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）：时间复杂度：O(1) ，乱序
- 搜索树（Search tree）： 一般采用自平衡搜索树，包括：AVL 树，红黑树，时间复杂度：
O(logN)，一般有序
map 内存模型
// 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
flags uint8
// buckets 的对数 log_2
B uint8
// overflow 的 bucket 近似数
noverflow uint16
// 计算 key 的哈希的时候会传入哈希函数
hash0 uint32
// 指向 buckets 数组，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
}
其中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）。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。
overflow是一个指针，指向一个元素个数为2的数组，数组的类型是一个指针，指向一个slice，slice的元素是桶(bmap)的地址，这些桶都是溢出桶；
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
}
为什么有两个？因为Go map在hash冲突过多时，会发生扩容操作，为了不全量搬迁数据，使用了增量搬迁
[0]表示当前使用的溢出桶集合
[1]是在发生扩容时，保存了旧的溢出桶集合；
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。
extra存在的意义在于防止溢出桶被gc
Map 内存模型示意图
key定位
- hash函数：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 - 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。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：
110010111 | 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。这样，在查找某个 key 时，先找到对应的桶，再去遍历 bucket 中的 key。
key定位过程示意图
删除
删除某个key的操作与分配类似，由于hashmap的存储结构是数组+链表，所以真正删除key仅仅是将对应的slot设置为empty，并没有减少内存
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