【Golang 面试 - 基础题】每日 5 题（六）

✍个人博客：Pandaconda-CSDN博客
📣专栏地址：http://t.csdnimg.cn/UWz06

📚专栏简介：在这个专栏中，我将会分享 Golang 面试中常见的面试题给大家~
❤️如果有收获的话，欢迎点赞👍收藏📁，您的支持就是我创作的最大动力💪

26. Go slice 深拷贝和浅拷贝

深拷贝：拷贝的是数据本身，创造一个新对象，新创建的对象与原对象不共享内存，新创建的对象在内存中开辟一个新的内存地址，新对象值修改时不会影响原对象值。

实现深拷贝的方式：

copy(slice2, slice1)
遍历 append 赋值

func main() {slice1 := []int{1, 2, 3, 4, 5}fmt.Printf("slice1: %v, %p", slice1, slice1)slice2 := make([]int, 5, 5)copy(slice2, slice1)fmt.Printf("slice2: %v, %p", slice2, slice2)slice3 := make([]int, 0, 5)for _, v := range slice1 {slice3 = append(slice3, v)}fmt.Printf("slice3: %v, %p", slice3, slice3)
}slice1: [1 2 3 4 5], 0xc0000b0030
slice2: [1 2 3 4 5], 0xc0000b0060
slice3: [1 2 3 4 5], 0xc0000b0090

浅拷贝：拷贝的是数据地址，只复制指向的对象的指针，此时新对象和老对象指向的内存地址是一样的，新对象值修改时老对象也会变化。

实现浅拷贝的方式：

引用类型的变量，默认赋值操作就是浅拷贝。

slice2 := slice1

func main() {slice1 := []int{1, 2, 3, 4, 5}fmt.Printf("slice1: %v, %p", slice1, slice1)slice2 := slice1fmt.Printf("slice2: %v, %p", slice2, slice2)
}slice1: [1 2 3 4 5], 0xc00001a120
slice2: [1 2 3 4 5], 0xc00001a120

27. G o slice 扩容机制？

扩容会发生在 slice append 的时候，当 slice 的 cap 不足以容纳新元素，就会进行扩容，扩容规则如下：

如果新申请容量比两倍原有容量大，那么扩容后容量大小为新申请容量。
如果原有 slice 长度小于 1024，那么每次就扩容为原来的 2 倍。
如果原 slice 长度大于等于 1024，那么每次扩容就扩为原来的 1.25 倍。

func main() {slice1 := []int{1, 2, 3}for i := 0; i < 16; i++ {slice1 = append(slice1, 1)fmt.Printf("addr: %p, len: %v, cap: %v
", slice1, len(slice1), cap(slice1))}
}
addr: 0xc00001a120, len: 4, cap: 6
addr: 0xc00001a120, len: 5, cap: 6
addr: 0xc00001a120, len: 6, cap: 6
addr: 0xc000060060, len: 7, cap: 12
addr: 0xc000060060, len: 8, cap: 12
addr: 0xc000060060, len: 9, cap: 12
addr: 0xc000060060, len: 10, cap: 12
addr: 0xc000060060, len: 11, cap: 12
addr: 0xc000060060, len: 12, cap: 12
addr: 0xc00007c000, len: 13, cap: 24
addr: 0xc00007c000, len: 14, cap: 24
addr: 0xc00007c000, len: 15, cap: 24
addr: 0xc00007c000, len: 16, cap: 24
addr: 0xc00007c000, len: 17, cap: 24
addr: 0xc00007c000, len: 18, cap: 24
addr: 0xc00007c000, len: 19, cap: 24

28. Go slice 为什么不是线程安全的？

先看下线程安全的定义：

多个线程访问同一个对象时，调用这个对象的行为都可以获得正确的结果，那么这个对象就是线程安全的。

若有多个线程同时执行写操作，一般都需要考虑线程同步，否则的话就可能影响线程安全。

再看 Go 语言实现线程安全常用的几种方式：

互斥锁
读写锁
原子操作
sync.once
sync.atomic
channel

slice 底层结构并没有使用加锁等方式，不支持并发读写，所以并不是线程安全的，使用多个 goroutine 对类型为 slice 的变量进行操作，每次输出的值大概率都不会一样，与预期值不一致；slice 在并发执行中不会报错，但是数据会丢失。

/**
* 切片非并发安全
* 多次执行，每次得到的结果都不一样
* 可以考虑使用 channel 本身的特性 (阻塞) 来实现安全的并发读写*/
func TestSliceConcurrencySafe(t *testing.T) {a := make([]int, 0)var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 10000; i++ {wg.Add(1)go func(i int) {a = append(a, i)wg.Done()}(i)}wg.Wait()t.Log(len(a)) // not equal 10000
}

29. Golang Map 底层实现

Go 语言中的 map 是一种无序的键值对的集合，底层实现使用了哈希表（hash table）。

具体来说，Go 语言中的 map 实际上是一个指向哈希表的指针。哈希表本身是由若干个桶（bucket）组成的，每个桶包含了若干个键值对，每个键值对由一个 key 和一个 value 组成。在对 map 进行读写操作时，Go 语言会根据 key 计算出它在哈希表中的位置，然后直接访问对应的桶，从而实现高效的访问。

具体而言，当我们往 map 中添加键值对时，Go 语言会首先计算出 key 的哈希值，然后根据哈希值计算出 key 在哈希表中的位置。如果该位置还没有被占用，Go 语言会在该位置上创建一个新的桶，并把键值对放入该桶中；如果该位置已经被占用，Go 语言会在该桶中查找是否已经有一个键值对的 key 与待添加的 key 相同。如果找到了相同的 key，就替换该键值对的 value；如果没有找到相同的 key，就将新的键值对添加到该桶的末尾。

需要注意的是，Go 语言中的 map 不是线程安全的，因此在多线程并发访问时需要使用锁等机制来保证安全。

另外，由于哈希表的大小是固定的，因此当 map 中的元素数量达到一定程度时，需要对哈希表进行扩容。

30. G o Map 如何扩容？

扩容时机：

在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容

if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {hashGrow(t, h)goto again // Growing the table invalidates everything, so try again
}
// 判断是否在扩容
func (h *hmap) growing() bool {return h.oldbuckets != nil
}

扩容条件：

1. 条件 1：超过负载

map 元素个数 > 6.5 * 桶个数

func overLoadFactor(count int, B uint8) bool {return count > bucketCnt && uintptr(count) > loadFactor*bucketShift(B)
}
其中
bucketCnt = 8，一个桶可以装的最大元素个数
loadFactor = 6.5，负载因子，平均每个桶的元素个数
bucketShift(B): 桶的个数

2. 条件 2：溢出桶太多

当桶总数 < 2 ^ 15 时，如果溢出桶总数 >= 桶总数，则认为溢出桶过多。
当桶总数 >= 2 ^ 15 时，直接与 2 ^ 15 比较，当溢出桶总数 >= 2 ^ 15 时，即认为溢出桶太多了。

func tooManyOverflowBuckets(noverflow uint16, B uint8) bool {// If the threshold is too low, we do extraneous work.// If the threshold is too high, maps that grow and shrink can hold on to lots of unused memory.// "too many" means (approximately) as many overflow buckets as regular buckets.// See incrnoverflow for more details.if B > 15 {B = 15}// The compiler does not see here that B < 16; mask B to generate shorter shift code.return noverflow >= uint16(1)<<(B&15)
}

对于条件 2，其实算是对条件 1 的补充。因为在负载因子比较小的情况下，有可能 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是负载因子比较小比较小，即 map 里元素总数少，但是桶数量多（真实分配的桶数量多，包括大量的溢出桶）。比如不断的增删，这样会造成 overflow 的 bucket 数量增多，但负载因子又不高，达不到第 1 点的临界值，就不能触发扩容来缓解这种情况。这样会造成桶的使用率不高，值存储得比较稀疏，查找插入效率会变得非常低，因此有了第 2 扩容条件。

扩容机制：

双倍扩容：针对条件 1，新建一个 buckets 数组，新的 buckets 大小是原来的 2 倍，然后旧 buckets 数据搬迁到新的 buckets。该方法我们称之为双倍扩容.
等量扩容：针对条件 2，并不扩大容量，buckets 数量维持不变，重新做一遍类似双倍扩容的搬迁动作，把松散的键值对重新排列一次，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密，节省空间，提高 bucket 利用率，进而保证更快的存取。该方法我们称之为等量扩容。

扩容函数：

上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地 “搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。

func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {// 如果达到条件 1，那么将B值加1，相当于是原来的2倍// 否则对应条件 2，进行等量扩容，所以 B 不变bigger := uint8(1)if !overLoadFactor(h.count+1, h.B) {bigger = 0h.flags |= sameSizeGrow}// 记录老的bucketsoldbuckets := h.buckets// 申请新的buckets空间newbuckets, nextOverflow := makeBucketArray(t, h.B+bigger, nil)// 注意&^ 运算符，这块代码的逻辑是转移标志位flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator)if h.flags&iterator != 0 {flags |= oldIterator}// 提交grow (atomic wrt gc)h.B += biggerh.flags = flagsh.oldbuckets = oldbucketsh.buckets = newbuckets// 搬迁进度为0h.nevacuate = 0// overflow buckets 数为0h.noverflow = 0// 如果发现hmap是通过extra字段 来存储 overflow buckets时if h.extra != nil && h.extra.overflow != nil {if h.extra.oldoverflow != nil {throw("oldoverflow is not nil")}h.extra.oldoverflow = h.extra.overflowh.extra.overflow = nil}if nextOverflow != nil {if h.extra == nil {h.extra = new(mapextra)}h.extra.nextOverflow = nextOverflow}
}

由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果 map 存储了数以亿计的 key-value，一次性搬迁将会造成比较大的延时，因此 Go map 的扩容采取了一种称为 “渐进式” 的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。

func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {// 为了确认搬迁的 bucket 是我们正在使用的 bucket// 即如果当前key映射到老的bucket1，那么就搬迁该bucket1。evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())// 如果还未完成扩容工作，则再搬迁一个bucket。if h.growing() {evacuate(t, h, h.nevacuate)}
}

需要注意的是，在 Map 进行扩容时，可能会导致哈希冲突的数量增加，因此扩容后的 Map 的性能可能会有所下降。为了避免这种情况，可以考虑在创建 Map 时指定初始容量，以减少扩容的次数。