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我們來試想一個情景：你想要替你經營的量販店開發一套商品資訊管理系統。
在你的店裡，每一種商品都有獨立的編號——D 開頭的是飲品類（drink）、F 開頭的是食物類（food）、T 開頭的是工具類（tool），像是：
。D0001：牛奶（$50）
。D0002：綠茶（$25）
。D0003：果汁（$45）
。F0001：披薩（$120）
。F0002：火鍋料組合（$70）
。F0003：牛肉（$260）
。T0001：螺絲起子（$30）
。T0002：電池（$25）
在你的店裡，每一種商品都有獨立的編號——D 開頭的是飲品類（drink）、F 開頭的是食物類（food）、T 開頭的是工具類（tool），像是：
。D0001：牛奶（$50）
。D0002：綠茶（$25）
。D0003：果汁（$45）
。F0001：披薩（$120）
。F0002：火鍋料組合（$70）
。F0003：牛肉（$260）
。T0001：螺絲起子（$30）
。T0002：電池（$25）
當然你的店裡販售的也許遠遠不只這些。你的後台系統利用 SQL 資料庫存放了上萬種不同商品的資料，一般來說我們只要讓程式連結資料庫，執行像這樣的 SQL 語句：
| SELECT gid, price, name FROM goods WHERE gid = 'F0002' |
就可以從資料庫撈出編號為 F0002（也就是火鍋料組合）的商品資訊了。
然而，從資料庫查詢總是需要花費時間的，畢竟我們並不是把資料直接從記憶體抓出來。再說如果我們每天都賣出很多組同一個廠牌的火鍋料，那麼收銀系統就需要頻繁地向資料庫執行相同的查詢、得到每次都一樣的結果，同時還佔用了資料庫的運算資源，這種做法顯然沒有效率。
為了避免這樣的浪費，我們在抓取資料以後把這些得到的資料留在變數裡備用，當我們下次再遇到相同的編號，直接把資料從變數抓出來就好了，額外犧牲一點儲存空間來換取效率、獲得更好的使用體驗，這就是簡單的快取（cache）機制。
於是我們把這個查詢資料庫的步驟改成：
1. 從快取專用的變數當中檢查是不是有 F0002 這筆資料
2. 如果有，直接從變數取得 F0002 的商品資訊，並且跳到第四步；如果沒有，從資料庫執行查詢
3. 把從資料庫查詢到的資料存到快取專用的變數裡
4. 完成
► 低效率的實作方法
問題來了：我們該如何存放它呢？
如果只根據這系列先前所有文章的知識，當我們想要存放很多筆相同型態的資料，我們會知道可以利用 struct 來包裝商品資訊，然後再用 slice 把它們串在一起：
只要從資料庫執行了查詢語句，就直接把得到的資料用 addGoodsIntoCache 函數把資料往 goodsCache 這個池子裡丟。
之後，每次想取得資料的時候執行 getGoodsInfo 函式，讓程式從 goodsCache 裡面一個一個檢查是否有編號相同的商品——如果存在（if exists）就直接把資料從變數抓出來用，不存在（if !exists）的話就執行資料庫的查詢語句。
這就是一個簡單的快取機制。
如果只根據這系列先前所有文章的知識，當我們想要存放很多筆相同型態的資料，我們會知道可以利用 struct 來包裝商品資訊，然後再用 slice 把它們串在一起：
| type goods struct { ID string Name string Price int } var goodsCache []*goods func getGoodsFromCache(id string) (goodsInfo *goods, exists bool) { for _, goods := range goodsCache { if goods.ID == id { return goods, true } } return nil, false } func addGoodsIntoCache(goodsInfo *goods) { goodsCache = append(goodsCache, goodsInfo) } func getGoodsFromDatabase(id string) (result *goods) { // ... do query from database return nil } func getGoodsInfo(id string) (result *goods) { goodsInfo, exists := getGoodsFromCache(id) if !exists { // if cannot find the goods from the goodsCache return getGoodsFromDatabase(id) // do query from database } return goodsInfo } |
只要從資料庫執行了查詢語句，就直接把得到的資料用 addGoodsIntoCache 函數把資料往 goodsCache 這個池子裡丟。
之後，每次想取得資料的時候執行 getGoodsInfo 函式，讓程式從 goodsCache 裡面一個一個檢查是否有編號相同的商品——如果存在（if exists）就直接把資料從變數抓出來用，不存在（if !exists）的話就執行資料庫的查詢語句。
這就是一個簡單的快取機制。
► 遍歷整個 slice 造成的效能問題
但是上面的方法不太聰明，因為它需要逐一檢查 cache 裡面的元素，而不是一口氣指出目標資料的位置。假如當下的 cache 裡面有 7000 筆不同的商品資料，而我們想抓取的商品被放在 cache 表的第 5000 位，那麼我們每一次在找這項商品的時候，都會有 4999 次的讀取是沒有意義的。
沒錯，雖然陣列和切片可以存放大量同性質的變數，但它們只適合用來放些連續的、時常需要一起使用的資料。
我們需要的是「給它一個獨特編號，讓它快速地找到對應的內容」的功能，這種時候就適合使用 Golang 的 map。比如現在有 John、Alex、Emily 三個不同名字的人，我想要簡單快速地儲存他們身上的存款數值資料，並且我希望能夠直接用名字得到對應的存款數值，我們可以這麼做：
| money := map[string]int{} money["John"] = 150 money["Alex"] = 800 money["Emily"] = 480 fmt.Println(money["Alex"]) // -> 800 |
以上面為例，我們定義這個 map 是輸入一個 string、得到一個 int，這個輸入值（key）必須是獨一無二的，就好像電腦作業系統裡同一個資料夾底下的檔案名字不能重複（否則會被覆蓋）。
你可以依據自己的需求來選擇 map 輸入輸出值的資料型態，譬如你今天想要用一張 map 儲存這三個人的地址，那麼我們當然是使用「輸入一個 string、得到一個 string」的 map：
| address := map[string]string{} address["John"] = "高雄市阿姨洗鐵路 103 號" address["Alex"] = "臺北市天龍路 27 號" address["Emily"] = "屏東縣豬腳街 10 號" |
這個 map 功能在不同的程式語言有不同的名字，你可能會聽到雜湊表、哈希表、關聯式陣列、hashmap、hashtable、dictionary……實際上它們的原理大同小異。
你可以把它們理解成是一種離散的 slice，只不過 slice 的資料都是依據有序的整數 index 來排列，而 map 則可以靈活地寫入 key-value 形式的對應關係。
懂得使用 map 以後，我們就可以把剛才寫得比較醜的功能改寫，把 cache 設計成一個輸入 string（商品編號）、輸出 *goods（商品資訊）的 map：
| type goods struct { ID string Name string Price int } var goodsCache = map[string]*goods{} func getGoodsFromCache(id string) (goodsInfo *goods, exists bool) { goods, exists := goodsCache[id] return goods, exists } func addGoodsIntoCache(goodsInfo *goods) { goodsCache[goodsInfo.ID] = goodsInfo } func getGoodsFromDatabase(id string) (result *goods) { // ... do query from database return nil } func getGoodsInfo(id string) (result *goods) { goodsInfo, exists := getGoodsFromCache(id) if !exists { // if cannot find the goods from the goodsCache return getGoodsFromDatabase(id) // do query from database } return goodsInfo } |
利用 map 來做一層快取，我們就可以省下不少查詢所需的時間了。除了能夠改善使用者體驗之外，對於資料庫的伺服端來說也能減輕很多壓力。
當然，這只是一個簡單的 key-value 形式資料的讀寫應用範例，如果是已經熟悉 Golang 的朋友們在這方面有更大需求的話，不妨去研究看看 Redis。
► Map 的原理簡述
像 map 這樣的功能在某些語言裡被稱作「hashmap」、「hashtable」不是沒有原因。
先前我曾經在幾篇文章介紹過「雜湊函數」（hash function）的不同應用場景：
。巴哈帳密可能外流？快來了解你的帳號風險！（防止明文密碼被直接外洩）
。如何舉辦公平又公開的抽獎？用雜湊函數來做吧！（可重現且被信任的偽隨機數）
。比特幣的「挖礦」是怎麼回事？它是如何憑空出現的？（動態調整挖礦難度、提高攻擊成本）
hashmap 正是利用了雜湊函數作為它的核心，用來分發資料的儲存位置——資料的 key 名稱可以有千千萬萬種，但只要利用雜湊函數就可以轉換成數字，藉此把資料快速定位到分散的不同位置。因為它的底層原理涉及到針對哈希碰撞問題的各種優化方案，真要細說篇幅會很恐怖，所以用很簡單的方式舉例就好了。
就拿我們剛才提到用 map 儲存身上金錢多寡的例子：
| money := map[string]int{} money["John"] = 150 money["Alex"] = 800 money["Emily"] = 480 |
我們可以把 money 這張 map 理解成是一個整齊的置物櫃，置物櫃上面有編號 0~15 總共 16 個抽屜。
在寫入的時候，電腦把字串 John 經由某個雜湊函數 h 計算得到數字 164201，然後再把 164201 除以 16 得到一個餘數 9，接下來就可以知道 9 號抽屜是 John 分配到的存放位置了。當我們想讀取 money[“John”] 的時候也一樣，電腦做相同的步驟得到結果是 9，這樣只需要找 9 號抽屜就可以很快地確定這筆資料的內容了。
以上面例子來說，因為抽屜只有 16 個，所以我們往 map 裡儲存的資料筆數越多，就越可能出現多筆資料被放在同一個抽屜裡的情況，這就是所謂的哈希碰撞（hash collision）。如果資料實在太多的話，為了避免在抽屜裡翻找的時間過久，這個置物櫃就會自動長出更多不同編號的抽屜，以縮小資料的定位範圍。
這就是 hashmap 的基本原理。
► Map 的使用小技巧和注意事項
就和 struct pointer 一樣，如果只有宣告變數類型，那麼實際上這個變數的值就會是 nil，什麼都沒有。這就好像你在房間角落準備了一個可以放得下置物櫃的空間，但你還沒有真的組裝置物櫃，那這個地方自然就沒有置物櫃的功能。
這種情況下若是直接把它拿來用，會發生 panic：
| func main() { var m map[string]string m["A123"] = "B456" fmt.Println(m["A123"]) // -> panic: assignment to entry in nil map } |
我們必須用 make 函數，讓它在宣告 map 型態的同時初始化，產生 map 實體：
| func main() { var m = make(map[string]string) m["A123"] = "B456" fmt.Println(m["A123"]) // -> B456 } |
也可以使用簡化的方法，產生一個已經初始化的 map[string]string 實體：
| func main() { m := map[string]string{} m["A123"] = "B456" fmt.Println(m["A123"]) // -> B456 } |
當然，map 可以在宣告的時候定義初始值：
| func main() { m := map[string]string{ "C789": "D987", "E654": "F321", } fmt.Println(m["C789"]) // -> D987 } |
使用 map 的時候，也要注意值的「存在」不應該用 zero-value（型態預設值）來判斷。
比方說，如果宣告了一個 map[string]int，試圖從中取得一個不存在的值，我們會得到 0，因為這是 int 型態變數的預設值：
| func main() { money := map[string]int{ "Alex": 100, "Jack": 0, } fmt.Println(money["Jack"]) // -> 0 fmt.Println(money["Tim"]) // -> 0 } |
從上面的 code 我們會發現，無論是身上沒錢的 Jack 還是沒有資料的 Tim，我們都會得到 0 的結果，「是否等於 0」和「鍵值是否存在」完全是兩回事。
在 Golang 設計的 map 當中，如果我們想要確認這個值是否存在，就要用兩個變數來處理。如果這個 key 存在的話，第二個變數就會是 true（反之則 false）：
| func main() { money := map[string]int{ "Alex": 100, "Jack": 0, } valueJ, existsJ := money["Jack"] valueT, existsT := money["Tim"] fmt.Println(valueJ, existsJ) // -> 0 true fmt.Println(valueT, existsT) // -> 0 false } |
也就是說，如果我們想要判斷 money 裡面是否有 Tim 這個 key，正確的做法是這樣：
| _, exists := money["Tim"] if exists { fmt.Println("在 map money 當中找到了 Tim 的資料") } |
在 Golang 也有個特殊的寫法，我們可以把賦值和條件判斷混合到同一句裡：
| if _, exists := money["Tim"]; exists { fmt.Println("在 map money 當中找到了 Tim 的資料") } |
這麼做的話，exists 這個變數只在 if 語句裡面有效，這可以避免多餘的變數作用域（這是好習慣），我會推薦使用後者的混合寫法。
如果想要從 map 當中刪除某個值，只要使用內建的 delete(map, key) 函數就可以了：
| func main() { money := map[string]int{ "Alex": 100, "Jack": 0, } valueJ, existsJ := money["Jack"] fmt.Println(valueJ, existsJ) // -> 0 true delete(money, "Jack") valueJ, existsJ = money["Jack"] fmt.Println(valueJ, existsJ) // -> 0 false } |
到這裡為止，基本上就是 Golang 的 map 使用方法了。
► Golang 原生 map 的缺點
剛才提到了 Golang 的 map 底層機制是很複雜的，它涉及資料地址重新分配的問題，這當中會需要很多個步驟——用 Golang 的術語來說，Golang 的 map 寫入操作是「非原子」的，假如我們開發的程式在多個不同的執行緒對同一個 map 執行讀寫操作，那就會發生 race condition。
針對這種執行緒之間的讀寫衝突問題，一般我們會用 sync.Mutex 的獨佔鎖來保證當前只有一個執行緒可以存取它。說到這個，我之前閒來沒事故意拿了會發生 race condition 的程式碼給 ChatGPT 檢查，沒想到它不只能夠檢測得出問題，還能給我修正後的版本，真的很恐怖：
遇到這種需要多執行緒讀寫的需求下，直接使用內建的 sync.Map 或是效能更佳的 concurrent-map 來取代原生 map，也都是不錯的方案。
不過，因為細講下去的話就會涉及超大的 concurrency 議題，這可以講的東西非常多（e.g. goroutine, channel, atomic, sync），關於這部分我們就留到之後再來發一系列的文章吧。
HackMD 好讀版：https://hackmd.io/@upk1997/go-map
縮圖素材原作者：Renée French（CC BY-SA 3.0）
