1.map在golang的函函数底层实现和源码分析
2.三万字带你认识 Go 底层 map 的实现
3.MapReduce源码解析之Mapper
4.golang map 源码解读（8问）
5.Golang中map的遍历顺序到底是怎样的？
6.Map request=(Map)ActionContext.getContext().get("request");

map在golang的底层实现和源码分析

       在Golang 1..2版本中，map的数源底层实现由两个核心结构体——hmap和bmap（此处用桶来描述）——构建。初始化map，函函数如`make(map[k]v,数源 hint)`，会创建一个hmap实例，函函数包含map的数源tcpudp源码所有信息。makemap函数负责创建hmap、函函数计算B值和初始化桶数组。数源

       Golang map的函函数高效得益于其巧妙的设计：首先，key的数源hash值的后B位作为桶索引；其次，key的函函数hash值的前8位决定桶内结构体的数组索引，包括tophash、数源key和value；tophash数组还用于存储标志位，函函数当桶内元素为空时，数源标志位能快速识别。函函数读写删除操作充分利用了这些设计，包括更新、新增和删除key-value对。

       删除操作涉及到定位key，移除地址空间，更新桶内tophash的标志位。而写操作，虽然mapassign函数返回value地址但不直接写值，实际由编译器生成的汇编指令提高效率。扩容和迁移机制如sameSizeGrow和biggerSizeGrow，针对桶利用率低或桶数组满的情况，通过调整桶结构和数组长度，优化查找效率。

       evacuate函数负责迁移数据到新的桶区域，并清理旧空间。最后，虽然本文未详述，但订阅"后端云"公众号可获取更多关于Golang map底层实现的深入内容。

三万字带你认识 Go 底层 map 的实现

       map在Go语言中是一种基础数据结构，广泛应用于日常开发。其设计遵循“数组+链表”的通用思路，但Go语言在具体实现上有着独特的设计。本文将带你深入了解Go语言中map的底层实现，包括数据结构设计、性能优化策略以及关键操作的内部实现。

       在Go语言的kppw3.3源码map中，数据存储在数组形式的桶(bucket)中，每个桶最多容纳8对键值对。哈希值的低位用于选择桶，而高位则用于在独立的桶中区分键。这种设计有助于高效地处理冲突和实现快速访问。

       源码位于src/runtime/map.go，展示了map的内部结构和操作。在该文件中，定义了桶和map的内存模型，桶的内存结构示例如下。每个桶的前7-8位未被使用，用于存储键值对，避免了不必要的内存填充。在桶的末尾，还有一个overflow指针，用于连接超过桶容量的键值对，以构建额外的桶。

       初始化map有两种方式，根据是否指定初始化大小和hint值，调用不同的函数进行分配。对于不指定大小或hint值小于8的情况，使用make_small函数直接在堆上分配。当hint值大于8时，调用makemap函数进行初始化。

       插入操作的核心是找到目标键值对的内存地址，并通过该地址进行赋值。在实现中，没有直接将值写入内存，而是返回值在内存中的对应地址，以便后续进行赋值操作。同时，当桶达到容量上限时，会创建新的溢出桶来容纳多余的数据。

       查询操作通过遍历桶来实现，找到对应的键值对。对于查询逻辑的优化，Go语言提供了不同的函数实现，如mapaccess1、mapaccess2和mapaccessK等，它们在不同场景下提供高效的生成网站app源码关键字查找和值获取。

       当map需要扩容时，Go语言会根据装载因子进行决策，以保持性能和内存使用之间的平衡。扩容操作涉及到数据搬移，通过hashGrow()和growWork()函数实现。增量扩容增加桶的数量，而等量扩容则通过重新排列元素提高桶的利用率。

       删除操作在Go语言中同样高效，利用map的内部机制快速完成。迭代map时，可以使用特定的函数遍历键值对，实现对数据的访问和操作。

       通过深入分析Go语言中map的实现，我们可以看到Go开发者在设计时的巧妙和全面考虑，不仅关注内存效率，还考虑到数据结构在不同情况下的复用和性能优化。这种设计思想不仅体现在map自身，也对后续的缓存库等开发产生了深远的影响。

       综上所述，Go语言中map的底层实现展示了高效、灵活和强大的设计原则，为开发者提供了强大的工具，同时也启发了其他数据结构和库的设计。了解这些细节有助于我们更深入地掌握Go语言的特性，并在实际开发中做出更优的选择。

MapReduce源码解析之Mapper

       MapReduce，大数据领域的标志性计算模型，由Google公司研发，其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说，MapReduce是基础技能之一，而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。

       MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。

       本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码，我们可以更深入地理解MapReduce的vs 调用crf 源码工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。

       Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类：

       setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。

       cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。

       map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。

       run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。

       Context抽象类扮演着重要角色，用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。

       下面是几个Mapper子类的详细解析：

       InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。

       TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。

       RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。

       MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。

       本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。

golang map 源码解读（8问）

       map底层数据结构为hmap，包含以下几个关键部分：

       1. buckets - 指向桶数组的指针，存储键值对。

       2. count - 记录key的数量。

       3. B - 桶的数量的对数值，用于计算增量扩容。

       4. noverflow - 溢出桶的开机画面ps源码数量，用于等量扩容。

       5. hash0 - hash随机值，增加hash值的随机性，减少碰撞。

       6. oldbuckets - 扩容过程中的旧桶指针，判断桶是否在扩容中。

       7. nevacuate - 扩容进度值，小于此值的已经完成扩容。

       8. flags - 标记位，用于迭代或写操作时检测并发场景。

       每个桶数据结构bmap包含8个key和8个value，以及8个tophash值，用于第一次比对。

       overflow指向下一个桶，桶与桶形成链表存储key-value。

       结构示意图在此。

       map的初始化分为3种，具体调用的函数根据map的初始长度确定：

       1. makemap_small - 当长度不大于8时，只创建hmap，不初始化buckets。

       2. makemap - 当长度参数为int时，底层调用makemap。

       3. makemap - 初始化hash0，计算对数B，并初始化buckets。

       map查询底层调用mapaccess1或mapaccess2，前者无key是否存在的bool值，后者有。

       查询过程：计算key的hash值，与低B位取&确定桶位置，获取tophash值，比对tophash，相同则比对key，获得value，否则继续寻找，直至返回0值。

       map新增调用mapassign，步骤包括计算hash值，确定桶位置，比对tophash和key值，插入元素。

       map的扩容有两种情况：当count/B大于6.5时进行增量扩容，容量翻倍，渐进式完成，每次最多2个bucket；当count/B小于6.5且noverflow大于时进行等量扩容，容量不变，但分配新bucket数组。

       map删除元素通过mapdelete实现，查找key，计算hash，找到桶，遍历元素比对tophash和key，找到后置key,value为nil，修改tophash为1。

       map遍历是无序的，依赖mapiterinit和mapiternext，选择一个bucket和offset进行随机遍历。

       在迭代过程中，可以通过修改元素的key,value为nil，设置tophash为1来删除元素，不会影响遍历的顺序。

Golang中map的遍历顺序到底是怎样的？

       在Golang中，对map的多次遍历所得序列可能不同。这一设计考虑是为了防止开发者误以为每次遍历map都会得到稳定的输出序列，从而依赖于这一特性进行开发，导致潜在的bug。

       当使用range循环遍历map时，迭代顺序未指定，并且不能保证在每次迭代中相同。自Go 1.0版本起，运行时会随机化map的迭代顺序。开发者最初依赖于Go早期版本中稳定的迭代顺序，但这种顺序在不同实现之间有所差异，导致了可移植性问题。如果需要稳定的迭代顺序，必须维护一个单独的数据结构来指定该顺序。

       这种特性是如何实现的？让我们看看源代码（省略无关细节）：

       源码显示，map底层通过fastrand函数生成随机数r，然后通过r进行与操作计算出startBucket和offset，再调用mapiternext进行遍历。因此，每次遍历map的起点都是随机的，从而导致不同的输出序列。

       在许多博客和文章中，都说map的遍历是随机选择一个起点然后开始遍历的，只有少数提到了遍历顺序的，也都是按照bucket和cell的顺序依次遍历。这时，你可能会产生疑问：如果是按照bucket和cell的顺序遍历，那么起点相同，我们得到的序列一定就相同吗？

       接下来，我将展示一段代码：

       注意，我没有直接使用fmt打印key值，因为fmt可能会对map进行排序。你可以在 这里查看排序规则。

       下面是我某一次的运行结果：

       为什么会这样？明明都是从2开始遍历，却得到了不同的遍历序列？

       我重新阅读了mapiternext的源码，终于找到了原因。以下代码已省略无关细节：

       这段代码的逻辑是对于每个新访问的bucket，i在0到bucketCnt（值为8）之间迭代，然后通过offi := (i + it.offset) & (bucketCnt - 1)计算出offi，从而确定我们要访问的cell的位置。到这里，我们已经找到了答案：bucket的顺序确实是一个一个去遍历的，但是每次访问一个新的bucket时，我们并不是从0号cell开始访问，而是从offset对应的cell开始访问的！

       以我上面程序的后两行输出为例，第二行的情况可能是这样的（为了方便理解，我直接把key值放在cell中了）：

       这样去遍历，得到的序列自然是：2 7 0 1 3 4 5 6 8 9

       而第三行的输出，可能是下面这样的情形：

       这里offset为0，而0号cell是空的，所以输出的第一个key仍然是2，但这不代表起点是2所在的cell！这样，当我们访问Bucket 0时，就是从0号cell开始访问，于是得到的输出序列为：

       2 7 8 9 0 1 3 4 5 6

Map request=(Map)ActionContext.getContext().get("request");

       我也正好在看这个，把我刚理解的给你说下吧，不一定对。

       Map request=(Map)ActionContext.getContext().get("request");

       Map request // 声明一个名字为request的Map对象（这个名字不是request也可以）

       然后对request进行实例化，但是因为 ActionContext.getContext().get("request");不是Map类型的

       所以前面需要加“(Map)”进行强制转换。

       “ActionContext”是“xwork-core-2.2.3.jar”(反正就是Xwork了 也许咱们的版本不一样，有兴趣的话你可以去了解一下Xwork)下面的“com.opensymphony.xwork2.ActionContext;”包，

       后面的.getContext().get("request");就都是ActionContext里面的方法(函数)了。

       注意的是，“get("request");”括号里面的request不能变，这个request不是你前面声明的request对象，具体了解可以去上面说的包下面看源码，

       本来想给你大概说下ActionContext的，但是我这代码关联不上，你自己去看吧。

       据体用法的话，既然已经有request这个对象了，比如你可以在JSP页面中加

       <%= request.getAttribute("list") %>看看效果。

       或者假如你要希望数据库写数据，要用到”list“那么可以调用这个action中的这个reuest，

       例如 Map m = action.request;

       最后，就像J2SE中的Main()方法一样，这都是固定的，记住就可以了。至于用法那就多种多样，光说具体用法那就说死了，但事实是很灵活的东西，看需求吧。

       两年后再补充一点吧，ActionContext对象里面封装了Action用到的一些数据。另外struts2把我们的request对象做了一些修改，重新封装成它自己需要的并放在了ActionContext对象中。

go map and slice --

        golang是值传递，什么情况下都是值传递

        那么，如果结构中不含指针，则直接赋值就是深度拷贝；

        如果结构中含有指针（包括自定义指针，以及slice，map等使用了指针的内置类型），则数据源和拷贝之间对应指针会共同指向同一块内存，这时深度拷贝需要特别处理。因为值传递只是把指针拷贝了

        map源码:

        /golang/go/blob/a7acf9afbdcfabfdf4/src/runtime/map.go

        map最重要的两个结构体：hmap 和 bmap

        其中 hmap 充当了哈希表中数组的角色， bmap充当了链表的角色。

        其中，单个bucket是一个叫bmap的结构体.

        Each bucket contains up to 8 key/elem pairs.

        And the low-order bits of the hash are used to select a bucket. Each bucket contains a few high-order bits of each hash to distinguish the entries within a single bucket.

        hash值的低位用来定位bucket，高位用来定位bucket内部的key

        根据上面bmap的注释和 /golang/go/blob/go1..8/src/cmd/compile/internal/gc/reflect.go ，

        我们可以推出bmap的结构实际是

        注意：在哈希桶中，键值之间并不是相邻排列的，而是键放在一起，值放在一起，来减少因为键值类型不同而产生的不必要的内存对齐

        例如map[int]int8，如果 key/elem/key/elem这样存放，那么int8类型的值就要padding 7个字节共bits

        更多可参考

        /p/

        /articles/

        因此，slice、map作为参数传递给函数形参，在函数内部的改动会影响到原slice、map

一文捋清 sync.Map的实现原理

       golang 内置的 map 类型不支持并发操作，若需并发读写，通常需配合锁使用。

       然而，加锁操作较重，golang 官方提供了 sync.Map 类型，专门用于支持并发读写。

       本文基于 go1.. linux/amd 版本的源码对 sync.Map 进行分析，旨在对 sync.Map 的原理及适用场景有更清晰的理解。

       为了提高并发访问效率，通常原则是：尽量减少锁的争用，如使用原子操作替代加锁。

       sync.Map 采用读写分离 + 原子操作的方式，设置了两个 map（dirty map 和 read map），read map 通过原子方式访问，dirty map 的访问需要加锁。

       同步过程分为两类：

       sync.Map 的数据结构定义如下：

       read map 通过原子操作进行读取和写入，实际存的是 readOnly 结构。

       其中字段 m 就是普通的 map，amended 用于标识 read map 的数据是否完整（dirty map 中可能写入了新的数据，此时为 true）。

       read map 和 dirty map 底层的 map 中，存储的 value 都是 entry 结构。

       疑问：为什么这里不直接将 m 定义为 map[any]unsafe.Pointer 类型？

       其实结合下文的 entry.p 的状态可以得出结论，主要是为了并发高效地删除 key。

       删除 key 时从 read map 中删除即可，但是由于 read map 是原子操作的，因此只能整体替换整个 readOnly 结构，或者原子地将 value 中的指针置为 nil，不能直接使用 delete 关键字删除（要加锁）。

       entry.p 字段在不同阶段会有不同的取值，代表不同的状态：

       Store 操作：

       Store 方法用于向 map 中并发安全地修改或新增数据，签名如下：

       下面将源码拆成小段进行详细分析：

       首先查询 read map，如果 read map 中存在该 key，则尝试写入。这里只是进行尝试，是否能写入还需看对应 entry 的状态。

       如果 entry.p == expunged，则不能写入，因为已经经历过 read map 向 dirty map 的同步，read map 接下来会被直接替换掉，即使写入也没用。

       运行到这里，说明要么 read map 中不存在该 key，要么 read map 中存在该 key 但 entry 为 expunged 状态（即将被物理清理）。需要在锁的保护下将数据存到 dirty map 中。

       由于上一次判断到获取锁之间可能会有其他的线程修改了 read map，所以利用了 double check 再次判断 read map 是否有该 key。

       情况一：read map 中存在

       具体执行什么操作依赖于 entry 的状态：

       注意到这里的 entry 和 entry.p 都是指针，说明如果 read map 和 dirty map 中同时存在 entry，那么数据是共享的。

       情况二：read map 中不存在且 dirty 中存在

       这种情况直接原子地将值存到对应的 entry 中。

       情况三：read map 和 dirty map 都不存在

       这种情况涉及到 read map 向 read map 的同步。

       如果 read.amended == true，即 dirty map 中存在独有的 key，那么直接在 dirty map 新增 entry 即可。

       如果 read.amended == false，dirty map 中可能缺失数据（比如刚经历过 dirty map 向 read map 的同步，dirty map 可能为 nil），写入之前需要将 read map 中正常的数据同步过去。这里指的正常的数据即非 nil 状态的 entry。

       Load 操作：

       前面说可以将 read map 视为 dirty map 的快照，由于使用原子操作可以保证并发效率，因此读取时也是优先尝试 read map。

       和 Store 类似，也会有 double check 机制。

       如果 read map 中不存在且 amended == false（dirty map 中没有独有的 key），说明整个 map 中不存在该 key，直接返回 false；

       如果 read map 不存在且 amended == true，key 可能存在于 dirty map，因此加锁从 dirty map 获取。

       由于 read map 未命中，还会将 misses 计数增加 1，如果 misses 计数达到阈值，会将 dirty map 整体替换为 read map，dirty map 置为 nil。

       如果 read map 中存在 entry，则根据 entry 状态返回。nil 状态或 expunged 状态下都说明该 key 被删除，返回 false；正常状态返回 true。

       Delete 操作：

       逻辑总体和 Load 相似：

       Range 操作：

       range 操作用于遍历 sync.Map 中每个元素并执行函数。

       由于 read map 和 dirty map 数据并不完全一致，且都可能有对方不存在的 key，因此需要分情况讨论：