这篇文章主要讲解了“Golang中map扩容底层如何实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Golang中map扩容底层如何实现”吧！主要包含两个核心结构体hmap和bmap数据会先存储在正常桶hmap.buckets指向的bmap数组中，一个bmap只能存储8组键值对数据，超过则会将数据存储到溢出桶hmap.extra.overflow指向的bmap数组中那么，当溢出桶也存储不下了，会怎么办呢，数据得存储到哪去呢？答案，肯定是扩容，那么扩容怎么实现的呢？接着往下看在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容map元素个数 > 6.5 * 桶个数其中bucketCnt = 8，一个桶可以装的最大元素个数loadFactor = 6.5，负载因子，平均每个桶的元素个数bucketShift(B): 桶的个数当桶总数 = 桶总数，则认为溢出桶过多。当桶总数 >= 2 ^ 15 时，直接与 2 ^ 15 比较，当溢出桶总数 >= 2 ^ 15 时，即认为溢出桶太多了。对于条件2，其实算是对条件1的补充。因为在负载因子比较小的情况下，有可能 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是负载因子比较小，即 map 里元素总数少，但是桶数量多（真实分配的桶数量多，包括大量的溢出桶）。比如不断的增删，这样会造成overflow的bucket数量增多，但负载因子又不高，达不到第 1 点的临界值，就不能触发扩容来缓解这种情况。这样会造成桶的使用率不高，值存储得比较稀疏，查找插入效率会变得非常低，因此有了第 2 扩容条件。针对条件1，新建一个buckets数组，新的buckets大小是原来的2倍，然后旧buckets数据搬迁到新的buckets，该方法我们称之为双倍扩容针对条件2，并不扩大容量，buckets数量维持不变，重新做一遍类似双倍扩容的搬迁动作，把松散的键值对重新排列一次，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密，节省空间，提高 bucket 利用率，进而保证更快的存取，该方法我们称之为等量扩容上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 grow免费云主机域名Work() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果map存储了数以亿计的key-value，一次性搬迁将会造成比较大的延时，因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。感谢各位的阅读，以上就是“Golang中map扩容底层如何实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Golang中map扩容底层如何实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是百云主机，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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