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不知道你有没有听过这么一句:在使用 map 时尽量不要在 big map 中保存指针。好吧,你现在已经听过了:)为什么呢?原因在于 Go 语言的垃圾回收器会扫描标记 map 中的所有元素,GC 开销相当大,直接GG。
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这两天在《Mastering Go》中看到 GC 这一章节里面对比 map 和 slice 在垃圾回收中的效率对比,书中只给出结论没有说明理由,这我是不能忍的,于是有了这篇学习笔记。扯那么多,Show Your Code
这是一个简单的测试程序,保存字符串的 map 和 保存整形的 map GC 的效率相差几十倍,是不是有同学会说明明保存的是 string 哪有指针?这个要说到 Go 语言中 string 的底层实现了,源码在 src/runtime/string.go里,可以看到 string 其实包含一个指向数据的指针和一个长度字段。注意这里的是否包含指针,包括底层的实现。
Go 语言的 GC 会递归遍历并标记所有可触达的对象,标记完成之后将所有没有引用的对象进行清理。扫描到指针就会往下接着寻找,一直到结束。
Go 语言中 map 是基于 数组和链表 的数据结构实现的,通过 优化的拉链法 解决哈希冲突,每个 bucket 可以保存 8 对键值,在 8 个键值对数据后面有一个 overflow 指针,因为桶中最多只能装 8 个键值对,如果有多余的键值对落到了当前桶,那么就需要再构建一个桶(称为溢出桶),通过 overflow 指针链接起来。
因为 overflow 指针的缘故,所以无论 map 保存的是什么,GC 的时候就会把所有的 bmap 扫描一遍,带来巨大的 GC 开销。官方 issues 就有关于这个问题的讨论, runtime: Large maps cause significant GC pauses #9477
无脑机翻如下:
如果我们有一个map [k] v,其中k和v都不包含指针,并且我们想提高扫描性能,则可以执行以下操作。
将“ allOverflow [] unsafe.Pointer”添加到 hmap 并将所有溢出存储桶存储在其中。 然后将 bmap 标记为noScan。 这将使扫描非常快,因为我们不会扫描任何用户数据。
实际上,它将有些复杂,因为我们需要从allOverflow中删除旧的溢出桶。 而且它还会增加 hmap 的大小,因此也可能需要重新整理数据。
最终官方在 hmap 中增加了 overflow 相关字段完成了上面的优化,这是具体的 commit 地址。
下面看下具体是如何实现的,源码基于 go1.15,src/cmd/compile/internal/gc/reflect.go 中
通过注释可以看出,如果 map 中保存的键值都不包含指针(通过 Haspointers 判断),就使用一个 uintptr 类型代替 bucket 的指针用于溢出桶 overflow 字段,uintptr 类型在 GO 语言中就是个大小可以保存得下指针的整数,不是指针,就相当于实现了 将 bmap 标记为 noScan, GC 的时候就不会遍历完整个 map 了。随着不断的学习,愈发感慨 GO 语言中很多模块设计得太精妙了。
差不多说清楚了,能力有限,有不对的地方欢迎留言讨论,源码位置还是问的群里大佬 _
golang 中 map的实现结构为: 哈希表 + 链表。 其中链表,作用是当发生hash冲突时,拉链法生成的结点。
可以看到, []bmap 是一个hash table, 每一个 bmap是我们常说的“桶”。 经过hash 函数计算出来相同的hash值, 放到相同的桶中。 一个 bmap中可以存放 8个 元素, 如果多出8个,则生成新的结点,尾接到队尾。
以上是只是静态文件 src/runtime/map.go 中的定义。 实际上编译期间会给它加料 ,动态地创建一个新的结构:
上图就是 bmap的内存模型, HOB Hash 指的就是 top hash。 注意到 key 和 value 是各自放在一起的,并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding 字段,节省内存空间。
每个 bmap设计成 最多只能放 8 个 key-value 对 ,如果有第 9 个 key-value 落入当前的 bmap,那就需要再构建一个 bmap,通过 overflow 指针连接起来。
map创建方法:
我们实际上是通过调用的 makemap ,来创建map的。实际工作只是初始化了hmap中的各种字段,如:设置B的大小, 设置hash 种子 hash 0.
注意 :
makemap 返回是*hmap 指针, 即 map 是引用对象, 对map的操作会影响到结构体内部 。
使用方式
对应的是下面两种方法
map的key的类型,实现了自己的hash 方式。每种类型实现hash函数方式不一样。
key 经过哈希计算后得到hash值,共 64 个 bit 位。 其中后B 个bit位置, 用来定位当前元素落在哪一个桶里, 高8个bit 为当前 hash 值的top hash。 实际上定位key的过程是一个双重循环的过程, 外层循环遍历 所有的overflow, 内层循环遍历 当前bmap 中的 8个元素 。
举例说明: 如果当前 B 的值为 5, 那么buckets 的长度 为 2^5 = 32。假设有个key 经过hash函数计算后,得到的hash结果为:
外层遍历bucket 中的链表
内层循环遍历 bmap中的8个 cell
建议先不看此部分内容,看完后续 修改 map中元素 - 扩容 操作后 再回头看此部分内容。
扩容前的数据:
等量扩容后的数据:
等量扩容后,查找方式和原本相同, 不多做赘述。
两倍扩容后的数据
两倍扩容后,oldbuckets 的元素,可能被分配成了两部分。查找顺序如下:
此处只分析 mapaccess1 ,。 mapaccess2 相比 mapaccess1 多添加了是否找到的bool值, 有兴趣可自行看一下。
使用方式:
步骤如下:
扩容条件 :
扩容的标识 : h.oldbuckets != nil
假设当前定位到了新的buckets的3号桶中,首先会判断oldbuckets中的对应的桶有没有被搬迁过。 如果搬迁过了,不需要看原来的桶了,直接遍历新的buckets的3号桶。
扩容前:
等量扩容结果
双倍扩容会将old buckets上的元素分配到x, y两个部key 1 B == 0 分配到x部分,key 1 B == 1 分配到y部分
注意: 当前只对双倍扩容描述, 等量扩容只是重新填充了一下元素, 相对位置没有改变。
假设当前map 的B == 5,原本元素经过hash函数计算的 hash 值为:
因为双倍扩容之后 B = B + 1,此时B == 6。key 1 B == 1, 即 当前元素rehash到高位,新buckets中 y 部分. 否则 key 1 B == 0 则rehash到低位,即x 部分。
使用方式:
可以看到,每一遍历生成迭代器的时候,会随机选取一个bucket 以及 一个cell开始。 从前往后遍历,再次遍历到起始位置时,遍历完成。
sync.Map是1.9才推荐的并发安全的map,除了互斥量以外,还运用了原子操作,所以在这之前,有必要了解下 Go语言——原子操作
go1.10\src\sync\map.go
entry分为三种情况:
从read中读取key,如果key存在就tryStore。
注意这里开始需要加锁,因为需要操作dirty。
条目在read中,首先取消标记,然后将条目保存到dirty里。(因为标记的数据不在dirty里)
最后原子保存value到条目里面,这里注意read和dirty都有条目。
总结一下Store:
这里可以看到dirty保存了数据的修改,除非可以直接原子更新read,继续保持read clean。
有了之前的经验,可以猜测下load流程:
与猜测的 区别 :
由于数据保存两份,所以删除考虑:
先看第二种情况。加锁直接删除dirty数据。思考下貌似没什么问题,本身就是脏数据。
第一种和第三种情况唯一的区别就是条目是否被标记。标记代表删除,所以直接返回。否则CAS操作置为nil。这里总感觉少点什么,因为条目其实还是存在的,虽然指针nil。
看了一圈貌似没找到标记的逻辑,因为删除只是将他变成nil。
之前以为这个逻辑就是简单的将为标记的条目拷贝给dirty,现在看来大有文章。
p == nil,说明条目已经被delete了,CAS将他置为标记删除。然后这个条目就不会保存在dirty里面。
这里其实就跟miss逻辑串起来了,因为miss达到阈值之后,dirty会全量变成read,也就是说标记删除在这一步最终删除。这个还是很巧妙的。
真正的删除逻辑:
很绕。。。。
由于go语言是一个强类型的语言,因此hashmap也是有类型的,具体体现在key和value都必须指定类型,比如声明一个key为string,value也是string的map,
需要这样做
大部分类型都能做key,某些类型是不能的,共同的特点是: 不能使用== 来比较,包括: slice, map, function
在迭代的过程中是可以对map进行删除和更新操作的,规则如下:
golang的map是hash结构的,意味着平均访问时间是O(1)的。同传统的hashmap一样,由一个个bucket组成:
那我们怎么访问到对应的bucket呢,我们需要得到对应key的hash值
各个参数的意思:
目前采用的是这一行:
| 6.50 | 20.90 | 10.79 | 4.25 | 6.50 |