go sync.Map源码分析

最新推荐文章于 2025-05-07 23:59:50 发布

AIGC小工二狗

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文章标签： golang java 数据库

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/text202202/article/details/128563267

Go语言的map不是并发安全的，1.9版本后引入了sync.Map来解决这个问题。sync.Map通过读写分离的两个map实现并发安全，readmap用于无锁读取，dirtymap处理写入。当readmap未命中次数达到一定阈值，会升级dirtymap为readmap。这种方法在并发读多、写少的场景下效率较高，但在大量读写时性能可能会下降。

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概述

go 语言中的map并不是并发安全的,在Go 1.6之前,并发读写map会导致读取到脏数据,在1.6之后则程序直接panic. 因此之前的解决方案一般都是通过引入RWMutex(读写锁)进行处理, 关于go为什么不支持map的原子操作,概况来说,对map原子操作一定程度上降低了只有并发读,或不存在并发读写等场景的性能. 但作为服务端来说,使用go编写服务,大部分情况下都会存在gorutine并发访问map的情况,因此,1.9之后,go 在sync包下引入了并发安全的map. 这里将从源码对其进行解读.

1. sync.Map提供的方法

存储数据,存入key以及value可以为任意类型.

func (m *Map) Store(key, value interface{})

删除对应key

func (m *Map) Delete(key interface{})

读取对应key的值,ok表示是否在map中查询到key

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool)

针对某个key的存在读取不存在就存储,loaded为true表示存在值,false表示不存在值.

func (m *Map) LoadOrStore(key, value interface{}) (actual interface{}, loaded bool)

表示对所有key进行遍历,并将遍历出的key,value传入回调函数进行函数调用,回调函数返回false时遍历结束,否则遍历完所有key.

func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool)

2. 原理

通过引入两个map,将读写分离到不同的map,其中read map只提供读,而dirty map则负责写. 这样read map就可以在不加锁的情况下进行并发读取,当read map中没有读取到值时,再加锁进行后续读取,并累加未命中数,当未命中数到达一定数量后,将dirty map上升为read map.

另外，虽然引入了两个map，但是底层数据存储的是指针，指向的是同一份值．

具体流程：如插入key 1,2,3时均插入了dirty map中，此时read map没有key值，读取时从dirty map中读取，并记录miss数

当miss数大于等于dirty map的长度时，将dirty map直接升级为read map,这里直接对dirty map进行地址拷贝．

当有新的key 4插入时，将read map中的key值拷贝到dirty map中，这样dirty map就含有所有的值，下次升级为read map时直接进行地址拷贝．

3. 源码分析

3.1 主要结构

entry结构,用于保存value的interface指针,通过atomic进行原子操作.

type entry struct {
	p unsafe.Pointer // *interface{}
}

Map结构, 主结构,提供对外的方法,以及数据存储.

type Map struct {
	mu Mutex//存储readOnly,不加锁的情况下,对其进行并发读取
	read atomic.Value // readOnly//dirty map用于存储写入的数据,能直接升级成read map.
	dirty map[interface{}]*entry//misses 主要记录read读取不到数据加锁读取read map以及dirty map的次数.
	misses int
}

readOnly 结构, 主要用于存储

// readOnly 通过原子操作存储在Map.read中, 
type readOnly struct {
	m map[interface{}]*entry
	amended bool // true if the dirty map contains some key not in m.
}

3.1 Load方法

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	e, ok := read.m[key]
	if !ok && read.amended {
		m.mu.Lock()
		//加锁,然后再读取一遍read map中内容,主要防止在加锁的过程中,dirty map转换成read map,从而导致读取不到数据.read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		e, ok = read.m[key]
		if !ok && read.amended {
			e, ok = m.dirty[key]
			//记录miss数, 在dirty map提升为read map之前,//这个key值都必须在加锁的情况下在dirty map中读取到.
			m.missLocked()
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	if !ok {
		return nil, false
	}
	return e.load()
}

3.2 Store方法

// Store sets the value for a key.
func (m *Map) Store(key, value interface{}) {//如果在read map读取到值,则尝试使用原子操作直接对值进行更新,更新成功则返回
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
		return
	}//如果未在read map中读取到值或读取到值进行更新时更新失败,则加锁进行后续处理
	m.mu.Lock()
	read, _ = m.read.Load().(readOnly)
	if e, ok := read.m[key]; ok {//在检查一遍read,如果读取到的值处于删除状态,将值写入dirty map中
		if e.unexpungeLocked() {
			m.dirty[key] = e
		}//使用原子操作更新key对应的值
		e.storeLocked(&value)
	} else if e, ok := m.dirty[key]; ok {//如果在dirty map中读取到值，则直接使用原子操作更新值
		e.storeLocked(&value)
	} else {//如果dirty map中不含有值，则说明dirty map已经升级为read map,或者第一次进入//需要初始化dirty map，并将read map的key添加到新创建的dirty map中．
		if !read.amended {
			m.dirtyLocked()
			m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
		}
		m.dirty[key] = newEntry(value)
	}
	m.mu.Unlock()
}

3.3 LoadOrStore方法

代码逻辑和Store类似

func (m *Map) LoadOrStore(key, value interface{}) (actual interface{}, loaded bool) {
	// 不加锁的情况下读取read map
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	if e, ok := read.m[key]; ok {//如果读取到值则尝试对值进行更新或读取
		actual, loaded, ok := e.tryLoadOrStore(value)
		if ok {
			return actual, loaded
		}
	}

	m.mu.Lock()
	read, _ = m.read.Load().(readOnly)// 在加锁的请求下在确定一次read map
	if e, ok := read.m[key]; ok {
		if e.unexpungeLocked() {
			m.dirty[key] = e
		}
		actual, loaded, _ = e.tryLoadOrStore(value)
	} else if e, ok := m.dirty[key]; ok {
		actual, loaded, _ = e.tryLoadOrStore(value)
		m.missLocked()
	} else {
		if !read.amended {
			m.dirtyLocked()
			m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
		}
		m.dirty[key] = newEntry(value)
		actual, loaded = value, false
	}
	m.mu.Unlock()

	return actual, loaded
}

3.4 Range 方法

func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) {//先获取read map中值
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)//如果dirty map中还有值，则进行加锁检测
	if read.amended {
		m.mu.Lock()
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)		if read.amended {//将dirty map中赋给read,因为dirty&emsp;map包含了所有的值
			read = readOnly{m: m.dirty}
			m.read.Store(read)
			m.dirty = nil
			m.misses = 0
		}
		m.mu.Unlock()
	}//进行遍历
	for k, e := range read.m {
		v, ok := e.load()
		if !ok {
			continue
		}
		if !f(k, v) {
			break
		}
	}
}

3.5 Delete 方法

func (m *Map) Delete(key interface{}) {//首先获取read map
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	e, ok := read.m[key]
	if !ok && read.amended {
		m.mu.Lock()//加锁二次检测
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		e, ok = read.m[key]//没有在read map中获取到值，到dirty map中删除
		if !ok && read.amended {
			delete(m.dirty, key)
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	if ok {
		e.delete()
	}
}

4. 局限性

从以上的源码可知,sync.map并不适合同时存在大量读写的场景,大量的写会导致read map读取不到数据从而加锁进行进一步读取,同时dirty map不断升级为read map. 从而导致整体性能较低,特别是针对cache场景.针对append-only以及大量读,少量写场景使用sync.map则相对比较合适.

对于map,还有一种基于hash的实现思路,具体就是对map加读写锁,但是分配n个map,根据对key做hash运算确定是分配到哪个map中. 这样锁的消耗就降到了1/n(理论值).具体实现可见:concurrent-map

相比之下, 基于hash的方式更容易理解,整体性能较稳定. sync.map在某些场景性能可能差一些,但某些场景却能取得更好的效果. 所以还是要根据具体的业务场景进行取舍.