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Go切片数组深度解析

Go 中的分片数组，实际上有点类似于Java中的ArrayList,是一个可以扩展的数组，但是Go中的切片由比较灵活，它和数组很像，也是基于数组，所以在了解Go切片前我们先了解下数组。

数组简单描述就由相同类型元素组成的数据结构, 在创建初期就确定了长度，是不可变的。

但是Go的数组类型又和C与Java的数组类型不一样， NewArray 用于创建一个数组，从源码中可以看出最后返回的是 Array{}的指针，并不是第一个元素的指针，在Go中数组属于值类型，在进行传递时，采取的是值传递，通过拷贝整个数组。Go语言的数组是一种有序的struct。

Go 语言的数组有两种不同的创建方式，一种是显示的初始化，一种是隐式的初始化。

注意一定是使用 [...]T 进行创建，使用三个点的隐式创建，编译器会对数组的大小进行推导，只是Go提供的一种语法糖。

其次，Go中数组的类型，是由数值类型和长度两个一起确定的。[2]int 和 [3]int 不是同一个类型，不能进行传参和比较，把数组理解为类型和长度两个属性的结构体，其实就一目了然了。

Go中的数组属于值类型，通常应该存储于栈中，局部变量依然会根据逃逸分析确定存储栈还是堆中。

编译器对数组函数中做两种不同的优化：

在静态区完成赋值后复制到栈中。

总结起来，在不考虑逃逸分析的情况下，如果数组中元素的个数小于或者等于 4 个，那么所有的变量会直接在栈上初始化，如果数组元素大于 4 个，变量就会在静态存储区初始化然后拷贝到栈上。

由于数组是值类型，那么赋值和函数传参操作都会复制整个数组数据。

不管是赋值或函数传参，地址都不一致，发生了拷贝。如果数组的数据较大，则会消耗掉大量内存。那么为了减少拷贝我们可以主动的传递指针呀。

地址是一样的，不过传指针会有一个弊端，从打印结果可以看到，指针地址都是同一个，万一原数组的指针指向更改了，那么函数里面的指针指向都会跟着更改。

同样的我们将数组转换为切片，通过传递切片，地址是不一样的，数组值相同。

切片是引用传递，所以它们不需要使用额外的内存并且比使用数组更有效率。

所以，切片属于引用类型。

通过这种方式可以将数组转换为切片。

中间不加三个点就是切片,使用这种方式创建切片，实际上是先创建数组，然后再通过第一种方式创建。

使用make创建切片，就不光编译期了，make创建切片会涉及到运行期。1. 切片的大小和容量是否足够小；

切片是否发生了逃逸，最终在堆上初始化。如果切片小的话会先在栈或静态区进行创建。

切片有一个数组的指针，len是指切片的长度, cap指的是切片的容量。

cap是在初始化切片是生成的容量。

发现切片的结构体是数组的地址指针array unsafe.Pointer，而Go中数组的地址代表数组结构体的地址。

slice 中得到一块内存地址，array[0]或者unsafe.Pointer(array[0])。

也可以通过地址构造切片

nil切片：指的unsafe.Pointer 为nil

空切片：

创建的指针不为空，len和cap为空

当一个切片的容量满了，就需要扩容了。怎么扩，策略是什么？

如果原来数组切片的容量已经达到了最大值，再想扩容， Go 默认会先开一片内存区域，把原来的值拷贝过来，然后再执行 append() 操作。这种情况对现数组的地址和原数组地址不相同。

从上面结果我们可以看到，如果用 range 的方式去遍历一个切片，拿到的 Value 其实是切片里面的值拷贝,即浅拷贝。所以每次打印 Value 的地址都不变。

由于 Value 是值拷贝的，并非引用传递，所以直接改 Value 是达不到更改原切片值的目的的，需要通过 slice[index] 获取真实的地址。

相关问答

Q1: 为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?

1、简单易学。

Go语言的作者本身就很懂C语言，所以同样Go语言也会有C语言的基因，所以对于程序员来说，Go语言天生就会让人很熟悉，容易上手。

2、并发性好。

Go语言天生支持并发，可以充分利用多核，轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点。

描述

Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。

在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。

与C++相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持。

Q2: go是什么编程语言？主要应用于哪些方面？

Go语言由Google公司开发go语言分片，并于2009年开源go语言分片，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪go语言分片的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发go语言分片的首选语言。

Go语言能干什么?

1、服务端开发：以前go语言分片你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;

2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;

3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;

4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;

5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;

6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;

7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;

8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。

Q3: 为什么要使用 Go 语言，Go 语言的优势在哪里

部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,

buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,

govet等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

Q4: go语言中实现切片(slice)的三种方式

定义一个切片，然后让切片去引用一个已经创建好的数组。基本语法如下：

索引1：切片引用的起始元素位

索引2：切片只引用该元素位之前的元素

例程如下：

在该方法中，我们未指定容量cap，这里的值为5是系统定义的。

在方法一中，可以用arr数组名来操控数组中的元素，也可以通过slice切片来操控数组中的元素。切片是直接引用数组，数组是事先存在的，程序员是可见的。

通过 make 来创建切片，基本语法如下：

make函数第三个参数cap即容量是可选的，如果一定要自己注明的话，要注意保证cap≥len。

用该方法可以 指定切片的大小(len)和容量(cap)

例程如下：

由于未赋值系统默认将元素值置为0，即：

数值类型数组：    默认值为 0

字符串数组：       默认值为 ""

bool数组：           默认值为 false

在方法二中，通过make方式创建的切片对应的数组是由make底层维护，对外不可见，即只能通过slice去访问各个元素。

定义一个切片，直接就指定具体数组，使用原理类似于make的方式。

例程如下：

Q5: 开源数据统计平台 -- GoAnalytics

本项目用于移动端的数据统计，项目地址： 。开源的数据统计countly做的很好，但是基础免费版的功能实在不够看，因此我就决定用go语言来写了这个项目，一来可以在实践中学习go语言，二来也可以开发功能完整的开源平台。该项目正在开发中，欢迎有兴趣的gopher一起参与。

数据存储方面使用的是mongodb。由于数据统计业务几乎不涉及到事务以及严格的一致性场景，而且mongodb的自动分片功能可以支撑较大的数据量。使用大数据的存储组件的话就太过于重了。因此选用mongodb。

业务逻辑整体基于事件的发布订阅。当收到客户端请求， frontend 会对请求数据进行处理，然后发布响应的事件。 backend 收到事件后进行统计处理。

后台展示基于Vue-Admin-Template开发，本人前端能力基本就是依葫芦画瓢，希望有前端大神来开发后台页面，项目地址:

目前客户端API仅有2个。一个是上报 openApp 打开APP时间，一个是上报 usageTime 一次启动使用时长事件。SDK方面也需要移动端的大神开发，感兴趣的大佬可以一起开发。

下面放一点后台页面的效果图：

GoAnalytics是基于go实现的一个数据统计平台，用于统计移动端的数据指标，比如启动次数、用户增长、活跃用户、留存等指标分析。前端数据展示项目是 goanalytics-web 。目前正在积极开发中，欢迎提交新的需求和pull request。

Go版本需要支持module，本地开发测试

cmd/goanalytics_kafka 和 goanalytics_rmq 是分别基于 kafka 和 rocketmq 的发布订阅功能做的数据发布

和订阅处理，横向扩展能力比 local 高。另外由于 rocketmq 还没有原生基于 go 的客户端（原生客户端正在开发中

2.0.0 road map )，可能会存在问题。

项目结构

├── README.md

├── api

│ ├── authentication 用户认证、管理API

│ ├── middlewares GIN 中间件

│ └── router API route

├── cmd

│ ├── account 生成admin账号命令

│ ├── analytic_local 不依赖消息系统的goanalytics

│ ├── goanalytics_kafka 基于kafak的goanalytics

│ ├── goanalytics_rmq 基于rocketmq的goanalytics

│ └── test_data 生成测试数据命令

├── common

│ └── data.go

├── conf 配置

│ └── conf.go

├── event

│ ├── codec 数据编解码

│ └── pubsub 消息发布订阅

├── go.mod

├── go.sum

├── metric 所有的统计指标在这里实现

│ ├── init.go

│ └── user 用户相关指标的实现

├── schedule

│ └── schedule.go 定时任务调度

├── storage 存储模块

│ ├── counter.go 计数器接口

│ ├── data.go

│ └── mongodb 基于mongodb实现的存储及计数器

└── utils

├── date.go

├── date_test.go

├── errors.go

└── key.go

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