跨越Golang Map并发操作的藩篱，亲历sync.map的奇妙世界

后端

2022-11-13 19:51:52

踏上探索并发操作征途

作为一名 Golang 开发者，您一定对 map 数据结构不陌生。它以其灵活的键值存储方式，成为了我们处理数据时的有力工具。然而，当涉及到并发操作时，map 却似乎显得力不从心。

揭开并发操作的迷雾

为了理解背后的原因，让我们首先回顾一下 map 的底层实现。在 Golang 中，map 实际上是一个哈希表，它将键值对存储在称为桶（bucket）的数组中。每个桶都包含一个链表，其中存储着具有相同哈希值的键值对。

当我们对 map 进行并发操作时，可能会出现以下两种情况：

不同的 goroutine 同时对同一个桶中的键值对进行写入操作。
一个 goroutine 正在对某个桶中的键值对进行读取操作，而另一个 goroutine 同时对同一个桶中的其他键值对进行写入操作。

这两种情况都会导致数据的不一致，从而引发运行时错误。因此，为了避免并发操作带来的问题，Golang 官方并不支持对 map 进行并发操作。

sync.map：并发操作的救星

面对这一挑战，sync.map 应运而生。它是一个支持并发操作的 map，能够有效解决并发操作带来的数据不一致问题。

sync.map 的实现原理非常巧妙，它采用了读写分离的机制。具体来说，sync.map 内部维护了两个 map：

read map：用于存储键值对的副本。
dirty map：用于存储被修改的键值对的哈希值。

当一个 goroutine 需要读取 map 中的数据时，它会首先尝试从 read map 中读取。如果 read map 中没有找到相应的数据，则会检查 dirty map 中是否有该数据的哈希值。如果有，则说明该数据已经被修改，需要从 dirty map 中读取。

当一个 goroutine 需要写入 map 中的数据时，它会首先将数据写入 dirty map 中，并标记该数据的哈希值为 true。然后，它会将数据写入 read map 中，并标记该数据的哈希值为 false。

这种读写分离的机制可以有效地避免并发操作带来的数据不一致问题。因为当一个 goroutine 正在读取数据时，另一个 goroutine 只能向 dirty map 中写入数据，而不会影响到 read map 中的数据。

代码示例

以下是一个使用 sync.map 进行并发操作的示例：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    var myMap sync.Map

    // 并发写入和读取
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 100; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            defer wg.Done()
            myMap.Store(i, i*i)
        }(i)
    }
    for i := 0; i < 100; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            defer wg.Done()
            value, ok := myMap.Load(i)
            if ok {
                fmt.Printf("Key: %d, Value: %d\n", i, value)
            } else {
                fmt.Printf("Key: %d not found\n", i)
            }
        }(i)
    }

    // 等待所有 goroutine 完成
    wg.Wait()
}