map底层是用hash表实现的，一个hash表有多个bucket，而每个bucket保存map中的一个或多组键值对

type hmap struct {
	count      int            //当前保存元素的个数
	B          uint           //bucket 数组大小
	buckets    unsafe.Pointer //bucket数组，数组长度为2^B
	oldbuckets unsafe.Pointer //老旧bucket数组，用于扩容
}
每个元素经过hash运算后会落到每个桶中

type bmap struct {
	tophash  [8]uint8 //存储hash值的高8位
	data     []byte   //key value  数据：key/key/key/key/key..../value/value/value/value
	overflow *bmap    //溢出bucket的地址
}

1）hash值相同的键存入当前桶的时候，会将hash值高8位存储在该数组中,以便后续匹配
2）data存放的是key-value数据，存放顺序是key/key/key/key/key..../value/value/value/value ,
   如此存放是为了节省字节对齐带来的空间浪费

当有两个或者以上数量的键被hash到了同一个桶时，我们称这些键发生了冲突，go使用链地址法来解决键冲突。
由于每个bucket可以存放8个键值对，所以同一个bucket存放超过8个键值对时就会再创建一个键值对，用类似
链表的方式将bucket连接起来。

负载因子用于衡量一个hash表冲突的情况，公示为
负载因子 = 键数量/bucket 数量

负载因子过小或过大都不理想
负载因子过大，说明冲突严重，存储效率低

负载因子过小，可能预分配的空间空间太大，也可能是大部分元素被删除造成的。随着元素不断的添加到map中
负载因子会逐渐升高

负载因子过大，需要申请更多的bucket，并对所有的键值对重新组织，使其均匀的分布到这些bucket中，这个过程叫rehash.
go语言中map的负载因子达到6.5会触发rehash。

负载因子大于6.5
overflow的数量大于2^15

当负载因子过大时，就会新建一个bucket数组，新的bucket数组的长度是原来的2倍，然后旧的bucket数组中的数据搬迁到新的
bucket数组中。
考虑到map存储了数亿亿计的键值对，那么一次搬迁会造成较大的延迟，go采用逐步搬迁策略，每次访问map的时会触发一次搬迁，每次
搬迁两个键值对

就是重新搬迁，把松散的键值对重新排列一次，以使bucket的使用率更高，进而保证更快的存储速度。

查找过程
1）根据key值计算hash值
2）取hash值低位与hmap.B取模来确定bucket的位置
3）取hash值高位，在tophash数组中查询定位到key高八位位置
4）在data数组中通过key在tophash高8位对应的位置找到对应的key
5) 比较要找的key是否在data数组中，如果存在，就取key对应的value
6) 如果没有找到，就继续从溢出的bucket中查找
7）如果当前map处于搬迁的过程，那么优先从oldbuckets 数组中查找，不再从新的buckets数组中查找
8) 如果查询不到，那么也不会返回nil,而是会返回相应类型的零值。