Analisis ringkas tentang penyegerakan.Peta di Golang

Artikel ini akan membantu anda mempelajari Golang dan memperoleh pemahaman yang mendalam tentang penyegerakan. Peta di Golang saya harap ia akan membantu anda.

Kami tahu bahawa go menyediakan map yang membolehkan kami menyimpan data pasangan nilai kunci, tetapi jika kami menggunakan map dalam situasi serentak, anda akan mendapati bahawa ia tidak menyokong pembacaan dan penulisan serentak (ralat akan dilaporkan). Dalam kes ini, kita boleh menggunakan sync.Mutex untuk memastikan keselamatan serentak, tetapi ini akan menyebabkan kita perlu mengunci semasa membaca dan menulis, yang akan menyebabkan penurunan prestasi. Selain menggunakan kunci mutex, cara yang agak tidak cekap, kami juga boleh menggunakan sync.Map untuk memastikan keselamatan serentak, yang mempunyai prestasi yang lebih tinggi daripada menggunakan sync.Mutex dalam beberapa senario. Artikel ini akan membincangkan beberapa soalan dalam sync.Map yang semua orang lebih minati, seperti mengapa terdapat map tetapi juga sync.Map? Kenapa cepat? Senario yang berkenaan untuk sync.Map (nota: tidak pantas dalam semua kes.) dsb.

Prinsip reka bentuk dan pelaksanaan sync.Map akan diterangkan dalam artikel seterusnya.

Masalah dengan peta konkurensi

Jika kita melihat pada kod sumber map, kita akan mendapati terdapat banyak tempat yang boleh menyebabkan ralat fatal, seperti mapaccess1 ( daripada Dalam fungsi yang berbunyi map dalam key), jika didapati map sedang ditulis, akan berlaku ralat fatal. [Cadangan berkaitan: Tutorial video Pergi, Pengajaran pengaturcaraan]

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

Contoh pengecualian baca dan tulis serentak peta

Berikut ialah penggunaan sebenar Contoh dalam:

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)

Ini akan mengakibatkan ralat:

fatal error: concurrent map read and map write

Ini kerana kita membaca dan menulis kepada map pada masa yang sama, dan map tidak menyokong bacaan dan penulisan serentak Jadi ralat akan dilaporkan. Jika map membenarkan pembacaan dan penulisan serentak, mungkin terdapat banyak kekeliruan apabila kita menggunakannya. (Kita boleh memikirkan tentang kekeliruan khusus dengan membandingkannya dengan senario berbilang benang. Artikel ini tidak akan mengembangkannya).

Gunakan penyegerakan.Mutex untuk memastikan keselamatan serentak

Untuk masalah map ralat baca dan tulis serentak, satu penyelesaian ialah menggunakan sync.Mutex untuk memastikan keselamatan serentak. Tetapi ini akan menyebabkan kita perlu mengunci ketika membaca dan menulis, yang akan menyebabkan penurunan prestasi.

Gunakan sync.Mutex untuk memastikan keselamatan serentak Kod di atas boleh ditukar kepada yang berikut:

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)

Dengan cara ini, tiada ralat akan dilaporkan, tetapi prestasi akan berkurangan. , kerana kita Mengunci diperlukan ketika membaca dan menulis. (Jika anda memerlukan prestasi yang lebih tinggi, anda boleh teruskan membaca, jangan tergesa-gesa untuk menggunakan sync.Mutex) Penggunaan biasa

sync.Mutex adalah untuk membenamkan sync.Mutex dalam struktur dan bukannya menentukan ia bebas daripada dua pembolehubah.

Gunakan penyegerakan.RWMutex untuk memastikan keselamatan serentak

Dalam bahagian sebelumnya, kami menggunakan sync.Mutex untuk memastikan keselamatan serentak, tetapi kami perlu menambah interaksi semasa membaca dan menulis kunci itu. Ini bermakna walaupun berbilang coroutine melakukan bacaan serentak, mereka masih perlu menunggu kunci. Walau bagaimanapun, butiran kunci mutex terlalu besar, tetapi sebenarnya, bacaan serentak bukanlah masalah besar dan harus dibenarkan Jika kita membenarkan bacaan serentak, maka prestasi boleh dipertingkatkan.

Sudah tentu, pembangun go juga telah mengambil kira perkara ini, jadi mereka menyediakan sync dalam pakej sync.RWMutex Kunci ini boleh membenarkan bacaan serentak, tetapi anda masih perlu menunggu kunci semasa menulis. Dalam erti kata lain, apabila coroutine memegang kunci tulis, coroutine lain tidak boleh membaca atau menulis Mereka hanya boleh menunggu kunci tulis dilepaskan sebelum membaca dan menulis .

Gunakan sync.RWMutex untuk memastikan keselamatan serentak Kami boleh menukarnya kepada yang berikut:

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)

Dengan cara ini, ralat tidak akan dilaporkan dan prestasi juga akan dipertingkatkan. sebab bila kita baca, Tak perlu tunggu kunci.

Nota:

• Berbilang coroutine boleh digunakan pada masa yang sama RLock tanpa menunggu.
• Hanya satu coroutine boleh menggunakan Lock Ini ialah kunci tulis Apabila terdapat kunci tulis, coroutine lain tidak boleh membaca atau menulis.
• Coroutine yang memegang kunci tulis boleh menggunakan Unlock untuk melepaskan kunci.
• Selepas kunci tulis dilepaskan, coroutine lain boleh memperoleh kunci (kunci baca atau kunci tulis).

Dalam erti kata lain, apabila menggunakan sync.RWMutex, operasi baca boleh dilaksanakan serentak, tetapi operasi tulis adalah saling eksklusif. Dengan cara ini, berbanding dengan sync.Mutex, bilangan kali menunggu kunci dikurangkan, dan secara semula jadi prestasi yang lebih baik boleh dicapai.

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。

更多编程相关知识，请访问：编程视频！！

Atas ialah kandungan terperinci Analisis ringkas tentang penyegerakan.Peta di Golang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!