1.map在golang的码详底层实现和源码分析
2.golang map 源码解读(8问)
3.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?
4.结合源码探究HashMap初始化容量问题
5.TreeMap就这么简单源码剖析
6.MapReduce源码解析之Mapper
map在golang的底层实现和源码分析
在Golang 1..2版本中,map的码详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,码详如`make(map[k]v,码详 hint)`,会创建一个hmap实例,码详包含map的码详趣吧公众号源码所有信息。makemap函数负责创建hmap、码详计算B值和初始化桶数组。码详
Golang map的码详高效得益于其巧妙的设计:首先,key的码详hash值的后B位作为桶索引;其次,key的码详hash值的前8位决定桶内结构体的数组索引,包括tophash、码详key和value;tophash数组还用于存储标志位,码详当桶内元素为空时,码详标志位能快速识别。码详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。
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 - 溢出桶的数量,用于等量扩容。
5. hash0 - hash随机值,tdl4源码增加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,源码相反数渐进式完成,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。
concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?
ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现,而非早期版本的分段锁。
在JDK1.7版本中,ConcurrentHashMap采用分段锁机制,包含一个Segment数组,每个Segment继承自ReentrantLock,并包含HashEntry数组,每个HashEntry相当于链表节点,用于存储key、value。默认支持个线程并发,每个Segment独立,互不影响。
对于put流程,与普通HashMap相似,首先定位至特定的Segment,然后使用ReentrantLock进行操作,后续过程与HashMap基本相同。
get流程简单,通过hash值定位至segment,再遍历链表找到对应元素。需要注意的是,value是MIUI呼吸灯源码volatile的,因此get操作无需加锁。
在JDK1.8版本中,线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值,遍历node数组。若位置为空,则通过CAS+自旋方式初始化。
若数组位置为空,尝试使用CAS自旋写入数据;若hash值为MOVED,表示需执行扩容操作;若满足上述条件均不成立,则使用synchronized块写入数据,同时判断链表或转换为红黑树进行插入。链表操作与HashMap相同,链表长度超过8时转换为红黑树。
get查询流程与HashMap基本一致,通过key计算位置,若table对应位置的key相同则返回结果;如为红黑树结构,则按照红黑树规则获取;否则遍历链表获取数据。
结合源码探究HashMap初始化容量问题
探究HashMap初始化容量问题
在深入研究HashMap源码时,有一个问题引人深思:为何在知道需要存储n个键值对时,我们通常会选择初始化容量为capacity = n / 0. + 1?
本文旨在解答这一疑惑,适合具备一定HashMap基础知识的读者。请在阅读前,思考以下问题:
让我们通过解答这些问题,逐步展开对HashMap初始化容量的深入探讨。
源码探究
让我们从实际代码出发,通过debug逐步解析HashMap的初始化逻辑。
举例:初始化一个容量为9的HashMap。
执行代码后,我们发现初始化容量为,且阈值threshold设置为。
解析
通过debug,我们首先关注到构造方法中的初始化逻辑。注意到,初始化阈值时,实际调用的是`tabliSizeFor(int n)`方法,它返回第一个大于等于n的2的幂。例如,`tabliSizeFor(9)`返回,`tabliSizeFor()`返回,`tabliSizeFor(8)`返回8。补码源码的乘法
继续解析
在构造方法结束后,我们通过debug继续追踪至`put`方法,直至`putVal`方法。
在`putVal`方法中,我们发现当第一次调用`put`时,table为null,从而触发初始化逻辑。在初始化过程中,关键在于`resize()`方法中对新容量`newCap`的初始化,即等于构造方法中设置的阈值`threshold`()。
阈值更新
在初始化后,我们进一步关注`updateNewThr`的代码逻辑,发现新的阈值被更新为新容量乘以负载因子,即 * 0.。
案例分析
举例:初始化一个容量为8的HashMap。
解答:答案是8,因为`tableSizeFor`方法返回大于等于参数的2的幂,而非严格大于。
扩容问题
举例:当初始化容量为时,放入9个不同的entry是否会引发扩容。
解答:不会,因为扩容条件与阈值有关,当map中存储的键值对数量大于阈值时才触发扩容。根据第一问,初始化容量是,阈值为 * 0. = 9,我们只放了9个,因此不会引起扩容。
容量选择
举例:已知需要存储个键值对,如何选择合适的初始化容量。
解答:初始化容量的目的是减少扩容次数以提高效率并节省空间。选择容量时,应考虑既能防止频繁扩容又能充分利用空间。具体选择取决于实际需求和预期键值对的数量。
总结
通过本文的探讨,我们深入了解了HashMap初始化容量背后的逻辑和原因。希望这些解析能够帮助您更深入地理解HashMap的内部工作原理。如果您对此有任何疑问或不同的见解,欢迎在评论区讨论。
最后,如有帮助,欢迎点赞分享。
TreeMap就这么简单源码剖析
本文主要讲解TreeMap的实现原理,使用的是JDK1.8版本。
在开始之前,建议读者具备一定的数据结构基础知识。
TreeMap的实现主要通过红黑树和比较器Comparator来保证元素的有序性。如果构造时传入了Comparator对象,则使用Comparator的compare方法进行元素比较。否则,使用Comparable接口的compareTo方法实现自然排序。
TreeMap的核心方法有put、get和remove等。put方法用于插入元素,同时会根据Comparator或Comparable对元素进行排序。get方法用于查找指定键的值,remove方法则用于删除指定键的元素。
遍历TreeMap通常使用EntryIterator类,该类提供了按顺序遍历元素的方法。TreeMap的遍历过程基于红黑树的结构,通过查找、比较和调整节点来实现。
总之,TreeMap是一个基于红黑树的有序映射集合,其主要特性包括元素的有序性、高效的时间复杂度以及灵活的比较方式。在设计和实现需要有序映射的数据结构时,TreeMap是一个不错的选择。
如有错误或疑问,欢迎在评论区指出,让我们共同进步。
请注意,上述HTML代码片段经过了精简和格式调整,保留了原文的主要内容和结构,但为了适应HTML格式并删除了不相关的内容(如标题、关注转发等),在字数控制上也有所调整。
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。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InputFormat
导读
深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时,扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作,程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础,定义了文件切分逻辑和RecordReader接口,用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现,以及如何在Map任务中应用此框架。
类图与源码解析
InputFormat类提供了两个关键抽象方法:getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略,定义逻辑上的分片,而RecordReader则从这些分片中读取数据。
InputSplit类承载了切分逻辑,表示了给定Mapper处理的逻辑数据块,包含所有K-V对的集合。
RecordReader类实现了数据读取流程,其子类如LineRecordReader,提供行数据读取功能,将输入流中的数据按行拆分,赋值为Key和Value。
具体实现与操作流程
在getSplits()方法中,FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。
TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例,用于读取文件中的每一行数据,形成K-V对。
Mapper任务执行时,通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法,读取文件的每一行,完成数据处理。
在Map任务的run()方法中,MapContextImp类实例化了一个RecordReader,用于实现数据的迭代和处理。
总结
本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件,包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析,为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。
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