golang編譯器寄存器優化

❶ phpstorm golang開發環境如何配置

1. 首先從網上下載go語言的編譯器，我在發布這篇經驗的時候go語言編譯器的版本已經更新到了1.4版。根據你的系統平台下載相應的版本後，如果是壓縮文件，先解壓後雙擊運行，不是壓縮文件，直接雙擊運行就可以了，運行後出現下面的界面，在下面界面上單擊「Next」。

   
   

2. 

❷ bpftrace動態追蹤golang應用-函數內聯問題

在上一篇文章的golang代碼中，函數add的上一行，增加了一條注釋語句： //go:noinline 。在bpftrace追蹤時，是否可以去掉？有喚喊什麼作用？

為了說明該問題，設計一個例子。

golang代碼中，有兩個求和函數。其中，add1加上 //go:noinline ，另一個add2不加。代碼如雹沖下：

bpftrace程序分別對函數add1和add2的輸入參數、返回值進行追蹤，代碼如下：

執行程序後，可以看到bpftrace程序能夠正常追蹤到函數add1，但是無法追蹤到函數add2。

通過上文中的示例代碼，可以看到，沒有加 //go:noinline 的函數無法被bpftrace程序追蹤到。通過查和肆野閱golang相關文檔，可以知道， //go:noinline 表示該函數在編譯時，不會被內聯。

使用 objump -S 生成golang程序的匯編代碼如下：

通過匯編代碼，我們可以看到，主函數中，地址 0x498e52 處 callq 498e00 調用了add1函數，地址 0x498ebb 處 movq $0x4,(%rsp) 直接計算求值。

因此，golang編譯器在編譯代碼時，會對代碼進行分析，並按照內聯規則，將某些函數生成內聯代碼。一旦函數被內聯，bpftrace將無法追蹤到對應函數。也就是，上文中函數 add2 無法被追蹤到。

針對golang程序中編譯器內聯的問題，可以通過禁止內聯的方式來解決。禁止內聯的方式有：

在實踐中，可以通過 go build -gcflags="-m -m" 來查看，哪些函數會在編譯時執行內聯，如：

從輸出中，可以看到：

關於golang編譯器進行內聯的場景，可以參考golang源碼：https://github.com/golang/go/blob/master/src/cmd/compile/internal/inline/inl.go。

由於golang編譯器內聯優化，bpftrace可能無法正常追蹤golang程序。在編寫bpftrace腳本時，可以先使用 nm 命令查看一下可執行程序，是否存在需要追蹤的函數的符號信息。如果沒有則bpftrace將不能對其進行追蹤。

前面的示例中，都是對 int 類型的參數進行追蹤，那對於 string 類型的參數，是否也可以用同樣的方式進行追蹤？將在下一篇中進行討論。

❸ golang ide 什麼好用

第一種：LiteIDE
LiteIDE是一個簡單的開源IDE，值得注意的是，它是GO語言2012年正式版發布的首個IDE，由Qt開發，它看起來類似於Visual Studio等其他編譯器。
由於它是為golang設計的，LiteIDE為開發人員提供了許多有用的功能，包括可配置的構建命令，高級代碼編輯器和廣泛的golang支持。其他功能包括代碼管理、gdb、Delve調試器、自動完成和使用WordApi的主題，基於MIME類型的系統等。
第二種：VS Code
它是微軟開發的廣受歡迎的開源IDE，有一個開箱即用的go擴展可供VS Code使用。VS Code插件為開發人員提供了很多功能，包括與許多go工具集成。
VS Code通過IntelliSense，內置git集成，直接從編譯器調試代碼等功能提供智能完成功能;VS Code具有高度可擴展性，並通過其許多擴展提供了許多自定義選項，還提供了幾十種語言的支持，成為受開發者歡迎的工具。
第三種：Atom
開發人員可以利用這個Atom IDE改進的語言集成與更智能的編輯器。開源的go-plus軟體包使開發人員更容易在GO中進行編程。
Atom和go-plus軟體包為golang提供工具，構建流程，linters、vet和coverage工具的支持;其他功能包括自動完成、格式化、測試和文檔。
第四種：Vim
Vim有許多插件可以幫助開發人員更輕松地編輯他們的GO代碼;Vim-go插件自動安裝所有必要的東西，為Vim中的GO開發人員提供更平滑的集成。
Vim-go具有許多有用的功能，包括編譯器，改進的語法高亮和折疊，完成支持以及一系列具有集成支持的調試程序。還有一些使用的高級源分析工具，包括GoImplements、GoCallees和GoReferrers。

❹ 使用Go 語言開發大型 MMORPG 游戲伺服器怎麼樣

使用Go 語言開發大型 MMORPG 游戲伺服器怎麼樣

如果是大型網路游戲的話，我覺得是不合適的。現階段go語言的執行效率還是太低了。在底層編譯器的優化方面做得和c++相比還是差了不少。go語言也是比較適合快速開發的專案比較合適

從2013年起,經朋友推薦開始用Golang編寫游戲登殲兆陸伺服器, 配合C++做第三方平台驗證. 到編寫獨立工具導表工具GitHub - davyxu/tabtoy: 跨平台的高效能便捷電子表格匯出器. 以及網路庫GitHub - davyxu/cell: 簡單,方便,高效的Go語言的游戲伺服器底層. 最終使用這些工具及庫編寫整個游戲伺服器框架, 我的感受是很不錯的
細節看來, 有如下的幾個點:
語言, 庫
Golang語言特性和C很像, 簡單, 一張A4紙就能寫完所有特性. 你想想看, C++到了領悟階段, 也只用那幾個簡單特性, 剩下的都是一大堆解決各種記憶體問題的技巧. 而Golang一開始就簡單, 何必浪費生命去研究那一大堆的奇技淫巧呢?
Golang的坑只有2個:1. interface{}和nil配合使用, 2. for迴圈時, 將迴圈變數引入閉包(Golang, Lua, C#閉包變數捕獲差異) 完全不影響正常使用, 復合語言概念, 只是看官方後面怎麼有效的避免
用Golang就忘記繼承那套東西, 用組合+介面
用Golang伺服器如何保證解決游戲伺服器存檔一致性問題? s the world是肯定的, 但是Golang可以從語言層並發序列化玩家資料, 再通過後台存檔
channel是goroutine雖然是Golang的語言特性. 但是在編寫伺服器時, 其實只有底層用的比較多.
Golang的第三方庫簡直多如牛毛, 好的也很多
不要說模板了, C#的也不好用, 官方在糾結也不要加, 使用中, 沒模板確實有點不方便. 用interface{}/反射做泛型對於Golang這種強型別語言來說,還是有點打臉
執行期
Golang和C++比效能的話, 這是C++的優勢, Golang因為沒虛擬機器, 只有薄薄的一層排程層. 因此效能是非常高的, 用一點效能犧牲換開發效率, 妥妥的
1.6版後的GC優化的已經很好了, 如果你不是高效能,高並發Web應用, 非要找出一堆的優化技巧的話. 只用Golang寫點游戲伺服器, 那點GC損耗可以忽略不計
和其他現代語言一樣, 崩潰捕捉是標配功能, 我用Golang的伺服器線上跑, 基本沒碰到過崩潰情況
熱更新: 官方已經有plugin系統的提交, 跨平台的. 估計很快就可以告別手動cgo做so熱更新
開發, 除錯, 部署, 優化
LiteIDE是我首選尺改卜的Golang的IDE, 雖然有童鞋說B格不高. 但這估計實在是找不到缺點說了, 別跟我說Visual Studio, 那是宇宙級的...
曾經聽說有人不看好Golang, 我問為啥: 說這么新的語言, 不陵穗好招人,後面打聽到他是個策劃... 好吧
真實情況是這樣的: Golang對於有點程式設計基礎的新人來說, 1周左右可以開始貢獻程式碼. 老司機2~3天.
開發效率還是不錯的, 一般大的游戲功能, 2*2人一周3~4個整完. 這換C++時代, 大概也就1~2個還寫不完. 對接伺服器sdk的話, 大概1天接個10多個沒問題
Golang自帶效能調優工具, 從記憶體, CPU, 阻塞點等幾個方面直接出圖進行分析, 非常直觀, 可以參考我部落格幾年前的分析: 使用Golang進行效能分析(Profiling)
Golang支 *** 叉編譯, 跨平台部署, 什麼概念? linux是吧? 不問你什麼版本, 直接windows上編譯輸出一個elf, 甩到伺服器上開跑.不超過1分鍾時間..

1.為什麼golang的開發效率高？
golang是一編譯型的強型別語言，它在開發上的高效率主要來自於後發優勢，不用考慮舊有惡心的歷史，又有一個較高的工程視角。良好的避免了程式設計師因為「 { 需不需要獨佔一行 」這種革命問題打架，也解決了一部分趁編譯時間找產品妹妹搭訕的階級敵人。
它有自己的包管理機制，工具鏈成熟，從開發、除錯到釋出都很簡單方便；
有反向介面、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；
編譯速度快，因為是強型別語言又有gc，只要通過編譯，非業務毛病就很少了；
它在語法級別上支援了goroutine，這是大家說到最多的內容，這里重點提一下。首先，coroutine並不稀罕，語言並不能超越硬體、作業系統實現神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他語言也可以做到，譬如c++，在boost庫裡面自己就有的coroutine實現（當然用起來跟其他boost庫一樣惡心）。golang做的事情，是把這一套東西的使用過程簡化了，並且提供了一套channel的通訊模式，使得程式設計師可以忽略諸如死鎖等問題。
goroutine的目的是描述並發程式設計模型。並發與並行不同，它並不需要多核的硬體支援，它不是一種物理執行狀態，而是一種程式邏輯流程。它的主要目的不是利用多核提高執行效率，而是提供一種更容易理解、不容易出錯的語言來描述問題。
實際上golang預設就是執行在單OS程序上面的，通過指定環境變數GOMAXPROCS才能轉身跑在多OS程序上面。有人提到了網易的pomelo，開源本來是一件很不錯的事情，但是基於自己對callback hell的偏見，我一直持有這種態度：敢用nodejs寫大規模游戲伺服器的人，都是真正的勇士 : ) 。
2、Erlang與Golang的coroutine有啥區別，coroutine是啥？
coroutine本質上是語言開發者自己實現的、處於user space內的執行緒，無論是erlang、還是golang都是這樣。需要解決沒有時鍾中斷；碰著阻塞式io，整個程序都會被作業系統主動掛起；需要自己擁有排程式控制制能力（放在並行環境下面還是挺麻煩的一件事）等等問題。那為啥要廢老大的勁自己做一套執行緒放user space裡面呢？
並發是伺服器語言必須要解決的問題；
system space的程序還有執行緒排程都太慢了、佔用的空間也太大了。
把執行緒放到user space的可以避免了陷入system call進行上下文切換以及高速緩沖更新，執行緒本身以及切換等操作可以做得非常的輕量。這也就是golang這類語言反復提及的超高並發能力，分分鍾給你開上幾千個執行緒不費力。
不同的是，golang的並發排程在i/o等易發阻塞的時候才會發生，一般是內封在庫函式內；erlang則更誇張，對每個coroutine維持一個計數器，常用語句都會導致這個計數器進行rection，一旦到點，立即切換排程函式。
中斷介入程度的不同，導致erlang看上去擁有了preemptive scheling的能力，而golang則是cooperative shceling的。golang一旦寫出純計算死迴圈，程序內所有會話必死無疑；要有大計算量少io的函式還得自己主動叫runtime.Sched()來進行排程切換。
3、golang的執行效率怎麼樣？
我是相當反感所謂的pingpong式benchmark，執行效率需要放到具體的工作環境下面考慮。
首先，它再快也是快不過c的，畢竟底下做了那麼多工作，又有排程，又有gc什麼的。那為什麼在那些benchmark裡面，golang、nodejs、erlang的響應效率看上去那麼優秀呢，響應快，並發強？並發能力強的原因上面已經提到了，響應快是因為大量非阻塞式io操作出現的原因。這一點c也可以做到，並且能力更強，但是得多寫不少優質程式碼。
然後，針對游戲伺服器這種高實時性的執行環境，GC所造成的跳幀問題確實比較麻煩，前面的大神 @達達 有比較詳細的論述和緩解方案，就不累述了 。隨著golang的持續開發，相信應該會有非常大的改進。一是遮蔽記憶體操作是現代語言的大勢所趨，它肯定是需要被實現的；二是GC演演算法已經相當的成熟，效率勉勉強強過得去；三是可以通過incremental的操作來均攤cpu消耗。
用這一點點效率損失換取一個更高的生產能力是不是值得呢？我覺得是值得的，硬體已經很便宜了，人生苦短，讓自己的生活更輕松一點吧: )。
4、基於以上的論述，我認為採用go進行小范圍的MMORPG開發是可行的。

如果跟C語言比，大部分指令碼都勝出啊。Go, Node.js, Python ......
網易弄過一個Node.js的開源伺服器框架。
至於IDE, 不重要，做伺服器開發很少會要開著IDE除錯的。最常用的手段就是打Log. 設定了斷點也很難調，多個客戶端並發。
那種單客戶端連線進來就可以重現的bug倒是可以用IDE調，但是這種bug本來就容易解決。
用指令碼語言，有一個很大的好處是容易做自動測試，可以更好地保證程式碼質量。
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開發效率當然是指令碼高。執行效率，其實更重要的是並發，框架合理的話增加機器就可以直接提高效率增加人數。

用Go開發大型mmorpg服務端不會有問題的，如果掉坑裡肯定不會是語言的問題。
唯一比較可能掉進去的坑就只有GC，其實很容易預防和調整的，具體細節可以看我部落格分享的文章。
但是技術選型不只是選語言，如果當時我手頭有一套效能滿意，開發效率OK，人員補給不會有問題的技術方案，不管是什麼語言的，我肯定不會放棄它而選擇冒險的。

public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
if(e.getSource()==xinjian)
{
text.setText("");
}
if(e.getSource()==dakai)
{
openFD.show();
String s;

❺ 徹底理解Golang Map

本文目錄如下，閱讀本文後，將一網打盡下面Golang Map相關面試題

Go中的map是一個指針，佔用8個位元組，指向hmap結構體; 源碼 src/runtime/map.go 中可以看到map的底層結構

每個map的底層結構是hmap，hmap包含若干個結構為bmap的bucket數組。每個bucket底層都採用鏈表結構。接下來，我們來詳細看下map的結構

bmap 就是我們常說的「桶」，一個桶裡面會最多裝 8 個 key，這些 key 之所以會落入同一個桶，是因為它們經過哈希計算後，哈希結果是「一類」的，關於key的定位我們在map的查詢和插入中詳細說明。在桶內，又會根據 key 計算出來的 hash 值的高 8 位來決定 key 到底落入桶內的哪個位置（一個桶內最多有8個位置)。

bucket內存數據結構可視化如下：

注意到 key 和 value 是各自放在一起的，並不是 key/value/key/value/... 這樣的形式。源碼里說明這樣的好處是在某些情況下可以省略掉 padding欄位，節省內存空間。

當 map 的 key 和 value 都不是指針，並且 size 都小於 128 位元組的情況下，會把 bmap 標記為不含指針，這樣可以避免 gc 時掃描整個 hmap。但是，我們看 bmap 其實有一個 overflow 的欄位，是指針類型的，破壞了 bmap 不含指針的設想，這時會把 overflow 移動到 extra 欄位來。

map是個指針，底層指向hmap，所以是個引用類型

golang 有三個常用的高級類型 slice 、map、channel, 它們都是 引用類型 ，當引用類型作為函數參數時，可能會修改原內容數據。

golang 中沒有引用傳遞，只有值和指針傳遞。所以 map 作為函數實參傳遞時本質上也是值傳遞，只不過因為 map 底層數據結構是通過指針指向實際的元素存儲空間，在被調函數中修改 map，對調用者同樣可見，所以 map 作為函數實參傳遞時表現出了引用傳遞的效果。

因此，傳遞 map 時，如果想修改map的內容而不是map本身，函數形參無需使用指針

map 底層數據結構是通過指針指向實際的元素 存儲空間 ，這種情況下，對其中一個map的更改，會影響到其他map

map 在沒有被修改的情況下，使用 range 多次遍歷 map 時輸出的 key 和 value 的順序可能不同。這是 Go 語言的設計者們有意為之，在每次 range 時的順序被隨機化，旨在提示開發者們，Go 底層實現並不保證 map 遍歷順序穩定，請大家不要依賴 range 遍歷結果順序。

map 本身是無序的，且遍歷時順序還會被隨機化，如果想順序遍歷 map，需要對 map key 先排序，再按照 key 的順序遍歷 map。

map默認是並發不安全的，原因如下：

Go 官方在經過了長時間的討論後，認為 Go map 更應適配典型使用場景（不需要從多個 goroutine 中進行安全訪問），而不是為了小部分情況（並發訪問），導致大部分程序付出加鎖代價（性能），決定了不支持。

場景: 2個協程同時讀和寫，以下程序會出現致命錯誤：fatal error: concurrent map writes

如果想實現map線程安全，有兩種方式：

方式一：使用讀寫鎖 map + sync.RWMutex

方式二：使用golang提供的 sync.Map

sync.map是用讀寫分離實現的，其思想是空間換時間。和map+RWLock的實現方式相比，它做了一些優化：可以無鎖訪問read map，而且會優先操作read map，倘若只操作read map就可以滿足要求(增刪改查遍歷)，那就不用去操作write map(它的讀寫都要加鎖)，所以在某些特定場景中它發生鎖競爭的頻率會遠遠小於map+RWLock的實現方式。

golang中map是一個kv對集合。底層使用hash table，用鏈表來解決沖突 ，出現沖突時，不是每一個key都申請一個結構通過鏈表串起來，而是以bmap為最小粒度掛載，一個bmap可以放8個kv。在哈希函數的選擇上，會在程序啟動時，檢測 cpu 是否支持 aes，如果支持，則使用 aes hash，否則使用 memhash。

map有3鍾初始化方式，一般通過make方式創建

map的創建通過生成匯編碼可以知道，make創建map時調用的底層函數是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小於等於8會發現走的是 runtime.fastrand 是因為容量小於8時不需要生成多個桶，一個桶的容量就可以滿足

makemap函數會通過 fastrand 創建一個隨機的哈希種子，然後根據傳入的 hint 計算出需要的最小需要的桶的數量，最後再使用 makeBucketArray 創建用於保存桶的數組，這個方法其實就是根據傳入的 B 計算出的需要創建的桶數量在內存中分配一片連續的空間用於存儲數據，在創建桶的過程中還會額外創建一些用於保存溢出數據的桶，數量是 2^(B-4) 個。初始化完成返回hmap指針。

找到一個 B，使得 map 的裝載因子在正常范圍內

Go 語言中讀取 map 有兩種語法：帶 comma 和 不帶 comma。當要查詢的 key 不在 map 里，帶 comma 的用法會返回一個 bool 型變數提示 key 是否在 map 中；而不帶 comma 的語句則會返回一個 value 類型的零值。如果 value 是 int 型就會返回 0，如果 value 是 string 類型，就會返回空字元串。

map的查找通過生成匯編碼可以知道，根據 key 的不同類型，編譯器會將查找函數用更具體的函數替換，以優化效率：

函數首先會檢查 map 的標志位 flags。如果 flags 的寫標志位此時被置 1 了，說明有其他協程在執行「寫」操作，進而導致程序 panic。這也說明了 map 對協程是不安全的。

key經過哈希函數計算後，得到的哈希值如下（主流64位機下共 64 個 bit 位）：

m: 桶的個數

從buckets 通過 hash & m 得到對應的bucket，如果bucket正在擴容，並且沒有擴容完成，則從oldbuckets得到對應的bucket

計算hash所在桶編號：

用上一步哈希值最後的 5 個 bit 位，也就是 01010 ，值為 10，也就是 10 號桶（范圍是0~31號桶）

計算hash所在的槽位:

用上一步哈希值哈希值的高8個bit 位，也就是 10010111 ，轉化為十進制，也就是151，在 10 號 bucket 中尋找** tophash 值（HOB hash）為 151* 的 槽位**，即為key所在位置，找到了 2 號槽位，這樣整個查找過程就結束了。

如果在 bucket 中沒找到，並且 overflow 不為空，還要繼續去 overflow bucket 中尋找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。

通過上面找到了對應的槽位，這里我們再詳細分析下key/value值是如何獲取的：

bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 個 key 的地址就要在此基礎上跨過 i 個 key 的大小；而我們又知道，value 的地址是在所有 key 之後，因此第 i 個 value 的地址還需要加上所有 key 的偏移。

通過匯編語言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最終調用的是 mapassign 函數。

實際上插入或修改 key 的語法是一樣的，只不過前者操作的 key 在 map 中不存在，而後者操作的 key 存在 map 中。

mapassign 有一個系列的函數，根據 key 類型的不同，編譯器會將其優化為相應的「快速函數」。

我們只用研究最一般的賦值函數 mapassign 。

map的賦值會附帶著map的擴容和遷移，map的擴容只是將底層數組擴大了一倍，並沒有進行數據的轉移，數據的轉移是在擴容後逐步進行的，在遷移的過程中每進行一次賦值（access或者delete）會至少做一次遷移工作。

1.判斷map是否為nil

每一次進行賦值/刪除操作時，只要oldbuckets != nil 則認為正在擴容，會做一次遷移工作，下面會詳細說下遷移過程

根據上面查找過程，查找key所在位置，如果找到則更新，沒找到則找空位插入即可

經過前面迭代尋找動作，若沒有找到可插入的位置，意味著需要擴容進行插入，下面會詳細說下擴容過程

通過匯編語言可以看到，向 map 中刪除 key，最終調用的是 mapdelete 函數

刪除的邏輯相對比較簡單，大多函數在賦值操作中已經用到過，核心還是找到 key 的具體位置。尋找過程都是類似的，在 bucket 中挨個 cell 尋找。找到對應位置後，對 key 或者 value 進行「清零」操作，將 count 值減 1，將對應位置的 tophash 值置成 Empty

再來說觸發 map 擴容的時機：在向 map 插入新 key 的時候，會進行條件檢測，符合下面這 2 個條件，就會觸發擴容：

1、裝載因子超過閾值

源碼里定義的閾值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是經過測試後取出的一個比較合理的因子

我們知道，每個 bucket 有 8 個空位，在沒有溢出，且所有的桶都裝滿了的情況下，裝載因子算出來的結果是 8。因此當裝載因子超過 6.5 時，表明很多 bucket 都快要裝滿了，查找效率和插入效率都變低了。在這個時候進行擴容是有必要的。

對於條件 1，元素太多，而 bucket 數量太少，很簡單：將 B 加 1，bucket 最大數量( 2^B )直接變成原來 bucket 數量的 2 倍。於是，就有新老 bucket 了。注意，這時候元素都在老 bucket 里，還沒遷移到新的 bucket 來。新 bucket 只是最大數量變為原來最大數量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。

2、overflow 的 bucket 數量過多

在裝載因子比較小的情況下，這時候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 點識別不出來這種情況。表面現象就是計算裝載因子的分子比較小，即 map 里元素總數少，但是 bucket 數量多（真實分配的 bucket 數量多，包括大量的 overflow bucket）

不難想像造成這種情況的原因：不停地插入、刪除元素。先插入很多元素，導致創建了很多 bucket，但是裝載因子達不到第 1 點的臨界值，未觸發擴容來緩解這種情況。之後，刪除元素降低元素總數量，再插入很多元素，導致創建很多的 overflow bucket，但就是不會觸發第 1 點的規定，你能拿我怎麼辦？overflow bucket 數量太多，導致 key 會很分散，查找插入效率低得嚇人，因此出台第 2 點規定。這就像是一座空城，房子很多，但是住戶很少，都分散了，找起人來很困難

對於條件 2，其實元素沒那麼多，但是 overflow bucket 數特別多，說明很多 bucket 都沒裝滿。解決辦法就是開辟一個新 bucket 空間，將老 bucket 中的元素移動到新 bucket，使得同一個 bucket 中的 key 排列地更緊密。這樣，原來，在 overflow bucket 中的 key 可以移動到 bucket 中來。結果是節省空間，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就會提升。

由於 map 擴容需要將原有的 key/value 重新搬遷到新的內存地址，如果有大量的 key/value 需要搬遷，會非常影響性能。因此 Go map 的擴容採取了一種稱為「漸進式」的方式，原有的 key 並不會一次性搬遷完畢，每次最多隻會搬遷 2 個 bucket。

上面說的 hashGrow() 函數實際上並沒有真正地「搬遷」，它只是分配好了新的 buckets，並將老的 buckets 掛到了 oldbuckets 欄位上。真正搬遷 buckets 的動作在 growWork() 函數中，而調用 growWork() 函數的動作是在 mapassign 和 mapdelete 函數中。也就是插入或修改、刪除 key 的時候，都會嘗試進行搬遷 buckets 的工作。先檢查 oldbuckets 是否搬遷完畢，具體來說就是檢查 oldbuckets 是否為 nil。

如果未遷移完畢，賦值/刪除的時候，擴容完畢後（預分配內存），不會馬上就進行遷移。而是採取 增量擴容 的方式，當有訪問到具體 bukcet 時，才會逐漸的進行遷移（將 oldbucket 遷移到 bucket）

nevacuate 標識的是當前的進度，如果都搬遷完，應該和2^B的長度是一樣的

在evacuate 方法實現是把這個位置對應的bucket，以及其沖突鏈上的數據都轉移到新的buckets上。

轉移的判斷直接通過tophash 就可以，判斷tophash中第一個hash值即可

遍歷的過程，就是按順序遍歷 bucket，同時按順序遍歷 bucket 中的 key。

map遍歷是無序的，如果想實現有序遍歷，可以先對key進行排序

為什麼遍歷 map 是無序的？

如果發生過遷移，key 的位置發生了重大的變化，有些 key 飛上高枝，有些 key 則原地不動。這樣，遍歷 map 的結果就不可能按原來的順序了。

如果就一個寫死的 map，不會向 map 進行插入刪除的操作，按理說每次遍歷這樣的 map 都會返回一個固定順序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜絕了這種做法，因為這樣會給新手程序員帶來誤解，以為這是一定會發生的事情，在某些情況下，可能會釀成大錯。

Go 做得更絕，當我們在遍歷 map 時，並不是固定地從 0 號 bucket 開始遍歷，每次都是從一個**隨機值序號的 bucket 開始遍歷，並且是從這個 bucket 的一個 隨機序號的 cell **開始遍歷。這樣，即使你是一個寫死的 map，僅僅只是遍歷它，也不太可能會返回一個固定序列的 key/value 對了。

❻ golang 編譯器 使用什麼寫的

1.5以後使完全用go寫的，以前的是c

❼ 如何看待go語言泛型的最新設計

Go 由於不支持泛型而臭名昭著，但最近棚基，泛型已接近成為現實。Go 團隊實施了一個看起來比較穩定的設計草案，並且正以源到源翻譯器原型的形式獲得關注。本文講述的是泛型的最新設計，以及如何自己嘗試泛型。

例子

FIFO Stack

假設你要創建一個先進先出堆棧。沒有泛型，你可能會這樣實現：

type Stack []interface{}func (s Stack) 橘和銷Peek() interface{} {

 

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack) Pop() {

 *s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack) Push(value interface{}) {

 *s = 

append(*s, value)

}

但是，這里存在一個問題：每當你 Peek 項時，都必須使用類型斷言將其從 interface{} 轉換為你需要的類型。如果你的堆棧是 *MyObject 的堆棧，則意味著很多 s.Peek().(*MyObject)這樣的代碼。這不僅讓人眼花繚亂，而且還可能引發錯誤。比如忘記 * 怎麼辦？或者如果您輸入錯誤的類型怎麼辦？s.Push(MyObject{})` 可以順利編譯，而且你可能不會發現到自己的錯誤，直到它影響到你的整個服務為止。

通常，使用 interface{} 是相對危險的。使用更多受限制的類型總是更安全，因為可以在編譯時而不是運行時發現問題。

泛型通過允許類型具有類型參數來解決此問題：

type Stack(type T) []Tfunc (s Stack(T)) Peek() T {

 

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Pop() {

 *s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Push(value T) {

 *s = 

append(*s, value)

}

這會向 Stack 添加一個類型參數，從而完全不需要 interface{}。現在，當你使用 Peek() 時，返回的值已經是原始類型，並且沒有機會返回錯誤的值類型。這種方式更安全，更容易使用。（譯註：就是看起來更醜陋，^-^）

此外，泛型代碼通常更易於編譯器優化，從而獲得更好的性能（以二進制大小為代價）。如果我們對上面的非泛型代碼和泛型代碼進行基準測試，我們可以看到區別：

type MyObject struct {

    X 

int

}

var sink MyObjectfunc BenchmarkGo1(b *testing.B) {

 

for i := 0; i < b.N; i++ {

  

var s Stack

  s.Push(MyObject{})

  s.Push(MyObject{})

  s.Pop()

  sink = s.Peek().(MyObject)

 }

}

func BenchmarkGo2(b *testing.B) {

 

for i := 0; i < b.N; i++ {

  

var s Stack(MyObject)

  s.Push(MyObject{})

  s.Push(MyObject{})

  s.Pop()

  sink = s.Peek()

 }

}

結果：

BenchmarkGo1BenchmarkGo1-16     12837528         87.0 ns/op       48 B/op        2 allocs/opBenchmarkGo2BenchmarkGo2-16     28406479         41.9 ns/op       24 B/op        2 allocs/op

在這種情況下，我們分配更少圓游的內存，同時泛型的速度是非泛型的兩倍。

合約（Contracts）

上面的堆棧示例適用於任何類型。但是，在許多情況下，你需要編寫僅適用於具有某些特徵的類型的代碼。例如，你可能希望堆棧要求類型實現 String() 函數