Map的实现主要有两种方式：哈希表（hash table）和搜索树（search tree）。例如Java中的hashMap是基于哈希表实现，而C++中的Map是基于一种平衡搜索二叉树——红黑树而实现的。Go中map的基于哈希表（也被称为散列表）实现。
哈希表通常会有一堆桶来存储键值对，一个键值对会选择一个桶，怎么选择？
先通过哈希函数把键处理一下，得到一个哈希值，通过这个哈希值去选择相对应的桶
取模法：hash%(桶的个数m)得到一个桶编号
与运算法：hash&(m-1)
要限制桶的个数m必须是2的整数次幂
写结构体的时候加入next指针
遇到冲突时，将数据写到next的位置
下面以一个简单的哈希函数 H(key) = key MOD 7（除数取余法）对一组元素 [50, 700, 76, 85, 92, 73,101] 进行映射，通过图示来理解链地址法处理Hash冲突的处理逻辑。
把其他下标的地址都对外开放
开放地址的方法：1.线性探测法2.平方探测（二次方探测）3.双哈希
如果遇到冲突，就往下一个地址寻找空位，新位置=原始位置+i ( i是查找的次数 )
其中15，2，28，4进行模运算，都为2，遇到冲突，就会往下一个地址寻找空位
12，38进行模运算，都为12，遇到冲突，就会往下一个地址寻找空位
如果遇到冲突，就往（原地址 + i ² ）的位置寻找空位，新位置=原始位置+ i ² ( i是查找的次数 )
要设置第二个哈希的函数，例如：hash2(key)=R-(key mod R)
R要取比数组尺寸小的指指数
例如R取7 hash2(关键字)=7-（关键字%7）
如果遇到冲突，新位置=原始位置+i*hash2(关键字)
map中的数据被存放于一个数组中的，数组的元素是桶（bucket），每个桶至多包含8个键值对数据。哈希值低位（low-order bits）用于选择桶，哈希值高位（high-order bits）用于在一个独立的桶中区别出键。哈希值高低位示意图如下
Go语言中的map是也基于哈希表实现的，它解决哈希冲突的方式是链地址法，即通过使用数组+链表的数据结构来表达map
// A header for a Go map.
type hmap struct {
count int // 代表哈希表中的元素个数，调用len(map)时，返回的就是该字段值。
flags uint8 // 状态标志，下文常量中会解释四种状态位含义。
B uint8 // buckets（桶）的对数log_2（哈希表元素数量最大可达到装载因子*2^B）
noverflow uint16 // 溢出桶的大概数量。
hash0 uint32 // 哈希种子
buckets unsafe.Pointer // 指向buckets数组的指针，数组大小为2^B，如果元素个数为0，它为nil。
oldbuckets unsafe.Pointer // 如果发生扩容，oldbuckets是指向老的buckets数组的指针，老的buckets数组大小是新的buckets的1/2。非扩容状态下，它为nil。
nevacuate uintptr // 表示扩容进度，小于此地址的buckets代表已搬迁完成。
extra *mapextra // 这个字段是为了优化GC扫描而设计的。当key和value均不包含指针，并且都可以inline时使用。extra是指向mapextra类型的指针。
// A bucket for a Go map.
type bmap struct {
// tophash包含此桶中每个键的哈希值最高字节（高8位）信息（也就是前面所述的high-order bits）。
// 如果tophash[0] < minTopHash，tophash[0]则代表桶的搬迁（evacuation）状态。
tophash [bucketCnt]uint8
}
在8个键值对数据后面有一个overflow指针，因为桶中最多只能装8个键值对，如果有多余的键值对落到了当前桶，那么就需要再构建一个桶（称为溢出桶），通过overflow指针链接起来。溢出桶的内存布局和常规桶相同，是为了减少扩容次数而引入的，当一个桶存满了还有可用的溢出桶时，就会在桶后面链一个溢出桶
1.负载因子 > 6.5时，也即平均每个bucket存储的键值对达到6.5个，进行增量扩容
2.overflow数量 > 2^15时，也即overflow数量超过32768时，进行等量扩容
当负载因子大于6.5时，就新建一个bucket桶，新的bucket长度是原来的2倍，然后旧bucket数据搬迁到新的bucket。
所谓等量扩容，实际上并不是扩大容量，buckets数量不变，重新做一遍类似增量扩容的搬迁动作，把松散的键值对重新排列一次，以使bucket的使用率更高，进而保证更快的存取。
在极端场景下，比如不断地增删，而键值对正好集中在一小部分的bucket，这样会造成overflow的bucket数量增多，但负载因子又不高，从而无法执行增量搬迁的情况