golang傳參引用,golang 傳值 傳引用

本文目錄一覽：

• 1、golang中的傳值或傳引用
• 2、golang中interface如何傳參?
• 3、golang 字元串加數組怎麼傳值給接受可變參數的函數
• 4、徹底理解Golang Map
• 5、golang變數(二)——map和slice詳解

golang中的傳值或傳引用

按數據類別有以下幾種數據類型：

按存儲方式也有兩大類數據類型：

值類型：變數直接存儲值。值類型的數據存儲在棧內存空間中，棧在函數調f返回後，內存會被釋放。

引用類型：變數存儲的是一個地址，這個地址存儲最終的值。引用數據類型的數據存儲在堆內存空間中，通過 GC 回收。

函數調用時申明的基礎類型均為值傳遞，如int,string,數組等,數據傳入函數後會重新copy一份，函數內的修改不會影響外面的變數，外部變數的修改也不會影響函數類的變數。

func main () {

myvar := [ 4 ] string {” test0 “, ” test1 “, ” test3 “, ” test4 “}

go Test (myvar)

for i := 1 ; i

golang中interface如何傳參?

Golang的interface，和別的語言是不同的。它不需要顯式的implements，只要某個struct實現了interface里的所有函數，編譯器會自動認為它實現了這個interface。

SICP里詳細解釋了為什麼同一個介面，需要根據不同的數據類型，有不同的實現；以及如何做到這一點。在這裡沒有OO的概念，先把OO放到一邊，從原理上看一下這是怎麼做到的。

先把大概原理放在這裡，然後再舉例子。為了實現多態，需要維護一張全局的查找表，它的功能是根據類型名和方法名，返回對應的函數入口。當我增加了一種類型，需要把新類型的名字、相應的方法名和實際函數入口添加到表裡。這基本上就是所謂的動態綁定了，類似於C++里的vtable。對於SICP中使用的lisp語言來說，這些工作需要手動完成。而對於java，則通過implements完成了這項工作。而golang則用了更加激進的方式，連implements都省了，編譯器自動發現自動綁定。

golang 字元串加數組怎麼傳值給接受可變參數的函數

public class Test01 {//新建一個類 String s = new String(“good”);//創建一個對象名字為s內容為good String[] ss = {“aaa”};//創建一個名為ss的數組只有1個數量內容為aaa public void m_method(String str,String[] sa) {//設置一個公共的無返回值的名為m_method的函數 （）裡面是參數 str = “bad”;//把bad賦值給str sa[0]=”bbb”;把bbb賦值給sa的第一個數組對象 } public static void main(String[] args) {//程序入口 Test01 t1 = new Test01();//在Test01里創建一個名為t1的對象 t1.m_method(t1.s,t1.ss);//對象t1調用test01的m_method函數，t1.s也就是test01類的s也就是good作為第一個參數，t1.ss也就是test01類裡面的ss也就是aaa作為第二個參數進行運行 System.out.println(t1.s+t1.ss[0]); //輸出t1.s的值和t1.ss[0]的值； }

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，用鏈表來解決衝突 ，出現衝突時，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的創建通過生成彙編碼可以知道，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 的裝載因子在正常範圍內

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的查找通過生成彙編碼可以知道，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 的標誌位 flags。如果 flags 的寫標誌位此時被置 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（範圍是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 ，轉化為十進位，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，這裡我們再詳細分析下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。

通過彙編語言可以看到，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

通過彙編語言可以看到，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。解決辦法就是開闢一個新 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，每次最多只會搬遷 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，以及其衝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。

golang變數(二)——map和slice詳解

衍生類型，interface{} , map, [] ，struct等

map類似於java的hashmap，python的dict，php的hash array。

常規的for循環，可以用for k,v :=range m {}. 但在下面清空有一個坑注意：

著名的map[string]*struct 副本問題

結果：

Go 中不存在引用傳遞，所有的參數傳遞都是值傳遞，而map是等同於指針類型的，所以在把map變數傳遞給函數時，函數對map的修改，也會實質改變map的值。

slice類似於其他語言的數組（list，array），slice初始化和map一樣，這裡不在重複

除了Pointer數組外，len表示使用長度，cap是總容量，make([]int, len, cap)可以預申請 比較大的容量，這樣可以減少容量拓展的消耗，前提是要用到。

cap是計算切片容量，len是計算變數長度的，兩者不一樣。具體例子如下：

結果：

分析：cap是計算當前slice已分配的容量大小，採用的是預分配的夥伴演算法（當容量滿時，拓展分配一倍的容量）。

append是slice非常常用的函數，用於添加數據到slice中，但如果使用不好，會有下面的問題：

預期是[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]， [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]，但實際結果是：

注意slice是值傳遞，修改一下：

輸出如下：

== 只能用於判斷常規數據類型，無法使用用於slice和map判斷，用於判斷map和slice可以使用reflect.DeepEqual，這個函數用了遞歸來判斷每層的k，v是否一致。

當然還有其他方式，比如轉換成json，但小心有一些異常的bug，比如html編碼，具體這個json問題，待後面在分析。