Go语言针对Map的11问你知道几个?

目录1. Map 使用时需要注意哪些问题?2. Map 扩容是怎么实现的?3. Map 的 panic 能被 recover 吗?4. 并发使用 Map 除了加锁还有什么其他方案吗?5. sync.Map 和加锁的区别是什么?6. Map 的查询时间复杂度?7.Map Rehash 的策略是怎样的?什么时机会发生 Rehash?8. Map Rehash 具体会影响什么?哈希结果会受到什么影响?9. Map Rehash 过程中存放在旧桶的元素如何迁移?10. sync.Map 的 Load() 方法流程?11. sync.Map Store() 如何保持缓存层和底层 Map 数据是相同的?
1. Map 使用时需要注意哪些问题? Map 的键必须是可比较的类型,如整数、字符串和指针等,但是切片、函数和结构体等类型是不可比较的,因此不能用作键。Map 中的元素是无序的,这意味着遍历 Map 时,元素的顺序可能会随机改变。Map 的容量是动态变化的,它会自动调整容量以适应新的元素。如果使用未初始化的 Map,会导致运行时错误。需要使用 make() 函数来初始化 Map。Map 在并发环境下不是安全的。如果需要在并发环境下使用 Map,需要使用 sync 包中提供的锁机制来保护 Map。
2. Map 扩容是怎么实现的? 在 Go 中,Map 的内部实现是基于哈希表(hash table)的,因此,当 Map 中的键值对数量增加时,Map 会自动扩容以提供更多的存储空间。下面是 Go Map 扩容的具体步骤:
当 Map 中的元素数量超过了负载因子(load factor)和哈希表容量的乘积时,map 就会触发扩容操作。在 Go 中,负载因子默认为 6.5。Go Map 在扩容时会创建一个新的哈希表,并将原来的键值对重新散列到新的哈希表中。为了减少哈希冲突,新哈希表的容量是原来的两倍,并且容量一定是 2 的幂次方。在重新散列过程中,Go Map 会根据哈希值将原来的键值对分配到新哈希表中的对应位置上。如果两个键值对的哈希值相同,会使用链式哈希表(chained hash table)的方式进行处理,将它们放在同一个桶(bucket)中。一旦所有的键值对都已经重新散列到新的哈希表中,Go Map 就会将原来的哈希表释放掉,将新的哈希表作为 Map 的内部存储结构。 注意: 由于扩容操作可能会导致大量的重新散列操作,因此在扩容时可能会造成一定的性能影响。为了避免频繁扩容,可以在创建 Map 时指定一个较大的容量,或者手动调用 runtime.GC() 来触发垃圾回收操作,以释放未使用的内存。

3. Map 的 panic 能被 recover 吗? 不能,并发读写 Map 也是很容易遇到的问题。如下代码可以验证:

package main
import (
  "fmt"
)
func foo(){
  defer func(){
      if err := recover(); err != nil {
          fmt.Println(err)
      }
  }()
  var bar = make(map[int]int)
  go func(){
      defer func(){
          if err := recover(); err != nil {
              fmt.Println(err)
          }
      }()
      for{
          _ = bar[1]
      }
  }()
  for{
      bar[1]=1
  }
}
func main(){
  foo()
  fmt.Println("exit")
}
输出:
fatal error: concurrent map read and map write

goroutine 18 [running]:
runtime.throw({0x1021bdf62?, 0x0?})
/opt/homebrew/Cellar/go@1.18/1.18.10/libexec/src/runtime/panic.go:992 +0x50 fp=0x14000046f70 sp=0x14000046f40 pc=0x10215f050
runtime.mapaccess1_fast64(0x0?, 0x0?, 0x1)
/opt/homebrew/Cellar/go@1.18/1.18.10/libexec/src/runtime/map_fast64.go:22 +0x174 fp=0x14000046f90 sp=0x14000046f70 pc=0x10213eaa4
main.foo.func2()
/Users/xxx/go/learn/main.go:43 +0x50 fp=0x14000046fd0 sp=0x14000046f90 pc=0x1021b8a00
runtime.goexit()
/opt/homebrew/Cellar/go@1.18/1.18.10/libexec/src/runtime/asm_arm64.s:1270 +0x4 fp=0x14000046fd0 sp=0x14000046fd0 pc=0x10218aa64
created by main.foo
/Users/xxx/go/learn/main.go:36 +0x84

goroutine 1 [runnable]:
main.foo()
/Users/xxx/go/learn/main.go:47 +0x98
main.main()
/Users/xxx/go/learn/main.go:52 +0x20
exit status 2
输出日志里没有出现我们在程序末尾打印的exit,而是直接将调用栈打印出来了。查看底层/opt/homebrew/Cellar/go@1.18/1.18.10/libexec/src/runtime/map_fast64.go:22中的代码不难发现这几行:
if h.flags&hashWriting != 0 {
  throw("concurrent map read and map write")
}
小结一下:
map会检测是否存在并发写如果检测到并发写会调用runtime.throw()函数抛出异常,这种异常是无法在业务代码中通过recover捕获的,直接error。这点最为致命。如果要并发写 map 必须在业务层面上加锁(sync.Mutexsync.RWMutext)或使用sync.Map
4. 并发使用 Map 除了加锁还有什么其他方案吗? 除了加锁之外,Go 并发使用 Map 的其他常见解决方案包括使用 sync.Map 和使用并发安全的第三方 Map 库。
1、使用 sync.Map sync.Map 是 Go 1.9 新增的一种并发安全的 Map,它的读写操作都是并发安全的,无需加锁。使用 sync.Map 的示例代码如下:
var m sync.Map
m.Store("name", "程序员祝融")
value, ok := m.Load("name")
if ok {
    fmt.Println(value)
}
// 输出程序员祝融
2、使用并发安全的第三方 Map 库 除了使用 sync.Map,还可以使用其他第三方的并发安全的 Map 库,如 concurrent-map、ccmap 等。这些库的使用方式与 Go 标准库的 Map 类似,但它们都提供了更高效、更可靠的并发安全保证。
注意: 使用并发安全的第三方 Map 库可能会导致额外的依赖和复杂性,因此需要仔细评估是否值得使用。

5. sync.Map 和加锁的区别是什么? sync.Map 和使用锁的区别在于,sync.Map 不需要在并发访问时进行加锁和解锁操作。相比之下,使用锁需要在并发访问时显式地加锁和解锁,以避免竞争条件和数据竞争问题。在使用锁时,当多个 goroutine 同时访问同一块数据时,必须通过加锁来避免竞争条件。这意味着只有一个 goroutine 能够访问该数据,并且在该 goroutine 完成工作后,其他 goroutine 才能够访问数据。这种方式可以确保数据的一致性,但是加锁会带来额外的开销,并且在高并发情况下可能会影响性能。相比之下,sync.Map 使用了更高级的算法来避免竞争条件和数据竞争问题,而不需要显式地进行加锁和解锁。当多个 goroutine 同时访问 sync.Map 时,它会自动分配不同的段来存储数据,并且每个段都有自己的读写锁,以避免竞争条件。这种方式可以提高并发性能,减少开销,并且避免死锁等问题。 因此,当需要在并发访问时安全地共享数据时,可以考虑使用sync.Map来避免竞争条件和数据竞争问题,并提高性能。而当需要在使用锁时,需要显式地加锁和解锁来保证数据一致性和避免竞争条件。

6. Map 的查询时间复杂度? Go 中的 Map 底层实现采用了哈希表,因此其查询时间复杂度为 O(1),最坏情况为O(n)。

7.Map Rehash 的策略是怎样的?什么时机会发生 Rehash? 当哈希表中的元素数量达到一定阈值时,就会触发哈希表的扩容操作,也就是进行 rehash。
Go 标准库中的哈希表实现在以下情况下会触发 rehash 操作:
当哈希表中的元素数量超过了哈希表容量的 2/3 时,会触发扩容操作。此时,哈希表的容量会翻倍,并且哈希表中所有的元素都会重新哈希到新的槽位中。当哈希表中的元素数量过少,而哈希表的容量过大时,会触发收缩操作。此时,哈希表的容量会减半,并且哈希表中所有的元素都会重新哈希到新的槽位中。当哈希表的探测序列过长时,会触发重排操作。此时,哈希表中的元素不会重新哈希,但是它们的存储位置会发生变化,从而减少聚簇现象,提高哈希表的性能。 在进行 rehash 操作时,哈希表会创建一个新的数组来存储重新哈希后的元素,然后将旧数组中的元素逐个复制到新数组中。由于重新哈希的过程比较耗时,因此 Go 标准库中的哈希表实现采用了增量式 rehash 策略,在扩容和收缩时只会处理一部分元素,避免一次性处理过多元素导致性能下降。具体来说,增量式 rehash 的策略是:
将新数组的容量设置为旧数组的两倍或一半,并且将哈希表的增量计数器加一。在对哈希表进行操作时,如果发现增量计数器的值达到了一个阈值,就会开始进行增量式 rehash 操作,将一部分元素从旧数组中复制到新数组中,并且重新计算这些元素的哈希值。在完成一次增量式 rehash 操作后,会将哈希表的增量计数器清零。 通过增量式 rehash 的策略,Go 标准库中的哈希表实现可以在保证较短的 rehash 时间的同时,避免一次性处理过多元素导致性能下降。

8. Map Rehash 具体会影响什么?哈希结果会受到什么影响? rehash 操作会影响Map的性能。由于重新计算键的哈希值,rehash 操作会消耗一定的计算资源。此外,在 rehash 过程中,原始哈希表的所有键值对都需要复制到新的哈希表中,因此 rehash 操作还会消耗一定的内存空间和时间。
rehash 操作不会直接影响哈希结果。哈希结果是由哈希函数计算得出的,与Map中元素的数量和布局无关。rehash 操作只会影响哈希表的布局,即每个键在哈希表中的位置会发生变化,但是每个键的哈希值并不会改变。

9. Map Rehash 过程中存放在旧桶的元素如何迁移? rehash 操作会创建一个新的哈希表,同时保留旧的哈希表不变。然后,它会依次遍历旧哈希表中的每个桶,将桶中的所有键值对复制到新哈希表中对应的桶中。在遍历每个桶时,如果桶中的元素已经被删除,则跳过这些元素。
当遍历到一个桶时,Map实现会首先获取旧哈希表中该桶的互斥锁,以确保在复制元素时不会有并发访问的问题。然后,它会遍历桶中的所有键值对,对于每个键值对,它会计算键在新哈希表中的位置,并将键值对插入到对应的桶中。插入过程中,如果新哈希表中对应的桶已经存在元素,则会将新元素插入到该桶的链表的尾部。
在整个 rehash 过程中,新哈希表会保持为空,直到所有元素都被复制完毕。复制完成后,Map实现会用新哈希表替换旧哈希表,并释放旧哈希表占用的内存空间。这样,Map中的所有元素都被迁移到了新哈希表中。
需要注意的是,在 rehash 过程中,如果有并发访问Map,则可能会发生竞争条件。因此,Go 语言中的Map不是线程安全的。如果需要在多个 goroutine 中访问Map,则需要使用互斥锁或其他并发安全的机制来保护访问。

10. sync.Map 的 Load() 方法流程? sync.Map中的Load()方法用于获取指定键对应的值,其流程如下:
Load()方法首先会获取sync.Map内部的读锁,以确保在访问map中的数据时不会被其他 goroutine 干扰。如果此时有其他 goroutine 正在写入sync.Map,则Load()方法会阻塞,直到写入操作完成。Load()方法接着会在sync.Map中查找指定的键,并返回其对应的值。如果指定键不存在,则Load()方法会返回一个零值和一个布尔值,表示该键不存在。Load()方法完成后,会释放sync.Map的读锁,以便其他 goroutine 可以读取或写入map。 注意:虽然sync.Map可以在多个 goroutine 中安全地访问和修改,但由于其内部仍然使用锁来保证并发安全,因此在高并发场景下,其性能可能不如非并发安全的map类型。因此,在并发性能要求较高的场景下,建议使用更为轻量级的并发控制机制,例如互斥锁和读写锁, 来保护普通的map

11. sync.Map Store() 如何保持缓存层和底层 Map 数据是相同的? 在 Go 语言的sync.Map中,Store()方法用于向映射中存储一个键值对。为了保持缓存层和底层map数据的一致性,sync.Map使用了一种特殊的机制,具体流程如下:
当使用Store()方法向sync.Map存储一个键值对时,首先会将键和值打包成一个interface{}类型的元素,并将该元素存储在一个map类型的缓存层中。当缓存层中的元素数量达到一定阈值(默认为256)时,sync.Map会将缓存层中的所有元素都复制到一个新的底层map中,并将原来的底层map替换为新的底层map。在底层map替换过程中,sync.Map会先获取一个写锁,以确保没有其他 goroutine 在此期间对底层map进行读写操作。sync.Map将缓存层中的所有元素复制到新的底层map中,并在底层map上调用Store()方法来存储这些元素。这样,所有新的元素都被添加到新的底层map中,而原来的底层map中的元素则被保留下来。当新的底层map中的元素添加完成后,sync.Map会释放写锁,并将缓存层中的元素清空。这样,缓存层和底层map的数据就保持了一致性。 注意: sync.Map使用缓存层和底层map之间的转换机制来避免锁的使用,从而提高了并发性能。然而,由于缓存层和底层map之间存在一定的延迟和不一致性,因此在一些特殊的场景下,可能会出现一些数据同步的问题,需要特别注意。
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