深入理解sync.Map
golang中内置了map关键字，但是它是非线程安全的。从go 1.9开始，标准库加入了sync.Map，提供用于并发安全的map。
普通map的并发问题
map的并发读写代码
** **
func main() {
m := make(map[int]int)
go func() {
for {
_ = m[1] // 读
}
}()
go func() {
for {
m[2] = 2 // 写
}
}()
select {} // 维持主goroutine
}
以上是一段并发读写map的代码, 其中一个goroutine一直读，另外一个goroutine一直写。即使读写的map键不相同，且不存在"扩容"等操作，代码还是会报错。
fatal error: concurrent map read and map write
锁+map
那普通map有没有能力实现并发安全呢？答案是肯定的。通过给map额外绑定一个锁（sync.Mutex或sync.RWMutex），封装成一个新的struct，实现并发安全。
定义带有锁的对象M
type M struct {
sync.RWMutex
Map map[int]int
}
执行并发读写
func main() {
m := M{Map: make(map[int]int)}
go func() {
for {
m.RLock()
v := m.Map[2] // 读
fmt.Println(v)
m.RUnlock()
}
}()
go func() {
for i := 1; i > 0; i++ {
m.Lock()
m.Map[2] = i // 写
m.Unlock()
}
}()
select {}
}
在读goroutine读数据时，通过读锁锁定，在写goroutine写数据时，写锁锁定，程序就能并发安全的运行，运行结果示意如下。
...
1123
1124
1125
...
sync.Map
既然通过加锁的方式就能解决map的并发问题，实现方式简洁，并且利用读写锁而不是Mutex可以进一步减少读写的时候因为锁而带来的性能损耗。那么为什么还会有sync.Map的出现？
当map的数据量非常大时，会引发并发的大量goroutine争夺同一把锁，这种现象将直接导致性能的急剧下降。在java中有类似于map的hashMap，它同样是并发不安全，但是JDK提供了线程安全的ConcurrentHashMap，它在面对上述场景时，其核心解决方案是锁分段技术，即内部使用多个锁，每个区间共享一把锁，当多线程访问map中的不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而提高了并发访问效率。那sync.Map采取的是什么策略来提升并发性能的呢？
sync.Map的源码结构（基于1.14.1）
type Map struct {
// 此锁是为了保护Map中的dirty数据
mu Mutex
// 用来存读的数据，只读类型，不会造成读写冲突
read atomic.Value // readOnly
// dirty包含最新的写入数据（entry），在写的同时，将read中未删除的数据拷贝到dirty中
// 因为是go中内置的普通map类型，且涉及写操作，所以需要通过mu加锁
dirty map[interface{}]*entry
// 当读数据时,该字段不在read中，尝试从dirty中读取，不管是否在dirty中读取到数据，misses+1
// 当累计到len（dirty）时，会将dirty拷贝到read中，并将dirty清空，以此提升读性能。
misses int
}
在sync.Map中用到了两个冗余数据结构read、dirty。其中read的类型为atomic.Value，它会通过atomic.Value的Load方法将其断言为readOnly对象。
read, _ := m.read.Load().(readOnly) // m为sync.Map
因此，read的真实类型即是readOnly，其数据类型如下。
type readOnly struct {
// read 中的go内置map类型，但是它不需要锁。
m map[interface{}]*entry
// 当sync.Map.diry中的包含了某些不在m中的key时，amended的值为true.
amended bool
}
amended属性的作用是指明dirty中是否有readOnly.m中未包含的数据，因此当对sync.Map的读操作在read中找不到数据时，将进一步到dirty中查找。
readOnly.m和Map.dirty中map存储的值类型是*entry,它包含一个指针p，指向用户存储的value值。
type entry struct {
p unsafe.Pointer // *interface{}
}
entry.p的值有三种类型：
-
nil：entry已经被删除，且m.dirty为nil
-
expunged：entry被删除，m.dirty不为nil，但entry不存在m.dirty中
-
其他：entry有效，记录在m.read中，若dirty不为空，也会记录在dirty中。
虽然read和dirty存在冗余数据，但是这些数据entry是通过指针指向的，因此，尽管Map的value可能会很大，但是空间存储还是足够的。
以上是sync.Map的数据结构，下面着重看看它的四个方法实现：Load、Store、Delete和Range。
Load
加载方法，通过提供的键key，查找对应的值value。
func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
// 首先从m.read中通过Load方法得到readOnly
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 从read中的map中查找key
e, ok := read.m[key]
// 如果在read中没有找到，且表明有新数据在diry中（read.amended为true）
// 那么，就需要在dirty中查找，这时需要加锁。
if !ok && read.amended {
m.mu.Lock()
// 双重检查:避免在本次加锁的时候，有其他goroutine正好将Map中的dirty数据复制到了read中。
// 能发生上述可能的原因是以下两行代码语句，并不是原子操作。
// if !ok && read.amended {
// m.mu.Lock()
// }
// 而Map.read其并发安全性的保障就在于它的修改是通过原子操作进行的。
// 因此需要再检查一次read.
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
e, ok = read.m[key]
// 如果m.read中key还是不存在，且dirty中有新数据，则检查dirty中的数据。
if !ok && read.amended {
e, ok = m.dirty[key]
// 不管是否从dirty中得到了数据，都会将misses的计数+1
m.missLocked()
}
m.mu.Unlock()
}
if !ok {
return nil, false
}
// 通过Map的load方法，将entry.p加载为对应指针，再返回指针指向的值
return e.load()
}
Map.missLocked函数是保证sync.Map性能的重要函数，它的目的是将存在有锁的dirty中的数据，转移到只读线程安全的read中去。
func (m *Map) missLocked() {
m.misses++ // 计数+1
if m.misses < len(m.dirty) {
return
}
m.read.Store(readOnly{m: m.dirty}) // 将dirty数据复制到read中去
m.dirty = nil // dirty清空
m.misses = 0 // misses重置为0
}
Store
该方法更新或新增键值对key-value。
func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
// 如果m.read中存在该键，且该键没有被标记删除（expunged）
// 则尝试直接存储（见entry的tryStore方法）
// 注意： 如果m.dirty中也有该键（key对应的entry），由于都是通过指针指向，所有m.dirty中也会保持最新entry值。
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
return
}
// 如果不满足上述条件，即m.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 { // 如果read中有该键
if e.unexpungeLocked() { // 判断entry是否被标记删除
// 如果entry被标记删除，则将entry添加进m.dirty中
m.dirty[key] = e
}
// 更新entry指向value地址
e.storeLocked(&value)
} else if e, ok := m.dirty[key]; ok { //dirty中有该键：更新
e.storeLocked(&value)
} else { // dirty和read中均无该键：新增
if !read.amended { // 表明dirty中没有新数据，在dirty中增加第一个新键
m.dirtyLocked() // 从m.read中复制未删除的数据到dirty中
m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
}
m.dirty[key] = newEntry(value) // 将entry增加到dirty中
}
m.mu.Unlock()
}
Store的每次操作都是先从read开始，当不满足条件时，才加锁操作dirty。但是由于存在从read中复制数据的情况（例如dirty刚复制完数据给m.read，又来了一个新键），当m.read中数据量很大时，可能对性能造成影响。
Delete
删除某键值。
func (m *Map) Delete(key interface{}) {
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
e, ok := read.m[key]
if !ok && read.amended {
m.mu.Lock()
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
e, ok = read.m[key]
if !ok && read.amended {
delete(m.dirty, key)
}
m.mu.Unlock()
}
if ok {
e.delete()
}
}
// 如果read中有该键，则从read中删除，其删除方式是通过原子操作
func (e *entry) delete() (hadValue bool) {
for {
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
// 如果p指针为空，或者被标记清除
if p == nil || p == expunged {
return false
}
// 通过原子操作，将e.p标记为nil.
if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
return true
}
}
}
Delete中的逻辑和Store逻辑相似，都是从read开始，如果这个key（也即是entry）不在read中，且dirty中有新数据，则加锁从dirty中删除。注意，和Load与Store方法一样，也是需要双检查。
Range
想要遍历sync.Map，不能通过for range的形式，因此，它自身提供了Range方法，通过回调的方式遍历。
func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) {
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 判断dirty中是否有新的数据
if read.amended {
m.mu.Lock()
// 双检查
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
if read.amended {
// 将dirty中的数据复制到read中
read = readOnly{m: m.dirty}
m.read.Store(read)
m.dirty = nil
m.misses = 0
}
m.mu.Unlock()
}
// 遍历已经整合过dirty的read
for k, e := range read.m {
v, ok := e.load()
if !ok {
continue
}
if !f(k, v) {
break
}
}
}
sync.Map的优化总结
-
空间换时间：通过两个冗余的数据结构（read、write），减小锁对性能的影响。
-
读操作使用read，避免读写冲突。
-
动态调整：通过misses值，避免dirty数据过多。
-
双检查机制：避免在非原子操作时产生数据错误。
-
延迟删除机制：删除一个键值只是先打标记，只有等提升dirty（复制到read中，并清空自身）时才清理删除的数据。
-
优先从read中读、改和删除，因为对read的操作不用加锁，大大提升性能。
** **
sync.Map的使用例子
func main() {
var sm sync.Map
// 注意：同一个sync.Map，和map不一样，每个item的key或value可以和其他的数据类型不一样
// 只要满足key能hash即可
sm.Store(1, "a")
sm.Store("b", 2)
sm.Store("c", 3)
// 和map获取key值类似
if v, ok := sm.Load("b"); ok {
fmt.Println(v)
}
// 删除某个key的键值对
sm.Delete(1)
// 参数fun中的参数是遍历获得的key和value，返回一个bool值
// 返回true时，继续遍历
// 返回false，遍历结束
sm.Range(func(key, value interface{}) bool {
fmt.Println(key,value)
return true
})
}
输出
2b
2c
3
sync.Map的性能
在Go源码$GOROOT/src/sync中，提供了测试代码。
-
map_reference_test.go: 定义了测试用的mapInterface接口，sync.Map、RwMutexMap和DeepCopyMap对象实现该接口方法。
-
map_test.go: 三个对象的方法测试代码。
-
map_bench_test.go: 三个对象的benchmark性能对比测试代码。
在小菜刀的机器上，运行性能测试结果如下。
$ go test -bench=LoadMostlyHits -benchmem
BenchmarkLoadMostlyHits/*sync_test.DeepCopyMap-8 80252629 13.5 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkLoadMostlyHits/*sync_test.RWMutexMap-8 23025050 51.8 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkLoadMostlyHits/*sync.Map-8 67718686 14.9 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
$ go test -bench=LoadMostlyMisses -benchmem
BenchmarkLoadMostlyMisses/*sync_test.DeepCopyMap-8 128480215 11.2 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkLoadMostlyMisses/*sync_test.RWMutexMap-8 23989224 47.4 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkLoadMostlyMisses/*sync.Map-8 132403878 9.30 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
$ go test -bench=LoadOrStoreBalanced -benchmem
BenchmarkLoadOrStoreBalanced/*sync_test.RWMutexMap-8 3909409 553 ns/op 99 B/op 2 allocs/op
BenchmarkLoadOrStoreBalanced/*sync.Map-8 3574923 368 ns/op 97 B/op 3 allocs/op
$ go test -bench=LoadOrStoreUnique -benchmem
BenchmarkLoadOrStoreUnique/*sync_test.RWMutexMap-8 2053806 647 ns/op 174 B/op 2 allocs/op
BenchmarkLoadOrStoreUnique/*sync.Map-8 2456720 577 ns/op 140 B/op 4 allocs/op
$ go test -bench=LoadOrStoreCollision -benchmem
BenchmarkLoadOrStoreCollision/*sync_test.DeepCopyMap-8 153679003 8.18 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkLoadOrStoreCollision/*sync_test.RWMutexMap-8 13718534 87.9 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkLoadOrStoreCollision/*sync.Map-8 175620835 7.08 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
$ go test -bench=Range -benchmem
BenchmarkRange/*sync_test.DeepCopyMap-8 416906 2947 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkRange/*sync_test.RWMutexMap-8 22784 52370 ns/op 16384 B/op 1 allocs/op
BenchmarkRange/*sync.Map-8 369955 3194 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
$ go test -bench=AdversarialAlloc -benchmem
BenchmarkAdversarialAlloc/*sync_test.DeepCopyMap-8 1875109 646 ns/op 539 B/op 1 allocs/op
BenchmarkAdversarialAlloc/*sync_test.RWMutexMap-8 19454866 61.6 ns/op 8 B/op 1 allocs/op
BenchmarkAdversarialAlloc/*sync.Map-8 3712470 320 ns/op 51 B/op 1 allocs/op
$ go test -bench=AdversarialDelete -benchmem
BenchmarkAdversarialDelete/*sync_test.DeepCopyMap-8 6749067 215 ns/op 168 B/op 1 allocs/op
BenchmarkAdversarialDelete/*sync_test.RWMutexMap-8 16046545 76.9 ns/op 25 B/op 1 allocs/op
BenchmarkAdversarialDelete/*sync.Map-8 18678104 64.2 ns/op
如何选择Map
从性能测试结果可以看出，sync.Map并不是为了代替锁+map的组合。它的设计，是为了在某些并发场景下，相对前者能有较小的性能损耗。
源码文档中（$GOROOT/src/sync/map.go）已经给出了sync.Map的合适场景。
// The Map type is specialized. Most code should use a plain Go map instead,
// with separate locking or coordination, for better type safety and to make it
// easier to maintain other invariants along with the map content.
//
// The Map type is optimized for two common use cases: (1) when the entry for a given
// key is only ever written once but read many times, as in caches that only grow,
// or (2) when multiple goroutines read, write, and overwrite entries for disjoint
// sets of keys. In these two cases, use of a Map may significantly reduce lock
// contention compared to a Go map paired with a separate Mutex or RWMutex.
两种情况应该选择sync.Map
- key值一次写入，多次读取（即写少读多场景）。
- 多个goroutine的读取、写入和覆盖在不相交的key集。