1.Go同步原语之sync/Map
2.Go实例讲解，码解并发编程-map并发读写的读并线程安全性问题
3.golang中的map与线程安全
4.golang 并发安全Map以及分段锁的实现
5.Go语言sync.Map实现原理
6.彻底理解Golang Map

Go同步原语之sync/Map

       在Go语言中，map的发安并发使用是不安全的，当多个goroutine同时对一个map进行读写操作时，码解会发生数据竞争问题。读并通过使用`go`自带的发安心居百度资源码`-race`检测，可以发现存在数据竞争，码解即`data race`。读并解决数据竞争问题，发安常见的码解方法是加锁。然而，读并加锁会带来大量的发安开销，在高并发场景下，码解锁的读并争用会导致系统性能下降。因此，发安Go语言提供了内置的`sync.Map`，它可以解决并发问题。

       `sync.Map`是`sync`包下的一个特殊结构，它对外提供了常用的方法。基本使用示例包括加载、存储和删除数据。`sync.Map`的核心数据结构包括`read`和`dirty`两个map。`sync.Map`的`Load`函数是负责查询和读取map数据的函数，它通过`read`缓存层优先读取数据，提高了读性能。`Store`函数用于更新数据，而`Delete`函数则负责删除Map中的数据。`Range`函数提供了遍历`sync.Map`的方式，保证了在遍历过程中并发读写操作的正确性。

       `sync.Map`的实现原理中，`read`好比整个`sync.Map`的“高速缓存”，当goroutine从`sync.Map`中读取数据时，会首先查看`read`缓存层是否有需要的数据（key是否命中），如果有（key命中），则通过原子操作将数据读取并返回。这就是`sync.Map`推荐的快路径，也是其读性能极高的原因。

       `sync.Map`的`Store`函数用于更新数据，它首先检查`read`缓存层是否有对应key的数据，如果有，则直接更新；如果没有，则需要先删除`read`缓存层的数据，然后通过加锁的nginx源码读法方式在`dirty`map中更新数据。`Delete`函数则会从`sync.Map`中删除指定的key及其对应的value。

       `sync.Map`的`Range`函数提供了O(N)的方式遍历`sync.Map`，遍历过程中，如果在`dirty`map中发生了新的写入操作，会将`dirty`map中的状态提升为`read`map的状态，确保遍历的原子性。

       `orcaman/concurrent-map`是一个适用于反复插入和读取新值的库。它通过分片加锁的方式，降低锁的粒度，从而达到最少的锁等待时间，实现并发安全。

       `sync.Map`的设计目的是为了在读多写少的情况下，提供并发安全的同时又不需要锁的开销。然而，在写多读少的情况下，它的性能可能不如常规的`map`。因此，选择合适的并发数据结构取决于具体的应用场景和性能需求。

Go实例讲解，并发编程-map并发读写的线程安全性问题

       先上实例代码，后面再来详细讲解。

       /** * 并发编程，map的线程安全性问题，使用互斥锁的方式 */ package main import ( "sync" "time" "fmt" ) var data map[int]int = make(map[int]int) var wgMap sync.WaitGroup = sync.WaitGroup{ } var muMap sync.Mutex = sync.Mutex{ } func main() { // 并发启动的协程数量 max := wgMap.Add(max) time1 := time.Now().UnixNano() for i := 0; i < max; i++ { go modifySafe(i) } wgMap.Wait() time2 := time.Now().UnixNano() fmt.Printf("data len=%d, time=%d", len(data), (time2-time1)/) } // 线程安全的方法，增加了互斥锁 func modifySafe(i int) { muMap.Lock() data[i] = i muMap.Unlock() wgMap.Done() }

       上面的代码中 var data map[int]int 是一个key和value都是int类型的map，启动的协程并发执行时，也只是非常简单的对 data[i]=i 这样的一个赋值操作。

       主程序发起1w个并发，不断对map中不同的key进行赋值操作。

       在不安全的情况下，我们直接就看到一个panic异常信息，程序是无法正常执行完成的，如下：

       fatal error: concurrent map writes goroutine [running]: runtime.throw(0x4d6e, 0x) C:/Go/src/runtime/panic.go: +0x9c fp=0xcbf sp=0xcbf pc=0xac runtime.mapassign_fast(0x4ba4c0, 0xce, 0xc, 0x0) C:/Go/src/runtime/hashmap_fast.go: +0x3d9 fp=0xcbfa8 sp=0xcbf pc=0xbed9 main.modifyNotSafe(0xc) mainMap.go: +0x4a fp=0xcbfd8 sp=0xcbfa8 pc=0x4a1f1a runtime.goexit() C:/Go/src/runtime/asm_amd.s: +0x1 fp=0xcbfe0 sp=0xcbfd8 pc=0xcc1 created by main.main mainMap.go: +0x

       对比之前《 Go实例讲解，并发编程-slice并发读写的线程安全性问题》，slice的数据结构在不安全的并发执行中是不会报错的，只是数据可能会出现丢失。

       而这里的map的数据结构，是直接报错，所以在使用中就必须认真对待，否则整个程序是无法继续执行的。

       所以也看出来，Go在对待线程安全性问题方面，读源码app对slice还是更加宽容的，对map则更加严格，这也是在并发编程时对我们提出了基本的要求。

       将上面的代码稍微做些修改，对 data[i]=i 的前后增加上 muMap.Lock() 和 muMap.Unlock() ，也就保证了多线程并行的情况下，遇到冲突时有互斥锁的保证，避免出现线程安全性问题。

       关于为什么会出现线程安全性问题，这里就不再详细讲解了，大家可以参考之前的两篇文章《 Go实例讲解，并发编程-slice并发读写的线程安全性问题》和《 Go实例讲解，并发编程-数字递增的线程安全性问题》。

       这里，我们再来探讨一个问题，如何保证map的线程安全性？

       上面我们是通过 muMap 这个互斥锁来保证的。

       而Go语言有一个概念：“不要通过共享内存来进行通信，而应该通过通信来共享内存”，也就是利用channel来保证线程安全性。

       那么，这又要怎么来做呢？下面是实例代码：

       /** * 并发编程，map的线程安全性问题，使用channel的方式 */ package main import ( "time" "fmt" ) var dataCh map[int]int = make(map[int]int) var chMap chan int = make(chan int) func main() { // 并发启动的协程数量 max := time1 := time.Now().UnixNano() for i := 0; i < max; i++ { go modifyByChan(i) } // 处理channel的服务 chanServ(max) time2 := time.Now().UnixNano() fmt.Printf("data len=%d, time=%d", len(dataCh), (time2-time1)/) } func modifyByChan(i int) { chMap <- i } // 专门处理chMap的服务程序 func chanServ(max int) { for { i := <- chMap dataCh[i] = i if len(dataCh) == max { return } } }

       数据填充的方式我们还是用1w个协程来做，只不过使用了chMap这个channel来做队列。

       然后在 chanServ 函数中启动一个服务，专门来消费chMap这个队列，然后把数据给map赋值 dataCh[i]=i 。

       从上面简单的对比中，我们还看不出太多的区别，我们还是可以得出下面一些

       1 通过channel的方式，其实就是通过队列把并发执行的数据读写改成了串行化，以避免线程安全性问题；

       2 多个协程交互的时候，可以通过依赖同一个 channel对象来进行数据的读写和传递，而不需要共享变量，可以参考之前的文章《 Go实例讲解，利用channel实现协程的互动-会聊天的Tom&Jerry》；

       我们再来对比一下程序的执行效率。

       使用互斥锁的方式，执行返回数据如下：

       data len=, time=4

       使用channel的方式，执行返回数据如下：

       data len=, time=

       可以看出，这种很简单的针对map并发读写的场景，通过互斥锁的方式比channel的方式要快很多，毕竟channel的paddlepaddle 源码安装方式增加了channel的读写操作，而且channel的串行化处理，效率上也会低一些。

       所以，根据具体的情况，我们可以考虑优先用什么方式来实现。

       优先使用互斥锁的场景：

       1 复杂且频繁的数据读写操作，如：缓存数据；

       2 应用中全局的共享数据，如：全局变量；

       优先使用channel的场景：

       1 协程之间局部传递共享数据，如：订阅发布模式；

       2 统一的数据处理服务，如：库存更新+订单处理；

       至此，我们已经通过3个Go实例讲解，知道在并发读写的情况下，如何搞定线程安全性问题，简单的数据结构就是int类型的安全读写，复杂的数据结构分别详细讲解了slice和map。在这次map的讲解中，还对比了互斥锁和channel的方式，希望大家能够对并发编程有更深入的理解。

golang中的map与线程安全

       Go语言中的map，作为kv键值对的存储结构，底层基于哈希表实现，运用拉链法处理冲突。它具有独特特性，如检查键值对存在性的检查方法，以及无序的遍历方式，可通过orderedmap包或按键排序实现有序遍历。核心是通过一系列桶结构，每个桶容纳多个键值对，通过哈希函数均匀分布，降低冲突。

       Go语言的map实现负载因子，不是传统哈希表的简单比例，而是与桶的填充元素数量相关，有助于评估内存利用。哈希表是快速查找的数据结构，依赖于优秀的哈希函数和处理冲突的策略，Go中采用拉链法，每个桶内存储链表解决冲突，与传统拉链法有所区别，同时限制了单桶键值对数量以优化内存。

       在插入和扩容过程中，Go map采用渐进式搬迁，groovy源码意义避免一次性迁移数据影响性能。而缩容机制则不支持显式，需要开发者自行管理内存。关于线程安全，Go map默认非线程安全，需要使用sync.RWMutex或sync.Map等同步机制确保在并发环境下的正确操作。对于特定并发场景，如缓存系统或分离键集，sync.Map提供了优化的线程安全性能。

       其他并发安全的map实现库，如orcaman/concurrent-map、cornelk/hashmap和alphadose/haxmap，各有优势，选择时需考虑应用场景和性能需求。总结来说，正确地利用同步机制和选择合适的map实现是保证多线程环境下map安全的关键。

golang 并发安全Map以及分段锁的实现

       在编程领域，为了确保数据的并发安全，尤其是当处理大量数据时，需要采取有效措施避免竞态条件和数据不一致性。Golang 的原生 map 结构在设计时并未考虑并发访问，这使得在多线程环境下的使用需要额外的锁机制。本文将探讨一种改进策略：分段锁，以及同步 map（sync.Map）的实现，旨在提供更高效、更细粒度的并发控制。

       分段锁是一种策略，通过将锁的粒度细分为多个独立的部分，以减小对整个数据结构的锁定需求。这种方法将存储的对象分散到不同的分片中，每个分片由一把独立的锁控制。这样，当对某个特定分片的数据进行读写操作时，其他分片仍然可以被并发访问，从而提高系统的并发性能。

       实现分段锁通常涉及通过哈希函数（如 BKDR、FNV 等）计算出 key 的哈希值，然后使用该值对分片数量取模来确定数据属于哪个分片。在初始化分片后，读写操作时会使用哈希函数和取模运算来定位到正确的分片，然后对该分片加锁。获取数据时，分段锁允许在多个分片之间并发操作，从而提高了效率。

       虽然分段锁提供了比全局锁更细粒度的控制，但这也带来了额外的复杂性，尤其是在实现获取所有 key 或所有 value 的操作时。这些操作需要遍历所有分片，这与原生 map 的操作相比更为繁琐。

       为了验证分段锁的性能，可以通过基准测试进行评估。例如，将一组键值对同时进行写操作和读操作，可以比较分段锁和原生锁在不同负载下的性能差异。基准测试结果通常能揭示分段锁在面对大量并发请求时的性能优势。

       随着 Golang 在版本 1.9 的更新，引入了 sync.Map，这是一个支持并发安全的 map 实现。sync.Map 通过原子操作来实现读写分离，使得大多数读操作和更新操作在不加锁的情况下完成，只有在写入新数据时才需要加锁。这种设计显著提高了性能，特别是在需要频繁读取数据的场景中。

       sync.Map 的实现中包含了许多“双检查”代码，以确保在多线程环境中的数据一致性。通过原子操作获取值后，在执行非原子操作时，需要再次进行原子操作获取，以确保数据的最新状态。此外，sync.Map 使用了 compareAndSwap 函数来进行数据交换，以避免在多线程环境下发生数据冲突。

       综上所述，分段锁和 sync.Map 都是解决 Golang 并发安全问题的有效方法，各自在不同场景下展现出优势。选择哪种方法取决于具体的应用需求、数据量大小以及性能考量。对于需要处理大量并发访问且数据量巨大的情况，分段锁提供了一种更细粒度、更灵活的并发控制方式。而 sync.Map 则利用原子操作特性，提供了更高效、更简洁的并发安全 map 实现，适合读操作频繁的场景。

Go语言sync.Map实现原理

       Go语言的sync.Map是并发安全的map类型，它在Go 1.9版本引入，解决并发读写问题时无需加锁，通过read和dirty两个map实现读写分离，提升效率。

       sync.Map的核心设计思想为“空间换时间”，利用冗余的数据结构减少锁的使用。read和dirty这两个map分别存放key-entry，entry指向value。read和dirty中key指向同一个value，改动entry时read和dirty会自动更新。

       实现原理中，read作为并发读取安全的区域，dirty作为写入区域，通过锁机制和双检查机制确保操作正确。双检查机制在需要修改dirty前上锁，防止read中数据在检查过程中改变。延迟删除机制将删除操作标记，避免立即耗时，减少并发冲突。

       read优先原则是当需要执行读、删除、更新操作时，先在read中执行，更快且更安全，若read中无法获取结果则尝试dirty。状态机机制通过entry的指针p表示三种状态，协助同步和管理数据。

       sync.Map内部结构包括：readOnly、entry和sync.Map结构体。readOnly结构用于并发读取，entry数据结构用于存储指向value的指针，entry状态有三种：nil、expunged和正常。

       源码解析揭示了Load、Store、Delete和Range等方法实现细节。Load方法在read map未命中时尝试dirty map，Store方法在dirty map与read map数据同步后添加新键值对，Delete方法在amended为true时，将dirty提升为read，并遍历read进行删除操作。数据迁移策略在miss计数达到一定阈值时将dirty同步到read，减少并发操作开销。

       使用sync.Map时，无需担心传统并发操作的锁竞争问题，通过优化的数据结构和操作策略显著提升并发读写性能。推荐在读多写少的场景下使用sync.Map，实现高效、安全的并发管理。

彻底理解Golang Map

       深入剖析Go语言Map的奥秘

       掌握Go语言Map的精髓，面试必备！本文将带领你探索Map的内部机制、并发安全和性能优化，包括遍历逻辑、线程安全实现和内存管理。

       1. 遍历无序与有序

       Go的Map并非保证有序，即使在无插入删除操作时，遍历也会从随机的bucket和cell开始。记住，这正是Map的灵活性所在，避免了对顺序的依赖。

       2. 线程安全的实现

       尽管Go Map默认非线程安全，但通过巧妙的同步机制，我们可以确保并发访问的正确性。两种方法：一是使用sync.RWMutex配合Map（示例1），二是利用sync.Map的读写分离，减少锁竞争（示例2）。

       3. 性能比较：sync.Map与原生Map

       在并发场景下，sync.Map的性能优于原生Map，因为它减少了锁的争夺，适合特定的并发控制需求。

       4. 装载因子与扩容策略

       当装载因子超过6.5或溢出桶过多时，Map会触发扩容。这会影响查找和插入速度，但通过增量扩容策略，尽量减小性能冲击。

       5. 底层结构解析

       Map的底层结构包括hmap（count, flags, buckets）和bmap，其中bmap存储key-value对，溢出桶处理确保内存高效利用。

       6. 内存优化：存储与管理

       Map的key/value存储采用高效布局，key和value通过指针引用，确保内存管理的优化。key/value的存储和mapextra的使用，是内存节省的关键。

       深入了解Map的内存操作，比如mapassign函数，它负责插入/修改操作，并在必要时进行扩容和数据迁移，这可能影响性能，但也是为了保证数据的完整性和一致性。

       删除操作通过mapdelete处理，涉及查找key并更新count和tophash。当装载因子达到阈值或溢出桶增多时，触发hashGrow函数进行内存优化的升级操作。

       总结来说，Go Map提供了灵活、高效的数据存储和处理，虽然遍历无序，但其并发安全性和内存管理策略是其核心优势。理解这些细节，你将在面试和实际编程中游刃有余。现在，你对Go Map有了更全面的认识吗？

深入理解Go语言sync.Map

       一、引言

       Go语言的并发编程是其核心特性之一。通过goroutine和channels，并发编程变得简单高效。然而，在并发环境下共享数据仍然是一个挑战，尤其是在共享状态的同步方面。

       在Go中，内置的map类型不是并发安全的，多个goroutine同时读写一个map可能会导致竞态条件。传统解决方案是使用互斥锁或读写锁同步对map的访问，但在操作频繁且要求高性能的情况下，锁的优化已无法满足业务需求。

       考虑到互联网应用通常是读多写少的场景，Golang的标准库提供了一个特殊的并发安全map实现——sync.Map，专为读多写少的并发场景设计，提供了优于加锁map的性能。

       二、sync.Map 简介

       sync.Map是在Go语言的sync包中提供的一个并发安全的map类型。它通过内部的同步机制保证了在多个goroutine并发访问时的安全性。

       1. sync.Map与普通map的区别

       sync.Map有以下几个关键特点：

       2. 为什么需要sync.Map

       sync.Map的设计主要是为了满足以下两种常见的使用场景，其中内置map加锁的方式效率不高：

       3. sync.Map的设计目标和适用场景

       sync.Map的设计目标是为了提供一个高效的并发安全的map，特别是在读多写少的场景下。它的设计考虑了以下目标：

       4. sync.Map适用于以下场景：

       三、sync.Map的基本用法

       1. 声明&定义一个sync.Map对象

       sync.Map不需要初始化，可以直接声明后使用。它的声明方式如下：

       2. Load()方法

       Load方法用于从sync.Map中检索一个键的值。如果该键存在于map中，Load将返回键对应的值和true；如果不存在，将返回nil和false。

       3. Store()方法

       Store方法用于将键值对保存到sync.Map中。如果键已经存在，它的值将被覆盖。

       4. LoadOrStore()方法

       LoadOrStore方法将尝试从sync.Map中加载一个键的值。如果键不存在，它将存储键值对到map中。该方法返回加载到的值（或存储的值）和一个布尔值，表示值是否被加载。

       5. Delete()方法

       Delete方法用于从sync.Map中删除一个键及其对应的值。

       6. Range()方法

       Range方法用于迭代sync.Map中的所有键值对。它接受一个函数作为参数，该函数会被调用每个键值对。如果该函数返回false，迭代将停止。

       请注意，Range方法不保证每次迭代的顺序，且在迭代过程中如果有其他goroutine修改map，迭代器可能会反映这些修改。

       这些基本方法提供了对sync.Map进行并发安全操作的能力，无需担心在多goroutine环境下的竞态条件。在使用sync.Map时，应当注意它的特定用例和性能特性，以确保它适合你的应用场景。

       四、sync.Map设计原理与源码分析

       1. 核心设计思想

       2. sync.Map的数据结构分析

       sync.Map采用了装饰器模式，对普通的map加以修饰，实现读写分离和接近Lock-Free的访问。

       sync.Map的结构体定义：

       sync.Map使用两个原生的map（本质上是map[interface{ }]*entry）来作为数据的存储空间分别是：

       展开后数据如下图所示：

       read和dirty的数据并非实时同步的，只有在满足一定触发条件（或达到某些临界值）才会进行数据的同步（或转换），因此两者数据在一些时间段内会有差异：

       entry是对实际数据的封装

       entry中的p的值有三种情况：

       3. sync.Map读操作分析：含Load()源码分析

       sync.Map的读操作包含下面基本步骤：

       Load()源码分析：

       4. sync.Map写操作分析：含Store()源码分析

       sync.Map的读操作包含下面基本步骤：

       Store()源码：

       4. sync.Map删除操作分析：含Delete()源码分析

       sync.Map删除操作分析包含以下基本步骤

       Delete()源码

       五、关键实现小结

       1. m.read和m.dirty的转换时机

       2. entry的生命周期和entry.p的值

       一个entry的生命周期如下图所示

       entry.p的三种值上文已经提到过entry中的p的值有三种情况：