在开发过程中,map是必不可少的数据结构,在Golang中,使用map或多或少会遇到与其他语言不一样的体验,比如访问不存在的元素会返回其类型的空值、map的大小究竟是多少,为什么会报"cannot take the address of"错误,遍历map的随机性等等。
本文希望通过研究map的底层实现,以解答这些疑惑。
基于Golang 1.8.3

1. 数据结构及内存管理

hashmap的定义位于 src/runtime/hashmap.go 中,首先我们看下hashmap和bucket的定义:

type hmap struct {
    count     int    // 元素的个数
    flags     uint8  // 状态标志
    B         uint8  // 可以最多容纳 6.5 * 2 ^ B 个元素,6.5为装载因子
    noverflow uint16 // 溢出的个数
    hash0     uint32 // 哈希种子

    buckets    unsafe.Pointer // 桶的地址
    oldbuckets unsafe.Pointer // 旧桶的地址,用于扩容
    nevacuate  uintptr        // 搬迁进度,小于nevacuate的已经搬迁
    overflow *[2]*[]*bmap
}

其中,overflow是一个指针,指向一个元素个数为2的数组,数组的类型是一个指针,指向一个slice,slice的元素是桶(bmap)的地址,这些桶都是溢出桶;为什么有两个?因为Go map在hash冲突过多时,会发生扩容操作,为了不全量搬迁数据,使用了增量搬迁,[0]表示当前使用的溢出桶集合,[1]是在发生扩容时,保存了旧的溢出桶集合;overflow存在的意义在于防止溢出桶被gc。

// A bucket for a Go map.
type bmap struct {
    // 每个元素hash值的高8位,如果tophash[0] < minTopHash,表示这个桶的搬迁状态
    tophash [bucketCnt]uint8
    // 接下来是8个key、8个value,但是我们不能直接看到;为了优化对齐,go采用了key放在一起,value放在一起的存储方式,
    // 再接下来是hash冲突发生时,下一个溢出桶的地址
}

tophash的存在是为了快速试错,毕竟只有8位,比较起来会快一点。

从定义可以看出,不同于STL中map以红黑树实现的方式,Golang采用了HashTable的实现,解决冲突采用的是链地址法。也就是说,使用数组+链表来实现map。特别的,对于一个key,几个比较重要的计算公式为:

keyhash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0))top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))bucket := hash & (uintptr(1)<<h.B - 1),即 hash % 2^B

例如,对于B = 3,当hash(key) = 4时, hashtop = 0, bucket = 4,当hash(key) = 20时,hashtop = 0, bucket = 4;这个例子我们在搬迁过程还会用到。

内存布局类似于这样:

 
hashmap-buckets

2. 创建 - makemap

map的创建比较简单,在参数校验之后,需要找到合适的B来申请桶的内存空间,接着便是穿件hmap这个结构,以及对它的初始化。

 
makemap

3. 访问 - mapaccess

对于给定的一个key,可以通过下面的操作找到它是否存在

 
image.png

方法定义为

// returns key, if not find, returns nil
func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer

// returns key and exist. if not find, returns nil, false
func mapaccess2(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) (unsafe.Pointer, bool)

// returns both key and value. if not find, returns nil, nil
func mapaccessK(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) (unsafe.Pointer, unsafe.Pointer)

可见在找不到对应key的情况下,会返回nil

4. 分配 - mapassign

为一个key分配空间的逻辑,大致与查找类似;但增加了写保护和扩容的操作;注意,分配过程和删除过程都没有在oldbuckets中查找,这是因为首先要进行扩容判断和操作;如下:

 
assign

扩容是整个hashmap的核心算法,我们放在第6部分重点研究。

新建一个溢出桶,并将其拼接在当前桶的尾部,实现了类似链表的操作:

// 获取当前桶的溢出桶
func (b *bmap) overflow(t *maptype) *bmap {
    return *(**bmap)(add(unsafe.Pointer(b), uintptr(t.bucketsize)-sys.PtrSize))
}

// 设置当前桶的溢出桶
func (h *hmap) setoverflow(t *maptype, b, ovf *bmap) {
    h.incrnoverflow()
    if t.bucket.kind&kindNoPointers != 0 {
        h.createOverflow()
        //重点,这里讲溢出桶append到overflow[0]的后面
        *h.overflow[0] = append(*h.overflow[0], ovf)
    }
    *(**bmap)(add(unsafe.Pointer(b), uintptr(t.bucketsize)-sys.PtrSize)) = ovf
}

5. 删除 - mapdelete

删除某个key的操作与分配类似,由于hashmap的存储结构是数组+链表,所以真正删除key仅仅是将对应的slot设置为empty,并没有减少内存;如下:

 
mapdelete

6. 扩容 - growWork

首先,判断是否需要扩容的逻辑是

func (h *hmap) growing() bool {
    return h.oldbuckets != nil
}

何时h.oldbuckets不为nil呢?在分配assign逻辑中,当没有位置给key使用,而且满足测试条件(装载因子>6.5或有太多溢出通)时,会触发hashGrow逻辑:

func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {
    //判断是否需要sameSizeGrow,否则"真"扩
    bigger := uint8(1)
    if !overLoadFactor(int64(h.count), h.B) {
        bigger = 0
        h.flags |= sameSizeGrow
    }
        // 下面将buckets复制给oldbuckets
    oldbuckets := h.buckets
    newbuckets := newarray(t.bucket, 1<<(h.B+bigger))
    flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator)
    if h.flags&iterator != 0 {
        flags |= oldIterator
    }
    // 更新hmap的变量
    h.B += bigger
    h.flags = flags
    h.oldbuckets = oldbuckets
    h.buckets = newbuckets
    h.nevacuate = 0
    h.noverflow = 0
        // 设置溢出桶
    if h.overflow != nil {
        if h.overflow[1] != nil {
            throw("overflow is not nil")
        }
// 交换溢出桶
        h.overflow[1] = h.overflow[0]
        h.overflow[0] = nil
    }
}

OK,下面正式进入重点,扩容阶段;在assign和delete操作中,都会触发扩容growWork:

func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {
    // 搬迁旧桶,这样assign和delete都直接在新桶集合中进行
    evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())
        //再搬迁一次搬迁过程中的桶
    if h.growing() {
        evacuate(t, h, h.nevacuate)
    }
}

6.1 搬迁过程

一般来说,新桶数组大小是原来的2倍(在!sameSizeGrow()条件下),新桶数组前半段可以"类比"为旧桶,对于一个key,搬迁后落入哪一个索引中呢?

假设旧桶数组大小为2^B, 新桶数组大小为2*2^B,对于某个hash值X
若 X & (2^B) == 0,说明 X < 2^B,那么它将落入与旧桶集合相同的索引xi中;
否则,它将落入xi + 2^B中。

例如,对于旧B = 3时,hash1 = 4,hash2 = 20,其搬迁结果类似这样。

 
example.png

源码中有些变量的命名比较简单,容易扰乱思路,我们注明一下便于理解。

x *bmap桶x表示与在旧桶时相同的位置,即位于新桶前半段
y *bmap桶y表示与在旧桶时相同的位置+旧桶数组大小,即位于新桶后半段
xi int桶x的slot索引
yi int桶y的slot索引
xk unsafe.Pointer索引xi对应的key地址
yk unsafe.Pointer索引yi对应的key地址
xv unsafe.Pointer索引xi对应的value地址
yv unsafe.Pointer索引yi对应的value地址

搬迁过程如下:

 
evacuate

6.2 扩容

和 slice 一样,在 map 的元素持续增长时,每个bucket极端情况下会有很多overflow,退化成链表,需要 rehash。一般扩容是在 h.count > loadFactor(2^B)。 负载因子一般是:容量 / bucket数量,golang 的负载因子 loadFactorNum / loadFactorDen = 6.5,为什么不选择1呢,像 Redis 的 dictentry,只能保存一组键值对,golang的话,一个bucket正常情况下可以保存8组键值对; 那为什么选择6.5这个值呢,作者给出了一组数据。

4.002.1320.773.004.00
4.504.0517.303.254.50
5.006.8514.773.505.00
5.5010.5512.943.755.50
6.0015.2711.674.006.00
6.5020.9010.794.256.50
7.0027.1410.154.507.00
7.5034.039.734.757.50
8.0041.109.405.008.00

loadFactor:负载因子;
%overflow:溢出率,有溢出 bucket 的占比;
bytes/entry:每个 key/value 对占用字节比;
hitprobe:找到一个存在的key平均查找个数;
missprobe:找到一个不存在的key平均查找个数;

通常在负载因子 > 6.5时,就是平均每个bucket存储的键值对超过6.5个或者是overflow的数量 > 2 ^ 15时会发生扩容(迁移)。它分为两种情况:
第一种:由于map在不断的insert 和 delete 中,bucket中的键值存储不够均匀,内存利用率很低,需要进行迁移。(注:bucket数量不做增加)
第二种:真正的,因为负载因子过大引起的扩容,bucket 增加为原 bucket 的两倍
不论上述哪一种 rehash,都是调用 hashGrow 方法:

  1. 定义原 hmap 中指向 buckets 数组的指针
  2. 创建 bucket 数组并设置为 hmap 的 bucket 字段
  3. 将 extra 中的 oldoverflow 指向 overflow,overflow 指向 nil
  4. 如果正在 growing 的话,开始渐进式的迁移,在 growWork 方法里是 bucket 中 key/value 的迁移
  5. 在全部迁移完成后,释放内存

7.建议

做两组试验,第一组是:提前分配好 map 的总容量后追加k/v;另一组是:初始化 0 容量的 map 后做追加

package main

import "testing"
var count int = 100_000
func addition(m map[int]int) map[int]int {
    for i := 0; i < count; i++ {
        m[i] = i
    }
    return m
}
func BenchmarkGrows(b *testing.B) {
    b.ResetTimer()
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        m := make(map[int]int)
        addition(m)
    }
}
func BenchmarkNoGrows(b *testing.B) {
    b.ResetTimer()
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        m := make(map[int]int, count)
        addition(m)
    }
}
sh: go test -bench=. -run=none map_grow_test.go

goos: darwin
goarch: amd64
BenchmarkGrows-4 80 15825209 ns/op
BenchmarkNoGrows-4 160 7235485 ns/op
PASS
ok command-line-arguments 3.944s

提前定义容量的case平均执行时间比未定义容量的快了100% --- 扩容时的数据拷贝和重新哈希成本很高!
再看看内存的分配次数:

sh: go test -bench=. -benchmem -run=none map_grow_test.go

goos: darwin
goarch: amd64
BenchmarkGrows-4 98 11200304 ns/op 5766531 B/op 4004 allocs/op
BenchmarkNoGrows-4 172 9005691 ns/op 2829246 B/op 1679 allocs/op
PASS
ok command-line-arguments 3.366s

提前定义容量的case的内存操作次数要少1倍多。

两个方法执行相同的次数,GC的次数也会多出一倍

package main

var count int = 100_000
func addition(m map[int]int) map[int]int {
    for i := 0; i < count; i++ {
        m[i] = i
    }
    return m
}

func main() {
    for i := 0; i < 4; i++ {
        println("round ",i )
        n := make(map[int]int, count)
        addition(n)
        println("0 size map\n")
        m := make(map[int]int)
        addition(m)
    }
}
 go build -o growth map_grow.go && GODEBUG=gctrace=1 ./growth
round  0
0 size map

gc 1 @0.009s 0%: 0.008+0.11+0.014 ms clock, 0.035+0.041/0.012/0.11+0.056 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 4 P
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 3, idle: 59, sys: 63, released: 59, consumed: 4 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 2, idle: 61, sys: 63, released: 59, consumed: 4 (MB)
scvg: inuse: 5, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 5 (MB)
scvg: inuse: 5, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 5 (MB)
scvg: inuse: 5, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 5 (MB)
scvg: inuse: 5, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 5 (MB)
gc 2 @0.014s 0%: 0.002+0.16+0.026 ms clock, 0.009+0.051/0.009/0.093+0.10 ms cpu, 5->5->3 MB, 6 MB goal, 4 P
round  1
0 size map

gc 3 @0.028s 0%: 0.002+0.10+0.017 ms clock, 0.011+0/0.015/0.10+0.070 ms cpu, 7->7->0 MB, 8 MB goal, 4 P
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 7, idle: 56, sys: 63, released: 55, consumed: 7 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 2, idle: 61, sys: 63, released: 55, consumed: 7 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 2, idle: 60, sys: 63, released: 55, consumed: 7 (MB)
gc 4 @0.033s 0%: 0.002+0.18+0.011 ms clock, 0.011+0.074/0.011/0.15+0.046 ms cpu, 5->5->3 MB, 6 MB goal, 4 P
round  2
0 size map

gc 5 @0.047s 0%: 0.002+0.21+0.011 ms clock, 0.011+0.032/0.016/0.079+0.045 ms cpu, 7->7->0 MB, 8 MB goal, 4 P
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 7, idle: 56, sys: 63, released: 55, consumed: 8 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 2, idle: 61, sys: 63, released: 55, consumed: 8 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 5, idle: 58, sys: 63, released: 55, consumed: 8 (MB)
gc 6 @0.052s 0%: 0.004+0.11+0.003 ms clock, 0.016+0.062/0.008/0.10+0.015 ms cpu, 5->5->3 MB, 6 MB goal, 4 P
round  3
gc 7 @0.066s 0%: 0.002+0.12+0.033 ms clock, 0.011+0.047/0.043/0.052+0.13 ms cpu, 6->6->2 MB, 7 MB goal, 4 P
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 6, idle: 56, sys: 63, released: 55, consumed: 8 (MB)
0 size map

scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 4, idle: 59, sys: 63, released: 55, consumed: 8 (MB)
gc 8 @0.070s 0%: 0.002+0.075+0.004 ms clock, 0.010+0.060/0.007/0.061+0.019 ms cpu, 5->5->1 MB, 6 MB goal, 4 P
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 2, idle: 61, sys: 63, released: 55, consumed: 8 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 2, idle: 61, sys: 63, released: 55, consumed: 7 (MB)
scvg: inuse: 4, idle: 58, sys: 63, released: 55, consumed: 7 (MB)
gc 9 @0.075s 0%: 0.003+0.16+0.004 ms clock, 0.012+0.11/0.009/0.10+0.019 ms cpu, 4->4->3 MB, 5 MB goal, 4 P

0长度的map每次都触发gc,  但定长的不会gc.

 

有个1千万kv的 map,测试在什么情况下会回收内存

package main

import "runtime/debug"

var count = 10_000_000
var dict = make(map[int]int, count)
func addition() {
    for i := 0; i < count; i++ {
        dict[i] = i
    }
}
func clear() {
    for k := range dict {
        delete(dict, k)
    }
}
func main() {
    addition()
    println("delete map item")
    clear()
    debug.FreeOSMemory()
    println("delete map")
    dict = nil
    debug.FreeOSMemory()

}
go build -o growth big_map.go && GODEBUG=gctrace=1 ./growth
gc 1 @0.005s 0%: 0.007+0.12+0.012 ms clock, 0.028+0.039/0.014/0.23+0.048 ms cpu, 306->306->306 MB, 307 MB goal, 4 P
gc 2 @1.469s 0%: 0.004+1.1+0.009 ms clock, 0.018+0/0.99/0.76+0.036 ms cpu, 307->307->306 MB, 612 MB goal, 4 P
delete map item
gc 3 @2.101s 0%: 0.003+0.18+0.037 ms clock, 0.012+0/0.077/0.068+0.14 ms cpu, 309->309->306 MB, 612 MB goal, 4 P (forced)
forced scvg: 4 MB released
forced scvg: inuse: 306, idle: 77, sys: 383, released: 77, consumed: 306 (MB)
delete map
gc 4 @2.102s 0%: 0.001+0.14+0.002 ms clock, 0.007+0/0.12/0.002+0.011 ms cpu, 306->306->0 MB, 612 MB goal, 4 P (forced)
scvg: inuse: 306, idle: 77, sys: 383, released: 77, consumed: 306 (MB)
forced scvg: 306 MB released
forced scvg: inuse: 0, idle: 383, sys: 383, released: 383, consumed: 0 (MB)

删除了所有kv,堆大小(goal)并无变化

设置为nil,才会真正释放map内存。(本身每2分钟强制 runtime.GC(),每5分钟 scavenge 释放内存,其实不必太过纠结是否真正释放,未真正释放也是为了后面有可能的重用, 但有时需要真实释放时,清楚怎么做才能解决问题

总结

通过分析,我们了解了map是由数组+链表实现的HashTable,其大小和B息息相关,同时也了解了map的创建、查询、分配、删除以及扩容搬迁原理。总的来说,Golang通过hashtop快速试错加快了查找过程,利用空间换时间的思想解决了扩容的问题,利用将8个key(8个value)依次放置减少了padding空间等等。

golang在rehash时,没有一次性迁移所有的buckets,而是把key的迁移分摊到每次插入或删除时, 在 bucket 中的 key/value 全部迁移完成释放oldbucket和extra.oldoverflow(尽可能不去使用map存储大量数据;最好在初始化一次性声明cap,避免频繁扩容, 多用make,少用new
01-03 20:58