && (元素个数/bucket数超过某个值 || 太多overflow bucket)) { 进行扩容 //} ....} |
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：
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//仅对hash表进行扩容，这里不进行搬迁func hashGrow(t *maptype, h *hmap) { // 如果达到负载系数，则增大尺寸。否则，溢出bucket过多，因此，保持相同数量的存储桶并横向“增长”。 bigger := uint8(1) if !overLoadFactor(h.count+1, h.B) { bigger = 0 h.flags |= sameSizeGrow } oldbuckets := h.buckets newbuckets, nextOverflow := makeBucketArray(t, h.B+bigger, nil) flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator) if h.flags&iterator != 0 { flags |= oldIterator } // 提交增长（atomic wrt gc） h.B += bigger h.flags = flags h.oldbuckets = oldbuckets h.buckets = newbuckets h.nevacuate = 0 h.noverflow = 0 if h.extra != nil && h.extra.overflow != nil { // 将当前的溢出bucket提升到老一代。 if h.extra.oldoverflow != nil { throw("oldoverflow is not nil") } h.extra.oldoverflow = h.extra.overflow h.extra.overflow = nil } if nextOverflow != nil { if h.extra == nil { h.extra = new(mapextra) } h.extra.nextOverflow = nextOverflow } //哈希表数据的实际复制是增量完成的，通过growWork（）和evacuate（）。} |
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：
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func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) { //确保我们迁移了了对应的oldbucket，到我们将要使用的存储桶。 evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask()) // 疏散一个旧桶以在生长上取得进展 if h.growing() { evacuate(t, h, h.nevacuate) }} |
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：
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func main() { test := map[int]int {1:1} go func() { i := 0 for i < 10000 { test[1]=1 i++ } }() go func() { i := 0 for i < 10000 { test[1]=1 i++ } }() time.Sleep(2*time.Second) fmt.Println(test)}//fatal error: concurrent map read and map write |
并发读写map结构的数据引起了错误。
解决方案1：加锁
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func main() { test := map[int]int {1:1} var s sync.RWMutex go func() { i := 0 for i < 10000 { s.Lock() test[1]=1 s.Unlock() i++ } }() go func() { i := 0 for i < 10000 { s.Lock() test[1]=1 s.Unlock() i++ } }() time.Sleep(2*time.Second) fmt.Println(test)} |
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
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func main() { test := sync.Map{} test.Store(1, 1) go func() { i := 0 for i < 10000 { test.Store(1, 1) i++ } }() go func() { i := 0 for i < 10000 { test.Store(1, 1) i++ } }() time.Sleep(time.Second) fmt.Println(test.Load(1))} |
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。
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var intMap map[int]int func main() { printMemStats("初始化") // 添加1w个map值 intMap = make(map[int]int, 10000) for i := 0; i < 10000; i++ { intMap[i] = i } // 手动进行gc操作 runtime.GC() // 再次查看数据 printMemStats("增加map数据后") log.Println("删除前数组长度：", len(intMap)) for i := 0; i < 10000; i++ { delete(intMap, i) } log.Println("删除后数组长度：", len(intMap)) // 再次进行手动GC回收 runtime.GC() printMemStats("删除map数据后") // 设置为nil进行回收 intMap = nil runtime.GC() printMemStats("设置为nil后") } func printMemStats(mag string) { var m runtime.MemStats runtime.ReadMemStats(&m) log.Printf("%v：分配的内存 = %vKB, GC的次数 = %v\n", mag, m.Alloc/1024, m.NumGC) } //初始化：分配的内存 = 65KB, GC的次数 = 0 //增加map数据后：分配的内存 = 381KB, GC的次数 = 1 //删除前数组长度： 10000 //删除后数组长度： 0 //删除map数据后：分配的内存 = 381KB, GC的次数 = 2 //设置为nil后：分配的内存 = 68KB, GC的次数 = 3 |
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服务器之家网站的支持！如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
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