Map底层结构与原理

在计算机科学里，被称为相关数组、map、符号表或者字典，是由一组 <key, value> 对组成的抽象数据结构，并且同一个 key 只会出现一次。

有两个关键点：map 是由 key-value 对组成的；key 只会出现一次。

map 相关的操作主要是：

1. 增加一个 key--value 对 —— Add or Insert
2. 删除一个 key--value 对 —— Remove or Delete
3. 修改某个 key 对应的 value —— Reassign
4. 查询某个 key 对应的 value —— Lookup

简单说就是最基本的 增删查改。

map 的设计也被称为 “The dictionary problem”，它的任务是设计一种数据结构用来维护一个集合的数据，并且可以同时对集合进行增删查改的操作。最主要的数据结构有两种：哈希查找表（Hash table）、搜索树（Search tree）。

哈希查找表用一个哈希函数将 key 分配到不同的桶（bucket，也就是数组的不同 index）。这样，开销主要在哈希函数的计算以及数组的常数访问时间。在很多场景下，哈希查找表的性能很高。

哈希查找表一般会存在“碰撞”的问题，就是说不同的 key 被哈希到了同一个 bucket。一般有两种应对方法：链表法和开放地址法。链表法将一个 bucket 实现成一个链表，落在同一个 bucket 中的 key 都会插入这个链表。开放地址法则是碰撞发生后，通过一定的规律，在数组的后面挑选“空位”，用来放置新的 key。

搜索树法一般采用自平衡搜索树，包括：AVL 树，红黑树。

自平衡搜索树法的最差搜索效率是 O(logN)，而哈希查找表最差是 O(N)。当然，哈希查找表的平均查找效率是 O(1)，如果哈希函数设计的很好，最坏的情况基本不会出现。还有一点，遍历自平衡搜索树，返回的 key 序列，一般会按照从小到大的顺序；而哈希查找表则是乱序的。

map的两种get操作

Go 语言中读取 map 有两种语法：带 comma 和 不带 comma。当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 key 对应 value 类型的零值。如果 value 是 int 型就会返回 0，如果 value 是 string 类型，就会返回空字符串。

package main

import "fmt"

func main() {
	ageMap := make(map[string]int)
	ageMap["qcrao"] = 18

    // 不带 comma 用法
	age1 := ageMap["stefno"]
	fmt.Println(age1)

    // 带 comma 用法
	age2, ok := ageMap["stefno"]
	fmt.Println(age2, ok)
}

运行结果：

0
0 false

怎么实现的？这其实是编译器在背后做的工作：分析代码后，将两种语法对应到底层两个不同的函数。

// src/runtime/hashmap.go
func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer
func mapaccess2(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) (unsafe.Pointer, bool)

源码里，函数命名不拘小节，直接带上后缀 1，2，完全不理会《代码大全》里的那一套命名的做法。从上面两个函数的声明也可以看出差别了，mapaccess2 函数返回值多了一个 bool 型变量，两者的代码也是完全一样的，只是在返回值后面多加了一个 false 或者 true。

另外，根据 key 的不同类型，编译器还会将查找、插入、删除的函数用更具体的函数替换，以优化效率：

key 类型	查找
uint32	mapaccess1_fast32(t *maptype, h *hmap, key uint32) unsafe.Pointer
uint32	mapaccess2_fast32(t *maptype, h *hmap, key uint32) (unsafe.Pointer, bool)
uint64	mapaccess1_fast64(t *maptype, h *hmap, key uint64) unsafe.Pointer
uint64	mapaccess2_fast64(t *maptype, h *hmap, key uint64) (unsafe.Pointer, bool)
string	mapaccess1_faststr(t *maptype, h *hmap, ky string) unsafe.Pointer
string	mapaccess2_faststr(t *maptype, h *hmap, ky string) (unsafe.Pointer, bool)

这些函数的参数类型直接是具体的 uint32、unt64、string，在函数内部由于提前知晓了 key 的类型，所以内存布局是很清楚的，因此能节省很多操作，提高效率。

上面这些函数都是在文件 src/runtime/hashmap_fast.go 里。 

map 的底层如何实现

前面说了 map 实现的几种方案，Go 语言采用的是哈希查找表，并且使用链表解决哈希冲突。

map 是一种基于 哈希表 实现的键值对存储结构。它的底层实现主要依赖于哈希表和桶（bucket）的组合。

数据结构

Go 的 map 底层由两个核心结构组成：hmap 和 bmap。

• hmap：这是 map 的基础结构，包含了 map 的元数据，如元素个数、哈希种子、桶数组指针等。

• bmap：这是存储键值对的桶结构，每个桶最多可以存储 8 个键值对。

操作原理

插入和查找

插入和查找操作的核心在于哈希函数的使用。通过哈希函数计算键的哈希值，然后根据哈希值定位到具体的桶，再在桶内查找或插入键值对。

1. 计算哈希值：通过哈希函数计算键的哈希值。

2. 定位桶：使用哈希值的低位定位到具体的桶。

3. 桶内查找：在桶内通过哈希值的高 8 位快速定位键值对的位置。

扩容

当 map 的负载因子超过阈值或溢出桶过多时，map 会进行扩容。扩容分为两种类型：

1. 真扩容(双倍扩容)：将桶数量扩展为原来的两倍。

2. 假扩容(等量扩容)：桶数量不变，只是重新分配元素以减少溢出桶。

扩容是渐进式增量进行的，每次插入或删除操作都会触发部分桶的搬迁。

重要特性

1. 不支持并发读写：Go 的 map 不支持并发读写，若需要并发访问，请使用 sync.Map。

2. 删除操作：删除操作只标记元素为删除状态，不会立即释放内存。

  删除一个key，并不会立刻释放或收缩Map占用的内存。具体来说，delete(m, key) 这个操作，只是把key和value对应的内存块标记为"空闲"，让它们的内容可以被后续的垃圾回收（GC）处理掉。但是，Map底层为了存储这些键值对而分配的"桶"（buckets）数组，它的规模是不会缩小的。只有在置空这个map的时候，整个map的空间才会被垃圾回后释放

map 内存模型 

在源码中，表示 map 的结构体是 hmap，它是 hashmap 的“缩写”：

// A header for a Go map.
type hmap struct {
    // 元素个数，调用 len(map) 时，直接返回此值
	count     int
    // 标志位
	flags     uint8
	// 桶的数量=2^B
	B         uint8
	// overflow 的 bucket 近似数
	noverflow uint16
	// hasn种子，计算 key 的哈希的时候会传给哈希函数
	hash0     uint32
    // 指向 buckets 数组，桶的数量大小为 2^B
    // 如果元素个数为0，就为 nil
	buckets    unsafe.Pointer
	// 等量扩容的时候，buckets 长度和 oldbuckets 相等
	// 双倍扩容的时候，buckets 长度会是 oldbuckets 的两倍
	oldbuckets unsafe.Pointer
	// 指示扩容进度，小于此地址的 buckets 迁移完成
	nevacuate  uintptr
	extra *mapextra // optional fields
}

buckets 数组的长度就是 2^B。bucket 里面存储了 key 和 value 

buckets 是一个指针，最终它指向的是一个结构体：

type bmap struct {
	tophash [bucketCnt]uint8
}

但这只是表面(src/runtime/hashmap.go)的结构，编译期间会给它加料，动态地创建一个新的结构：

type bmap struct {
    topbits  [8]uint8
    keys     [8]keytype
    values   [8]valuetype
    pad      uintptr
    overflow uintptr
}

bmap 就是我们常说的“桶”，桶里面会最多装 8 个 key，这些 key 之所以会落入同一个桶，是因为它们经过哈希计算后，哈希结果是“一类”的。在桶内，又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置（一个桶内最多有8个位置）。 

​

当 map 的 key 和 value 都不是指针，并且 size 都小于 128 字节的情况下，会把 bmap 标记为不含指针，这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap。但是，我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段，是指针类型的，破坏了 bmap 不含指针的设想，这时会把 overflow 移动到 extra 字段来。

type mapextra struct {
	// overflow[0] contains overflow buckets for hmap.buckets.
	// overflow[1] contains overflow buckets for hmap.oldbuckets.
	overflow [2]*[]*bmap

	// nextOverflow 包含空闲的 overflow bucket，这是预分配的 bucket
	nextOverflow *bmap
}

 bmap 是存放 k-v 的地方，看 bmap 的内部组成。 

上图就是 bucket 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。

例如，有这样一个类型的 map：

map[int64]int8

如果按照 key/value/key/value/... 这样的模式存储，那在每一个 key/value 对之后都要额外 padding 7 个字节；而将所有的 key，value 分别绑定到一起，这种形式 key/key/.../value/value/...，则只需要在最后添加 padding。 

每个 bucket 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 bucket，那就需要再构建一个 bucket ，通过 overflow 指针连接起来。

创建 map 

从语法层面上来说，创建 map 很简单：

ageMp := make(map[string]int)
// 指定 map 长度
ageMp := make(map[string]int, 8)

// ageMp 为 nil，不能向其添加元素，会直接panic
var ageMp map[string]int

实际上底层调用的是 makemap 函数，主要做的工作就是初始化 hmap 结构体的各种字段，例如计算 B 的大小，设置哈希种子 hash0 等等。

func makemap(t *maptype, hint int64, h *hmap, bucket unsafe.Pointer) *hmap {
	// 省略各种条件检查...

	// 找到一个 B，使得 map 的装载因子在正常范围内
	B := uint8(0)
	for ; overLoadFactor(hint, B); B++ {
	}

	// 初始化 hash table
	// 如果 B 等于 0，那么 buckets 就会在赋值的时候再分配
	// 如果长度比较大，分配内存会花费长一点
	buckets := bucket
	var extra *mapextra
	if B != 0 {
		var nextOverflow *bmap
		buckets, nextOverflow = makeBucketArray(t, B)
		if nextOverflow != nil {
			extra = new(mapextra)
			extra.nextOverflow = nextOverflow
		}
	}

	// 初始化 hamp
	if h == nil {
		h = (*hmap)(newobject(t.hmap))
	}
	h.count = 0
	h.B = B
	h.extra = extra
	h.flags = 0
	h.hash0 = fastrand()
	h.buckets = buckets
	h.oldbuckets = nil
	h.nevacuate = 0
	h.noverflow = 0

	return h
}

slice 和 map 分别作为函数参数时有什么区别？

注意，这个函数返回的结果：*hmap，它是一个指针，而我们之前讲过的 makeslice 函数返回的是 Slice 结构体：

func makeslice(et *_type, len, cap int) slice

slice 的结构体定义： 

// runtime/slice.go
type slice struct {
    array unsafe.Pointer // 元素指针
    len   int // 长度 
    cap   int // 容量
}

结构体内部包含底层的数据指针。

        makemap 和 makeslice 的区别，带来一个不同点：当 map 和 slice 作为函数参数时，在函数参数内部对 map 的操作会影响 map 自身；而对 slice 却不会（之前讲 slice 的文章里有讲过）。

        主要原因：一个是指针（*hmap），一个是结构体（slice）。Go 语言中的函数传参都是值传递，在函数内部，参数会被 copy 到本地。*hmap指针 copy 完之后，仍然指向同一个 map，因此函数内部对 map 的操作会影响实参。而 slice 被 copy 后，会成为一个新的 slice，对它进行的操作不会影响到实参。

哈希函数 

        map 的一个关键点在于，哈希函数的选择。在程序启动时，会检测 cpu 是否支持 aes，如果支持，则使用 aes hash，否则使用 memhash。

hash 函数，有加密型和非加密型。 加密型的一般用于加密数据、数字摘要等，典型代表就是 md5、sha1、sha256、aes256 这种； 非加密型的一般就是查找。在 map 的应用场景中，用的是查找。 选择 hash 函数主要考察的是两点：性能、碰撞概率。

表示类型的结构体：

type _type struct {
	size       uintptr
	ptrdata    uintptr // size of memory prefix holding all pointers
	hash       uint32
	tflag      tflag
	align      uint8
	fieldalign uint8
	kind       uint8
	alg        *typeAlg
	gcdata    *byte
	str       nameOff
	ptrToThis typeOff
}

 其中 alg 字段就和哈希相关，它是指向如下结构体的指针：

// src/runtime/alg.go
type typeAlg struct {
	// (ptr to object, seed) -> hash
	hash func(unsafe.Pointer, uintptr) uintptr
	// (ptr to object A, ptr to object B) -> ==?
	equal func(unsafe.Pointer, unsafe.Pointer) bool
}

typeAlg 包含两个函数，hash 函数计算类型的哈希值，而 equal 函数则计算两个类型是否“哈希相等”。

对于 string 类型，它的 hash、equal 函数如下：

func strhash(a unsafe.Pointer, h uintptr) uintptr {
	x := (*stringStruct)(a)
	return memhash(x.str, h, uintptr(x.len))
}

func strequal(p, q unsafe.Pointer) bool {
	return *(*string)(p) == *(*string)(q)
}

        根据 key 的类型，_type 结构体的 alg 字段会被设置对应类型的 hash 和 equal 函数。 

key 定位过程 

        key 经过哈希计算后得到哈希值，共 64 个 bit 位（64位机，32位机就不讨论了，现在主流都是64位机），计算它到底要落在哪个桶时，只会用到最后 B 个 bit 位。还记得前面提到过的 B 吗？如果 B = 5，那么桶的数量，也就是 buckets 数组的长度是 2^5 = 32。

        例如，现在有一个 key 经过哈希函数计算后，得到的哈希结果是：

10010111 | 000011110110110010001111001010100010010110010101010 │ 01010

        用最后的 5 个 bit 位，也就是 01010，值为 10，也就是 10 号桶。这个操作实际上就是取余操作，但是取余开销太大，所以代码实现上用的位操作代替。

        再用哈希值的高 8 位，找到此 key 在 bucket 中的位置，这是在寻找已有的 key。最开始桶内还没有 key，新加入的 key 会找到第一个空位，放入。

        buckets 编号就是桶编号，当两个不同的 key 落在同一个桶中，也就是发生了哈希冲突。冲突的解决手段是用链表法：在 bucket 中，从前往后找到第一个空位。

        在查找某个 key 时，先找到对应的桶，再去遍历 bucket 中的 key。

        上图中，假定 B = 5，所以 bucket 总数就是 2^5 = 32。首先计算出待查找 key 的哈希，使用低 5 位 00110，找到对应的 6 号 bucket，使用高 8 位 10010111，对应十进制 151，在 6 号 bucket 中寻找 tophash 值（HOB hash）为 151 的 key，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了。

        如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。

        我们来看下源码吧，查找某个 key 的底层函数是 mapaccess 系列函数，函数的作用类似，这里我们直接看 mapaccess1 函数：

func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
	// ……
	
	// 如果 h 什么都没有，返回零值
	if h == nil || h.count == 0 {
		return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])
	}
	
	// 写和读冲突
	if h.flags&hashWriting != 0 {
		throw("concurrent map read and map write")
	}
	
	// 不同类型 key 使用的 hash 算法在编译期确定
	alg := t.key.alg
	
	// 计算哈希值，并且加入 hash0 引入随机性
	hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0))
	
	// 比如 B=5，那 m 就是31，二进制是全 1
	// 求 bucket num 时，将 hash 与 m 相与，
	// 达到 bucket num 由 hash 的低 8 位决定的效果
	m := uintptr(1)<<h.B - 1
	
	// b 就是 bucket 的地址
	b := (*bmap)(add(h.buckets, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
	
	// oldbuckets 不为 nil，说明发生了扩容
	if c := h.oldbuckets; c != nil {
	    // 如果不是同 size 扩容（看后面扩容的内容）
	    // 对应条件 1 的解决方案
		if !h.sameSizeGrow() {
			// 新 bucket 数量是老的 2 倍
			m >>= 1
		}
		
		// 求出 key 在老的 map 中的 bucket 位置
		oldb := (*bmap)(add(c, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
		
		// 如果 oldb 没有搬迁到新的 bucket
		// 那就在老的 bucket 中寻找
		if !evacuated(oldb) {
			b = oldb
		}
	}
	
	// 计算出高 8 位的 hash
	// 相当于右移 56 位，只取高8位
	top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))
	
	// 增加一个 minTopHash
	if top < minTopHash {
		top += minTopHash
	}
	for {
	    // 遍历 bucket 的 8 个位置
		for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
		    // tophash 不匹配，继续
			if b.tophash[i] != top {
				continue
			}
			// tophash 匹配，定位到 key 的位置
			k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
			// key 是指针
			if t.indirectkey {
			    // 解引用
				k = *((*unsafe.Pointer)(k))
			}
			// 如果 key 相等
			if alg.equal(key, k) {
			    // 定位到 value 的位置
				v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
				// value 解引用
				if t.indirectvalue {
					v = *((*unsafe.Pointer)(v))
				}
				return v
			}
		}
		
		// bucket 找完（还没找到），继续到 overflow bucket 里找
		b = b.overflow(t)
		// overflow bucket 也找完了，说明没有目标 key
		// 返回零值
		if b == nil {
			return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])
		}
	}
}

        函数返回 h[key] 的指针，如果 h 中没有此 key，那就会返回一个 key 相应类型的零值，不会返回 nil。

        这里，说一下定位 key 和 value 的方法以及整个循环的写法。

// key 定位公式
k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))

// value 定位公式
v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))

        b 是 bmap 的地址，这里 bmap 还是源码里定义的结构体，只包含一个 tophash 数组，经编译器扩充之后的结构体才包含 key，value，overflow 这些字段。dataOffset 是 key 相对于 bmap 起始地址的偏移：

dataOffset = unsafe.Offsetof(struct {
		b bmap
		v int64
	}{}.v)

        因此 bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大小；而我们又知道，value 的地址是在所有 key 之后，因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移。理解了这些，上面 key 和 value 的定位公式就很好理解了。

        再说整个大循环的写法，最外层是一个无限循环，通过

b = b.overflow(t)

        遍历所有的 bucket，这相当于是一个 bucket 链表。

        当定位到一个具体的 bucket 时，里层循环就是遍历这个 bucket 里所有的 cell，或者说所有的槽位，也就是 bucketCnt=8 个槽位。整个循环过程：

        再说一下 minTopHash，当一个 cell 的 tophash 值小于 minTopHash 时，标志这个 cell 的迁移状态。因为这个状态值是放在 tophash 数组里，为了和正常的哈希值区分开，会给 key 计算出来的哈希值一个增量：minTopHash。这样就能区分正常的 top hash 值和表示状态的哈希值。

        下面的这几种状态就表征了 bucket 的情况：

// 空的 cell，也是初始时 bucket 的状态
empty          = 0
// 空的 cell，表示 cell 已经被迁移到新的 bucket
evacuatedEmpty = 1
// key,value 已经搬迁完毕，但是 key 都在新 bucket 前半部分，
// 后面扩容部分会再讲到。
evacuatedX     = 2
// 同上，key 在后半部分
evacuatedY     = 3
// tophash 的最小正常值
minTopHash     = 4

         源码里判断这个 bucket 是否已经搬迁完毕，用到的函数：

func evacuated(b *bmap) bool {
	h := b.tophash[0]
	return h > empty && h < minTopHash
}

        只取了 tophash 数组的第一个值，判断它是否在 0-4 之间。对比上面的常量，当 top hash 是 evacuatedEmpty、evacuatedX、evacuatedY 这三个值之一，说明此 bucket 中的 key 全部被搬迁到了新 bucket。

key为什么是无序的

原因一：

        map 在扩容后，会发生 key 的搬迁，原来落在同一个 bucket 中的 key，搬迁后，有些 key 就要远走高飞了（bucket 序号加上了 2^B）。而遍历的过程，就是按顺序遍历 bucket，同时按顺序遍历 bucket 中的 key。搬迁后，key 的位置发生了重大的变化，有些 key 飞上高枝，有些 key 则原地不动。这样，遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了。

当然，如果我就一个 hard code 的 map，我也不会向 map 进行插入删除的操作，按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧。的确是这样，但是 Go 杜绝了这种做法，因为这样会给新手程序员带来误解，以为这是一定会发生的事情，在某些情况下，可能会酿成大错。

原因二：

        当然，Go 做得更绝，当我们在遍历 map 时，并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历，每次都是从一个随机值序号的 bucket 开始遍历，并且是从这个 bucket 的一个随机序号的 cell 开始遍历。这样，即使你是一个写死的 map，仅仅只是遍历它，也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了。

float类型可以作为map的key吗

        从语法上看，float 型可以作为 key，但是由于精度的问题，会导致一些诡异的问题，慎用之。

        Go 语言中只要是可比较的类型都可以作为 key。除开 slice，map，functions 这几种类型，其他类型都是 OK 的。具体包括：布尔值、数字、字符串、指针、通道、接口类型、结构体、只包含上述类型的数组。这些类型的共同特征是支持 == 和 != 操作符，k1 == k2 时，可认为 k1 和 k2 是同一个 key。如果是结构体，只有 hash 后的值相等以及字面值相等，才被认为是相同的 key。很多字面值相等的，hash出来的值不一定相等，比如引用。

任何类型都可以作为 value，包括 map 类型。

来看个例子：

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

func main() {
	m := make(map[float64]int)
	m[1.4] = 1
	m[2.4] = 2
	m[math.NaN()] = 3
	m[math.NaN()] = 3

	for k, v := range m {
		fmt.Printf("[%v, %d] ", k, v)
	}

	fmt.Printf("\nk: %v, v: %d\n", math.NaN(), m[math.NaN()])
	fmt.Printf("k: %v, v: %d\n", 2.400000000001, m[2.400000000001])
	fmt.Printf("k: %v, v: %d\n", 2.4000000000000000000000001, m[2.4000000000000000000000001])

	fmt.Println(math.NaN() == math.NaN())
}

 程序的输出：

[1.4, 1] [2.4, 2] [NaN, 3] [NaN, 3] 
k: NaN, v: 0
k: 2.400000000001, v: 0
k: 2.4, v: 2
false

        例子中定义了一个 key 类型是 float 型的 map，并向其中插入了 4 个 key：1.4， 2.4， NAN，NAN。

        打印的时候也打印出了 4 个 key，如果你知道 NAN != NAN，也就不奇怪了。因为他们比较的结果不相等，自然，在 map 看来就是两个不同的 key 了。

        接着，我们查询了几个 key，发现 NAN 不存在，2.400000000001 也不存在，而 2.4000000000000000000000001 却存在。

        结果很诡异

        当用 float64 作为 key 的时候，先要将其转成 uint64 类型，再插入 key 中。

具体是通过 Float64frombits 函数完成：

// Float64frombits returns the floating point number corresponding
// the IEEE 754 binary representation b.
func Float64frombits(b uint64) float64 { return *(*float64)(unsafe.Pointer(&b)) }

再来输出点东西：

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

func main() {
	m := make(map[float64]int)
	m[2.4] = 2

    fmt.Println(math.Float64bits(2.4))
	fmt.Println(math.Float64bits(2.400000000001))
	fmt.Println(math.Float64bits(2.4000000000000000000000001))
}

输出结果： 

4612586738352862003
4612586738352864255
4612586738352862003

转成十六进制为：

0x4003333333333333
0x4003333333333BFF
0x4003333333333333

  2.4 和 2.4000000000000000000000001 经过 math.Float64bits() 函数转换后的结果是一样的。自然，二者在 map 看来，就是同一个 key 了。

        再来看一下 NAN（not a number）：

// NaN returns an IEEE 754 ``not-a-number'' value.
func NaN() float64 { return Float64frombits(uvnan) }

uvnan 的定义为：

uvnan    = 0x7FF8000000000001

        NAN() 直接调用 Float64frombits，传入写死的 const 型变量 0x7FF8000000000001，得到 NAN 型值。既然，NAN 是从一个常量解析得来的，为什么插入 map 时，会被认为是不同的 key？

        这是由类型的哈希函数决定的，例如，对于 64 位的浮点数，它的哈希函数如下：

func f64hash(p unsafe.Pointer, h uintptr) uintptr {
	f := *(*float64)(p)
	switch {
	case f == 0:
		return c1 * (c0 ^ h) // +0, -0
	case f != f:
		return c1 * (c0 ^ h ^ uintptr(fastrand())) // any kind of NaN
	default:
		return memhash(p, h, 8)
	}
}

        第二个 case，f != f 就是针对 NAN，这里会再加一个随机数。

这样，所有的谜题都解开了。

由于 NAN 的特性：

NAN != NAN
hash(NAN) != hash(NAN)

        因此向 map 中查找的 key 为 NAN 时，什么也查不到；如果向其中增加了 4 次 NAN，遍历会得到 4 个 NAN。

        关于当 key 是引用类型时，判断两个 key 是否相等，需要 hash 后的值相等并且 key 的字面量相等。例子： 

func TestT(t *testing.T) {
	type S struct {
		ID	int
	}
	s1 := S{ID: 1}
	s2 := S{ID: 1}

	var h = map[*S]int {}
	h[&s1] = 1
	t.Log(h[&s1])
	t.Log(h[&s2])
	t.Log(s1 == s2)
}

test output:

=== RUN   TestT
--- PASS: TestT (0.00s)
    endpoint_test.go:74: 1
    endpoint_test.go:75: 0
    endpoint_test.go:76: true
PASS

Process finished with exit code 0

map不是并发安全的

        map 并不是一个线程安全的数据结构。多个协程同时读写同一个 map 的情况下（同时读写一个 map 是未定义的行为），如果被检测到，会直接 panic。

        如果在同一个协程内边遍历边删除，并不会检测到同时读写，理论上是可以这样做的。但是，遍历的结果就可能不会是相同的了，有可能结果遍历结果集中包含了删除的 key，也有可能不包含，这取决于删除 key 的时间：是在遍历到 key 所在的 bucket 时刻前或者后。

        一般而言，这可以通过读写锁来解决：sync.RWMutex。

        读之前调用 RLock() 函数，读完之后调用 RUnlock() 函数解锁；写之前调用 Lock() 函数，写完之后，调用 Unlock() 解锁。

sync.Map 是线程安全的 map，可以使用。

map不是线程安全的

        在查找、赋值、遍历、删除的过程中都会检测写标志，一旦发现写标志置位（等于1），则直接 panic。赋值和删除函数在检测完写标志是复位之后，先将写标志位置位，才会进行之后的操作。

检测写标志：

if h.flags&hashWriting == 0 {
		throw("concurrent map writes")
	}

设置写标志：

h.flags |= hashWriting

不能对map元素取地址

        无法对 map 的 key 或 value 进行取址。

        如果通过其他 hack 的方式，例如 unsafe.Pointer 等获取到了 key 或 value 的地址，也不能长期持有，因为一旦发生扩容，key 和 value 的位置就会改变，之前保存的地址也就失效了。

map 深度相等的条件：

1、都为 nil
2、非空、长度相等，指向同一个 map 实体对象
3、相应的 key 指向的 value “深度”相等

直接将使用 map1 == map2 是错误的。这种写法只能比较 map 是否为 nil。

package main

import "fmt"

func main() {
	var m map[string]int
	var n map[string]int

	fmt.Println(m == nil)
	fmt.Println(n == nil)

	// 不能通过编译
	//fmt.Println(m == n)
}

输出结果：  

true
true

因此只能是遍历map 的每个元素，比较元素是否都是深度相等。