前言

今天在技术群中有小伙伴讨论并发安全的东西，其实之前就有写过map相关文章：由浅入深聊聊Golang的map。但是没有详细说明sync.Map是怎么一回事。
回想了一下，竟然脑中只剩下“两个map、一个只读一个读写，xxxxx”等，关键词。有印象能扯，但是有点乱，还是写一遍简单记录一下吧。

1.为什么需要sync.Map？
2.sync.Map如何使用？
3.理一理sync.Map源码实现？
4.sync.Map的优缺点？
5.思维扩散？

正文

1.为什么需要sync.Map？

关于map可以直接查看由浅入深聊聊Golang的map,不再赘述。

为什么需要呢？
原因很简单，就是：map在并发情况虚啊，只读是线程安全的，同时写线程不安全，所以为了并发安全 & 高效，官方实现了一把。

1.1 并发写map会有什么问题？

来看看不使用sync.Map的map是如何实现并发安全的：

func main() {m := map[int]int {1:1}go do(m)go do(m)time.Sleep(1*time.Second)fmt.Println(m)
}func do (m map[int]int) {i := 0for i < 10000 {m[1]=1i++}
}

输出：

fatal error: concurrent map writes

oh，no。
报错说的很明显，这哥们不能同时写。

1.2 低配版解决方案

加一把大锁。

// 大家好，我是那把大锁
var s sync.RWMutex
func main() {m := map[int]int {1:1}go do(m)go do(m)time.Sleep(1*time.Second)fmt.Println(m)
}func do (m map[int]int) {i := 0for i < 10000 {// 加锁s.Lock()m[1]=1// 解锁s.Unlock()i++}
}

输出：

map[1:1]

这回终于正常了，但是会有什么问题呢？
加大锁大概率都不是最优解，一般都会有效率问题。
通俗说就是加大锁影响其他的元素操作了。

解决思路：减少加锁时间。
方法： 1.空间换时间。  2.降低影响范围。

sync.Map就是用了以上的思路。继续往下看。

2.sync.Map如何使用？

上代码：

func main() {// 关键人物出场m := sync.Map{}m.Store(1,1)go do(m)go do(m)time.Sleep(1*time.Second)fmt.Println(m.Load(1))
}func do (m sync.Map) {i := 0for i < 10000 {m.Store(1,1)i++}
}

输出：

1 true

运行ok。这把秀了。

3.理一理sync.Map源码实现？

先白话文说下大概逻辑。让下文看的更快。（大概只有是这样流程就好）
写：直写。
读：先读read，没有再读dirty。

从“基础结构 + 增删改查”的思路来详细过一遍源码。

3.1 基础结构

sync.Map的核心数据结构:

type Map struct {mu Mutexread atomic.Value // readOnlydirty map[interface{}]*entrymisses int
}

说明	类型	作用
mu	Mutex	加锁作用。保护后文的dirty字段
read	atomic.Value	存读的数据。因为是atomic.Value类型，只读，所以并发是安全的。实际存的是readOnly的数据结构。
misses	int	计数作用。每次从read中读失败，则计数+1。
dirty	map[interface{}]*entry	包含最新写入的数据。当misses计数达到一定值，将其赋值给read。

这里有必要简单描述一下，大概的逻辑，

readOnly的数据结构：

type readOnly struct {m  map[interface{}]*entryamended bool
}

说明	类型	作用
m	map[interface{}]*entry	单纯的map结构
amended	bool	Map.dirty的数据和这里的 m 中的数据不一样的时候，为true

entry的数据结构：

type entry struct {//可见value是个指针类型，虽然read和dirty存在冗余情况（amended=false），但是由于是指针类型，存储的空间应该不是问题p unsafe.Pointer // *interface{}
}

这个结构体主要是想说明。虽然前文read和dirty存在冗余的情况，但是由于value都是指针类型，其实存储的空间其实没增加多少。

3.2 查询

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {// 因read只读，线程安全，优先读取read, _ := m.read.Load().(readOnly)e, ok := read.m[key]// 如果read没有，并且dirty有新数据，那么去dirty中查找if !ok && read.amended {m.mu.Lock()// 双重检查（原因是前文的if判断和加锁非原子的，害怕这中间发生故事）read, _ = m.read.Load().(readOnly)e, ok = read.m[key]// 如果read中还是不存在，并且dirty中有新数据if !ok && read.amended {e, ok = m.dirty[key]// m计数+1m.missLocked()}m.mu.Unlock()}if !ok {return nil, false}return e.load()
}func (m *Map) missLocked() {m.misses++if m.misses < len(m.dirty) {return}// 将dirty置给read，因为穿透概率太大了(原子操作，耗时很小)m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})m.dirty = nilm.misses = 0
}

流程图：

这边有几个点需要强调一下：

如何设置阀值？

这里采用miss计数和dirty长度的比较，来进行阀值的设定。

为什么dirty可以直接换到read？

因为写操作只会操作dirty，所以保证了dirty是最新的，并且数据集是肯定包含read的。
（可能有同学疑问，dirty不是下一步就置为nil了，为何还包含？后文会有解释。）

为什么dirty置为nil？

我不确定这个原因。猜测：一方面是当read完全等于dirty的时候，读的话read没有就是没有了，即使穿透也是一样的结果，所以存的没啥用。另一方是当存的时候，如果元素比较多，影响插入效率。

3.3 删

func (m *Map) Delete(key interface{}) {// 读出read，断言为readOnly类型read, _ := m.read.Load().(readOnly)e, ok := read.m[key]// 如果read中没有，并且dirty中有新元素，那么就去dirty中去找。这里用到了amended，当read与dirty不同时为true，说明dirty中有read没有的数据。if !ok && read.amended {m.mu.Lock()// 再检查一次，因为前文的判断和锁不是原子操作，防止期间发生了变化。read, _ = m.read.Load().(readOnly)e, ok = read.m[key]if !ok && read.amended {// 直接删除delete(m.dirty, key)}m.mu.Unlock()}if ok {// 如果read中存在该key，则将该value 赋值nil（采用标记的方式删除！）e.delete()}
}func (e *entry) delete() (hadValue bool) {for {// 再次再一把数据的指针p := atomic.LoadPointer(&e.p)if p == nil || p == expunged {return false}// 原子操作if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {return true}}
}

流程图：

这边有几个点需要强调一下：

1.为什么dirty是直接删除，而read是标记删除？

read的作用是在dirty前头优先度，遇到相同元素的时候为了不穿透到dirty，所以采用标记的方式。
同时正是因为这样的机制+amended的标记，可以保证read找不到&&amended=false的时候，dirty中肯定找不到

2.为什么dirty是可以直接删除，而没有先进行读取存在后删除？

删除成本低。读一次需要寻找，删除也需要寻找，无需重复操作。

3.如何进行标记的？

将值置为nil。（这个很关键）

3.4 增(改)

func (m *Map) Store(key, value interface{}) {// 如果m.read存在这个key，并且没有被标记删除，则尝试更新。read, _ := m.read.Load().(readOnly)if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {return}// 如果read不存在或者已经被标记删除m.mu.Lock()read, _ = m.read.Load().(readOnly)if e, ok := read.m[key]; ok { // read 存在该key// 如果entry被标记expunge，则表明dirty没有key，可添加入dirty，并更新entry。if e.unexpungeLocked() { // 加入dirty中，这儿是指针m.dirty[key] = e}// 更新value值e.storeLocked(&value) } else if e, ok := m.dirty[key]; ok { // dirty 存在该key，更新e.storeLocked(&value)} else { // read 和 dirty都没有// 如果read与dirty相同，则触发一次dirty刷新（因为当read重置的时候，dirty已置为nil了）if !read.amended { // 将read中未删除的数据加入到dirty中m.dirtyLocked() // amended标记为read与dirty不相同，因为后面即将加入新数据。m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})}m.dirty[key] = newEntry(value) }m.mu.Unlock()
}// 将read中未删除的数据加入到dirty中
func (m *Map) dirtyLocked() {if m.dirty != nil {return}read, _ := m.read.Load().(readOnly)m.dirty = make(map[interface{}]*entry, len(read.m))// 遍历read。for k, e := range read.m {// 通过此次操作，dirty中的元素都是未被删除的，可见标记为expunged的元素不在dirty中！！！if !e.tryExpungeLocked() {m.dirty[k] = e}}
}// 判断entry是否被标记删除，并且将标记为nil的entry更新标记为expunge
func (e *entry) tryExpungeLocked() (isExpunged bool) {p := atomic.LoadPointer(&e.p)for p == nil {// 将已经删除标记为nil的数据标记为expungedif atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, nil, expunged) {return true}p = atomic.LoadPointer(&e.p)}return p == expunged
}// 对entry尝试更新 （原子cas操作）
func (e *entry) tryStore(i *interface{}) bool {p := atomic.LoadPointer(&e.p)if p == expunged {return false}for {if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, unsafe.Pointer(i)) {return true}p = atomic.LoadPointer(&e.p)if p == expunged {return false}}
}// read里 将标记为expunge的更新为nil
func (e *entry) unexpungeLocked() (wasExpunged bool) {return atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, expunged, nil)
}// 更新entry
func (e *entry) storeLocked(i *interface{}) {atomic.StorePointer(&e.p, unsafe.Pointer(i))
}

流程图：

这边有几个点需要强调一下：

read中的标记为已删除的区别？

标记为nil，说明是正常的delete操作，此时dirty中不一定存在
a. dirty赋值给read后，此时dirty不存在
b. dirty初始化后，肯定存在

标记为expunged，说明是在dirty初始化的时候操作的，此时dirty中肯定不存在。

可能存在性能问题？

初始化dirty的时候，虽然都是指针赋值，但read如果较大的话，可能会有些影响。

4.sync.Map的优缺点？

先说结论，后来证明。

优点：是官方出的，是亲儿子；通过读写分离，降低锁时间来提高效率；
缺点：不适用于大量写的场景，这样会导致read map读不到数据而进一步加锁读取，同时dirty map也会一直晋升为read map，整体性能较差。
适用场景：大量读，少量写

这里主要证明一下，为什么适合大量读，少量写。
代码的大概思路：通过比较单纯的map和sync.Map，在并发安全的情况下，只写和读写的效率

var s sync.RWMutex
var w sync.WaitGroup
func main() {mapTest()syncMapTest()
}
func mapTest() {m := map[int]int {1:1}startTime := time.Now().Nanosecond()w.Add(1)go writeMap(m)w.Add(1)go writeMap(m)//w.Add(1)//go readMap(m)w.Wait()endTime := time.Now().Nanosecond()timeDiff := endTime-startTimefmt.Println("map:",timeDiff)
}func writeMap (m map[int]int) {defer w.Done()i := 0for i < 10000 {// 加锁s.Lock()m[1]=1// 解锁s.Unlock()i++}
}func readMap (m map[int]int) {defer w.Done()i := 0for i < 10000 {s.RLock()_ = m[1]s.RUnlock()i++}
}func syncMapTest() {m := sync.Map{}m.Store(1,1)startTime := time.Now().Nanosecond()w.Add(1)go writeSyncMap(m)w.Add(1)go writeSyncMap(m)//w.Add(1)//go readSyncMap(m)w.Wait()endTime := time.Now().Nanosecond()timeDiff := endTime-startTimefmt.Println("sync.Map:",timeDiff)
}func writeSyncMap (m sync.Map) {defer w.Done()i := 0for i < 10000 {m.Store(1,1)i++}
}func readSyncMap (m sync.Map) {defer w.Done()i := 0for i < 10000 {m.Load(1)i++}
}

情况	结果
只写	map: 1,022,000 sync.Map: 2,164,000
读写	map: 8,696,000 sync.Map: 2,047,000

会发现大量写的场景下，由于sync.Map里头操作更多其实，所以效率没有单纯的map+metux高。

5.思维扩散？

想一想，mysql加锁，是不是有表级锁、行级锁，前文的sync.RWMutex加锁方式相当于表级锁。

而sync.Map其实也是相当于表级锁，只不过多读写分了两个map，本质还是一样的。
既然这样，那就自然知道优化方向了：就是把锁的粒度尽可能降低来提高运行速度。

思路：对一个大map进行hash，其内部是n个小map，根据key来来hash确定在具体的那个小map中，这样加锁的粒度就变成1/n了。
网上找了下，真有大佬实现了：点这里

(是的，我偷懒了，哈哈，这是拷贝自己之前写的文章)

如果你觉得有收获～可以关注我的公众号【咖啡色的羊驼】～第一时间收到我的分享和知识梳理～

由浅入深聊聊Golang的sync.Map相关推荐

记一次golang中sync.Map并发创建、读取的问题
记一次golang中sync.Map并发创建.读取的问题 cunfate https://www.jianshu.com/p/f472e79909bc 背景: 我们有一个用go做的项目,其中用到了z ...
Golang sync.Map 原理（两个map实现读写分离、适用读多写少场景）
参考: 由浅入深聊聊Golang的sync.Map 通过对源码的逐行分析,清晰易懂 Golang sync.Map原理通过向 sync.Map 中增删改查来介绍sync.Map的底层原理 Golan ...
Go sync.Map 看一看
偶然看见这么篇文章:一道并发和锁的golang面试题. 虽然年代久远,但也稍有兴趣. 正好最近也看到了 sync.Map,所以想试试能不能用 sync.Map 去实现上述的功能. 我还在 gayhub ...
sync.Map详解
导航 Golang sync.Map 详解简单的介绍一下 Golang Map Map 使用 sync.Map sync.Map 是什么 sync.Map 使用 sync.Map 剖析 sync.m ...
golang sync.Map 使用
自1.9版本以后提供了sync.Map,支持多线程并发读写,比之前的加锁map性能要好一点. 提供一下几个方法: type Map//删除指定keyfunc (m *Map) Delete(key i ...
golang sync.map
在golang中,线程安全的map实现为sync.Map,相较于java中线程安全的map ConcurrentHashMap,在设计与实现上都有巨大的差别. java中的ConcurrentHash ...
Golang sync.Map 简介与用法
Golang 中的 map 在并发情况下,只读是线程安全的,并发读写线程不安全.为了解决这个问题,Golang 提供了语言层级的并发读写安全的 sync.Map. type Map struct {/ ...
Golang sync.Map原理
原生map的"先天不足" 对于已经初始化了的原生map,我们可以尽情地对其进行并发读: package mainimport ("fmt""math/ ...
golang中的sync.Map
Go 语言中的 map 在并发情况下,只读是线程安全的,同时读写线程不安全. 下面来看下并发情况下读写 map 时会出现的问题,代码如下: package mainfunc main() {//创建一 ...

由浅入深聊聊Golang的sync.Map

前言

正文