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的码详金牛取水指标源码所有信息。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，怎样拆软件源码增加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，cf 绘制骨骼源码渐进式完成，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kafka删除topic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。微擎源码交易
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。
