Golang의 sync.Map에 대한 간략한 분석

이 글이 Golang을 배우고, Golang의 sync.Map에 대한 깊은 이해를 가지는데 도움이 되길 바랍니다!

go에서 map 这种类型让我们可以存储键值对数据，但是如果我们在并发的情况下使用 map가 제공되면 동시 읽기 및 쓰기를 지원하지 않는다는 것을 알 수 있습니다(오류가 보고됩니다). 이 경우 sync.Mutex를 사용하여 동시성 안전성을 보장할 수 있지만 이로 인해 읽고 쓸 때 잠금이 필요하게 되어 성능 저하가 발생합니다. 상대적으로 비효율적인 뮤텍스 잠금 사용 방법 외에도 sync.Map을 사용하여 동시성 안전성을 보장할 수 있는데, 이는 일부 시나리오에서 sync.Map 来保证并发安全，它在某些场景下有比使用 sync.Mutex를 사용하는 것보다 성능이 더 높습니다. 이 글에서는 모두가 관심을 갖고 있는 sync.Map의 몇 가지 문제에 대해 논의할 것입니다. 예를 들어, mapsync.Map이 필요한가요? /코드>? 왜 빠른가요? sync.Map에 적용 가능한 시나리오(참고: 모든 경우에 빠르지는 않음) 등 sync.Map 中的一些大家比较感兴趣的问题，比如为什么有了 map 还要 sync.Map？它为什么快？sync.Map 的适用场景（注意：不是所有情况下都快。）等。

关于 sync.Map 的设计与实现原理，会在下一篇中再做讲解。

map 在并发下的问题

如果我们看过 map 的源码，就会发现其中有不少会引起 fatal 错误的地方，比如 mapaccess1（从 map 中读取 key 的函数）里面，如果发现正在写 map，则会有 fatal sync.Map의 설계 및 구현 원리는 다음 글에서 설명하겠습니다.

동시성 지도 관련 문제

map의 소스 코드를 살펴보면 그 중 많은 문제가 fatal mapaccess1(map에서 key를 읽는 함수)와 같이 잘못된 위치에 있는 경우 지도하면 치명적인 오류가 발생합니다. [관련 권장사항: Go 동영상 튜토리얼,

프로그래밍 교육

]

if h.flags&hashWriting != 0 {
    fatal("concurrent map read and map write")
}

map 동시 읽기 및 쓰기 예외의 예

다음은 실제 사용 예입니다.

var m = make(map[int]int)

// 往 map 写 key 的协程
go func() {
   // 往 map 写入数据
    for i := 0; i 60d106c574ec170fbefcb160f65633bd 0; i-- {
        _ = m[i]
    }
}()

// 等待两个协程执行完毕
time.Sleep(time.Second)

map 进行读写，而 map 不支持并发读写，所以会报错。如果 map이렇게 하면 오류가 발생합니다.

fatal error: concurrent map read and map write

This 읽기와 쓰기를 동시에 허용하기 때문에 사용시 혼선이 많을 수 있습니다. (멀티 스레드 시나리오와 비교하여 구체적인 혼란을 생각해 볼 수 있습니다. 이 기사에서는 이에 대해 확장하지 않습니다.)

sync.Mutex를 사용하여 동시성 안전성 보장map 并发读写报错的问题，其中一种解决方案就是使用 sync.Mutex

map 동시 읽기 및 쓰기 오류 문제에 대한 한 가지 해결책은

을 사용하여 동시성 안전성을 보장하는 것입니다. 그러나 이로 인해 읽고 쓸 때 잠금이 필요하게 되어 성능이 저하됩니다. sync.Mutex 来保证并发安全，上面的代码可以改成下面这样：

var m = make(map[int]int)
// 互斥锁
var mu sync.Mutex

// 写 map 的协程
go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        mu.Lock() // 写 map，加互斥锁
        m[i] = i
        mu.Unlock()
    }
}()

// 读 map 的协程序
go func() {
    for i := 10000; i > 0; i-- {
        mu.Lock() // 读 map，加互斥锁
        _ = m[i]
        mu.Unlock()
    }
}()

time.Sleep(time.Second)

这样就不会报错了，但是性能会有所下降，因为我们在读写的时候都需要加锁。（如果需要更高性能，可以继续读下去，不要急着使用 sync.Mutex）

sync.Mutex 的常见的用法是在结构体中嵌入 sync.Mutex，而不是定义独立的两个变量。

使用 sync.RWMutex 保证并发安全

在上一小节中，我们使用了 sync.Mutex동시성 안전을 보장하려면 를 사용하세요. 위 코드를 다음과 같이 변경할 수 있습니다.

var m = make(map[int]int)
// 读写锁（允许并发读，写的时候是互斥的）
var mu sync.RWMutex

// 写入 map 的协程
go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        // 写入的时候需要加锁
        mu.Lock()
        m[i] = i
        mu.Unlock()
    }
}()

// 读取 map 的协程
go func() {
    for i := 10000; i > 0; i-- {
        // 读取的时候需要加锁，但是这个锁是读锁
        // 多个协程可以同时使用 RLock 而不需要等待
        mu.RLock()
        _ = m[i]
        mu.RUnlock()
    }
}()

// 另外一个读取 map 的协程
go func() {
    for i := 20000; i > 10000; i-- {
        // 读取的时候需要加锁，但是这个锁是读锁
        // 多个协程可以同时使用 RLock 而不需要等待
        mu.RLock()
        _ = m[i]
        mu.RUnlock()
    }
}()

time.Sleep(time.Second)

이렇게 하면 오류가 보고되지 않지만 읽고 쓸 때 잠가야 하므로 성능이 저하됩니다. (더 높은 성능이 필요하다면 계속 읽어도 됩니다. 서두르지 마세요

)

sync 包中提供了 sync.RWMutex의 일반적인 사용법은 두 개의 독립 변수를 정의하는 대신 구조에 를 삽입하는 것입니다.

sync.RWMutex를 사용하여 동시성 안전성 보장

sync.RWMutex 来保证并发安全，我们可以改成下面这样：

var a int32

var wg sync.WaitGroup
wg.Add(2)

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a++
    }
    wg.Done()
}()

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a++
    }
    wg.Done()
}()

wg.Wait()

// a 期望结果应该是 20000才对。
fmt.Println(a) // 实际：17089，而且每次都不一样

这样就不会报错了，而且性能也提高了，因为我们在读的时候，不需要等待锁。

说明：

• 多个协程可以同时使用 RLock 而不需要等待，这是读锁。
• 只有一个协程可以使用 Lock，这是写锁，有写锁的时候，其他协程不能读也不能写。
• 持有写锁的协程，可以使用 Unlock 来释放锁。
• 写锁释放之后，其他协程才能获取到锁（读锁或者写锁）。

也就是说，使用 sync.RWMutex이전 섹션에서는 동시성 안전성을 보장하기 위해 sync.Mutex를 사용했지만 읽고 쓸 때 모두 필요합니다. 뮤텍스 잠금. 즉,

여러 코루틴이 동시 읽기를 수행하더라도 여전히 잠금을 기다려야 합니다🎜. 하지만 뮤텍스 잠금의 세분성은 너무 크지만 실제로는 동시 읽기에 큰 문제가 없으며 허용되어야 합니다. 🎜동시 읽기를 허용하면 성능이 향상될 수 있습니다🎜. 🎜🎜물론 go 개발자들도 이 점을 고려했기 때문에 🎜에서는 이 잠금을 사용하면 동시 읽기가 가능하지만 쓰기 작업을 할 때는 여전히 잠금을 기다려야 합니다. 즉, 🎜코루틴이 쓰기 잠금을 보유하면 다른 코루틴은 쓰기 잠금이 해제될 때까지 기다린 후에만 읽고 쓸 수 있습니다🎜. 🎜🎜동시성 안전성을 보장하려면 sync.RWMutex를 사용하여 다음과 같이 변경할 수 있습니다. 🎜

var a atomic.Int32

var wg sync.WaitGroup
wg.Add(2)

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a.Add(1)
    }
    wg.Done()
}()

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a.Add(1)
    }
    wg.Done()
}()

wg.Wait()

fmt.Println(a.Load()) // 20000

🎜 이렇게 하면 오류가 보고되지 않으며 성능도 향상됩니다. 읽을 때 기다릴 필요가 없습니다. 🎜🎜참고: 🎜

• 🎜다중 코루틴🎜은 기다리지 않고 동시에 RLock을 사용할 수 있습니다. 이는 읽기 잠금입니다.
• 🎜코루틴은 하나만 있습니다🎜쓰기 잠금인 Lock을 사용할 수 있습니다. 쓰기 잠금이 있으면 다른 코루틴은 읽거나 쓸 수 없습니다.
• 쓰기 잠금을 보유한 코루틴은 Unlock을 사용하여 잠금을 해제할 수 있습니다.
• 쓰기 잠금이 해제된 후 다른 코루틴이 잠금(읽기 잠금 또는 쓰기 잠금)을 획득할 수 있습니다.

🎜즉, sync.RWMutex를 사용하면 읽기 작업은 동시에 실행할 수 있지만 쓰기 작업은 상호 배타적입니다. 이렇게 하면 🎜에 비해 잠금을 기다리는 횟수가 줄어들고 자연스럽게 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 🎜

gin 框架里面就使用了 sync.RWMutex 来保证 Keys 读写操作的并发安全。

有了读写锁为什么还要有 sync.Map？

通过上面的内容，我们知道了，有下面两种方式可以保证并发安全：

• 使用 sync.Mutex，但是这样的话，读写都是互斥的，性能不好。
• 使用 sync.RWMutex，可以并发读，但是写的时候是互斥的，性能相对 sync.Mutex 要好一些。

但是就算我们使用了 sync.RWMutex，也还是有一些锁的开销。那么我们能不能再优化一下呢？答案是可以的。那就是使用 sync.Map。

sync.Map 在锁的基础上做了进一步优化，在一些场景下使用原子操作来保证并发安全，性能更好。

使用原子操作替代读锁

但是就算使用 sync.RWMutex，读操作依然还有锁的开销，那么有没有更好的方式呢？ 答案是有的，就是使用原子操作来替代读锁。

举一个很常见的例子就是多个协程同时读取一个变量，然后对这个变量进行累加操作：

var a int32

var wg sync.WaitGroup
wg.Add(2)

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a++
    }
    wg.Done()
}()

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a++
    }
    wg.Done()
}()

wg.Wait()

// a 期望结果应该是 20000才对。
fmt.Println(a) // 实际：17089，而且每次都不一样

这个例子中，我们期望的结果是 a 的值是 20000，但是实际上，每次运行的结果都不一样，而且都不会等于 20000。 其中很简单粗暴的一种解决方法是加锁，但是这样的话，性能就不好了，但是我们可以使用原子操作来解决这个问题：

var a atomic.Int32

var wg sync.WaitGroup
wg.Add(2)

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a.Add(1)
    }
    wg.Done()
}()

go func() {
    for i := 0; i < 10000; i++ {
        a.Add(1)
    }
    wg.Done()
}()

wg.Wait()

fmt.Println(a.Load()) // 20000

锁跟原子操作的性能差多少？

我们来看一下，使用锁和原子操作的性能差多少：

func BenchmarkMutexAdd(b *testing.B) {
   var a int32
   var mu sync.Mutex

   for i := 0; i < b.N; i++ {
      mu.Lock()
      a++
      mu.Unlock()
   }
}

func BenchmarkAtomicAdd(b *testing.B) {
   var a atomic.Int32
   for i := 0; i < b.N; i++ {
      a.Add(1)
   }
}

结果：

BenchmarkMutexAdd-12       100000000          10.07 ns/op
BenchmarkAtomicAdd-12      205196968           5.847 ns/op

我们可以看到，使用原子操作的性能比使用锁的性能要好一些。

也许我们会觉得上面这个例子是写操作，那么读操作呢？我们来看一下：

func BenchmarkMutex(b *testing.B) {
   var mu sync.RWMutex

   for i := 0; i < b.N; i++ {
      mu.RLock()
      mu.RUnlock()
   }
}

func BenchmarkAtomic(b *testing.B) {
   var a atomic.Int32
   for i := 0; i < b.N; i++ {
      _ = a.Load()
   }
}

结果：

BenchmarkMutex-12      100000000          10.12 ns/op
BenchmarkAtomic-12     1000000000          0.3133 ns/op

我们可以看到，使用原子操作的性能比使用锁的性能要好很多。而且在 BenchmarkMutex 里面甚至还没有做读取数据的操作。

sync.Map 里面的原子操作

sync.Map 里面相比 sync.RWMutex，性能更好的原因就是使用了原子操作。 在我们从 sync.Map 里面读取数据的时候，会先使用一个原子 Load 操作来读取 sync.Map 里面的 key（从 read 中读取）。 注意：这里拿到的是 key 的一份快照，我们对其进行读操作的时候也可以同时往 sync.Map 中写入新的 key，这是保证它高性能的一个很关键的设计（类似读写分离）。

sync.Map 里面的 Load 方法里面就包含了上述的流程：

// Load 方法从 sync.Map 里面读取数据。
func (m *Map) Load(key any) (value any, ok bool) {
   // 先从只读 map 里面读取数据。
   // 这一步是不需要锁的，只有一个原子操作。
   read := m.loadReadOnly()
   e, ok := read.m[key]
   if !ok && read.amended { // 如果没有找到，并且 dirty 里面有一些 read 中没有的 key，那么就需要从 dirty 里面读取数据。
      // 这里才需要锁
      m.mu.Lock()
      read = m.loadReadOnly()
      e, ok = read.m[key]
      if !ok && read.amended {
         e, ok = m.dirty[key]
         m.missLocked()
      }
      m.mu.Unlock()
   }
   
   // key 不存在
   if !ok {
      return nil, false
   }
   // 使用原子操作读取
   return e.Load()
}

上面的代码我们可能还看不懂，但是没关系，这里我们只需要知道的是，从 sync.Map 读取数据的时候，会先做原子操作，如果没找到，再进行加锁操作，这样就减少了使用锁的频率了，自然也就可以获得更好的性能（但要注意的是并不是所有情况下都能获得更好的性能）。至于具体实现，在下一篇文章中会进行更加详细的分析。

也就是说，sync.Map 之所以更快，是因为相比 RWMutex，进一步减少了锁的使用，而这也就是 sync.Map 存在的原因了

sync.Map 的基本用法

现在我们知道了，sync.Map 里面是利用了原子操作来减少锁的使用。但是我们好像连 sync.Map 的一些基本操作都还不了解，现在就让我们再来看看 sync.Map 的基本用法。

sync.Map 的使用还是挺简单的，map 中有的操作，在 sync.Map 都有，只不过区别是，在 sync.Map 中，所有的操作都需要通过调用其方法来进行。sync.Map 里面几个常用的方法有（CRUD）：

• Store：我们新增或者修改数据的时候，都可以使用 Store 方法。
• Load：读取数据的方法。
• Range：遍历数据的方法。
• Delete：删除数据的方法。

var m sync.Map

// 写入/修改
m.Store("foo", 1)

// 读取
fmt.Println(m.Load("foo")) // 1 true

// 遍历
m.Range(func(key, value interface{}) bool {
    fmt.Println(key, value) // foo 1
    return true
})

// 删除
m.Delete("foo")
fmt.Println(m.Load("foo")) // nil false

注意：在 sync.Map 中，key 和 value 都是 interface{} 类型的，也就是说，我们可以使用任意类型的 key 和 value。 而不像 map，只能存在一种类型的 key 和 value。从这个角度来看，它的类型类似于 map[any]any。

另外一个需要注意的是，Range 方法的参数是一个函数，这个函数如果返回 false，那么遍历就会停止。

sync.Map 的使用场景

在 sync.Map 源码中，已经告诉了我们 sync.Map 的使用场景：

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.

翻译过来就是，Map 类型针对两种常见用例进行了优化：

• 当给定 key 的条目只写入一次但读取多次时，如在只会增长的缓存中。（读多写少）
• 当多个 goroutine 读取、写入和覆盖不相交的键集的条目。（不同 goroutine 操作不同的 key）

在这两种情况下，与 Go map 与单独的 Mutex 或 RWMutex 配对相比，使用 sync.Map 可以显著减少锁竞争（很多时候只需要原子操作就可以）。

总结

• 普通的 map 不支持并发读写。
• 有以下两种方式可以实现 map 的并发读写：
  • 使用 sync.Mutex 互斥锁。读和写的时候都使用互斥锁，性能相比 sync.RWMutex 会差一些。
  • 使用 sync.RWMutex 读写锁。读的锁是可以共享的，但是写锁是独占的。性能相比 sync.Mutex 会好一些。
• sync.Map 里面会先进行原子操作来读取 key，如果读取不到的时候，才会需要加锁。所以性能相比 sync.Mutex 和 sync.RWMutex 会好一些。
• sync.Map 里面几个常用的方法有（CRUD）：
  • Store：我们新增或者修改数据的时候，都可以使用 Store 方法。
  • Load：读取数据的方法。
  • Range：遍历数据的方法。
  • Delete：删除数据的方法。
• sync.Map 的使用场景，sync.Map 针对以下两种场景做了优化：
  • key 只会写入一次，但是会被读取多次的场景。
  • 多个 goroutine 读取、写入和覆盖不相交的键集的条目。

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