本来 map 的遍历过程比较简单：遍历所有的 bucket 以及它后面挂的 overflow bucket，然后挨个遍历 bucket 中的所有 cell。每个 bucket 中包含 8 个 cell，从有 key 的 cell 中取出 key 和 value，这个过程就完成了。
但是，现实并没有这么简单。还记得前面讲过的扩容过程吗？扩容过程不是一个原子的操作，它每次最多只搬运 2 个 bucket，所以如果触发了扩容操作，那么在很长时间里，map 的状态都是处于一个中间态：有些 bucket 已经搬迁到新家，而有些 bucket 还待在老地方。
因此，遍历如果发生在扩容的过程中，就会涉及到遍历新老 bucket 的过程，这是难点所在。
我先写一个简单的代码样例，假装不知道遍历过程具体调用的是什么函数：
1 | package main import “fmt” func main() { for name, age := range ageMp { |
执行命令：
1 | go tool compile -S main.go |
得到汇编命令。这里就不逐行讲解了，可以去看之前的几篇文章，说得很详细。
关键的几行汇编代码如下：
1 | // …… // …… // …… |
这样，关于 map 迭代，底层的函数调用关系一目了然。先是调用 mapiterinit 函数初始化迭代器，然后循环调用 mapiternext 函数进行 map 迭代。
迭代器的结构体定义：
1 | type hiter struct { |
mapiterinit 就是对 hiter 结构体里的字段进行初始化赋值操作。
前面已经提到过，即使是对一个写死的 map 进行遍历，每次出来的结果也是无序的。下面我们就可以近距离地观察他们的实现了。
1 | // 生成随机数 r // 从哪个 bucket 开始遍历 |
例如，B = 2，那 uintptr(1)<<h.B – 1 结果就是 3，低 8 位为 0000 0011，将 r 与之相与，就可以得到一个 0~3 的 bucket 序号；bucketCnt – 1 等于 7，低 8 位为 0000 0111，将 r 右移 2 位后，与 7 相与，就可以得到一个 0~7 号的 cell。
于是，在 mapiternext 函数中就会从 it.startBucket 的 it.offset 号的 cell 开始遍历，取出其中的 key 和 value，直到又回到起点 bucket，完成遍历过程。
源码部分比较好看懂，尤其是理解了前面注释的几段代码后，再看这部分代码就没什么压力了。所以，接下来，我将通过图形化的方式讲解整个遍历过程，希望能够清晰易懂。
假设我们有下图所示的一个 map，起始时 B = 1，有两个 bucket，后来触发了扩容（这里不要深究扩容条件，只是一个设定），B 变成 2。并且， 1 号 bucket 中的内容搬迁到了新的 bucket，1 号裂变成 1 号和 3 号；0 号 bucket 暂未搬迁。老的 bucket 挂在在 *oldbuckets 指针上面，新的 bucket 则挂在 *buckets 指针上面。
这时，我们对此 map 进行遍历。假设经过初始化后，startBucket = 3，offset = 2。于是，遍历的起点将是 3 号 bucket 的 2 号 cell，下面这张图就是开始遍历时的状态：
标红的表示起始位置，bucket 遍历顺序为：3 -> 0 -> 1 -> 2。
因为 3 号 bucket 对应老的 1 号 bucket，因此先检查老 1 号 bucket 是否已经被搬迁过。判断方法就是：
1 | func evacuated(b *bmap) bool { |
如果 b.tophash[0] 的值在标志值范围内，即在 (0,4) 区间里，说明已经被搬迁过了。
1 | empty = 0 |
在本例中，老 1 号 bucket 已经被搬迁过了。所以它的 tophash[0] 值在 (0,4) 范围内，因此只用遍历新的 3 号 bucket。
依次遍历 3 号 bucket 的 cell，这时候会找到第一个非空的 key：元素 e。到这里，mapiternext 函数返回，这时我们的遍历结果仅有一个元素：
由于返回的 key 不为空，所以会继续调用 mapiternext 函数。
继续从上次遍历到的地方往后遍历，从新 3 号 overflow bucket 中找到了元素 f 和 元素 g。
遍历结果集也因此壮大：
新 3 号 bucket 遍历完之后，回到了新 0 号 bucket。0 号 bucket 对应老的 0 号 bucket，经检查，老 0 号 bucket 并未搬迁，因此对新 0 号 bucket 的遍历就改为遍历老 0 号 bucket。那是不是把老 0 号 bucket 中的所有 key 都取出来呢？
并没有这么简单，回忆一下，老 0 号 bucket 在搬迁后将裂变成 2 个 bucket：新 0 号、新 2 号。而我们此时正在遍历的只是新 0 号 bucket（注意，遍历都是遍历的 *bucket 指针，也就是所谓的新 buckets）。所以，我们只会取出老 0 号 bucket 中那些在裂变之后，分配到新 0 号 bucket 中的那些 key。
因此，lowbits == 00 的将进入遍历结果集：
和之前的流程一样，继续遍历新 1 号 bucket，发现老 1 号 bucket 已经搬迁，只用遍历新 1 号 bucket 中现有的元素就可以了。结果集变成：
继续遍历新 2 号 bucket，它来自老 0 号 bucket，因此需要在老 0 号 bucket 中那些会裂变到新 2 号 bucket 中的 key，也就是 lowbit == 10 的那些 key。
这样，遍历结果集变成：
最后，继续遍历到新 3 号 bucket 时，发现所有的 bucket 都已经遍历完毕，整个迭代过程执行完毕。
顺便说一下，如果碰到 key 是 math.NaN() 这种的，处理方式类似。核心还是要看它被分裂后具体落入哪个 bucket。只不过只用看它 top hash 的最低位。如果 top hash 的最低位是 0 ，分配到 X part；如果是 1 ，则分配到 Y part。据此决定是否取出 key，放到遍历结果集里。
map 遍历的核心在于理解 2 倍扩容时，老 bucket 会分裂到 2 个新 bucket 中去。而遍历操作，会按照新 bucket 的序号顺序进行，碰到老 bucket 未搬迁的情况时，要在老 bucket 中找到将来要搬迁到新 bucket 来的 key。
