Go中Sync.Map的知識(shí)點(diǎn)有哪些

這篇文章主要講解了“ Go中Sync.Map的知識(shí)點(diǎn)有哪些”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“ Go中Sync.Map的知識(shí)點(diǎn)有哪些”吧！

sync.Map 優(yōu)勢(shì)

在 Go 官方文檔中明確指出 Map 類型的一些建議：

• 多個(gè) goroutine 的并發(fā)使用是安全的，不需要額外的鎖定或協(xié)調(diào)控制。

• 大多數(shù)代碼應(yīng)該使用原生的 map，而不是單獨(dú)的鎖定或協(xié)調(diào)控制，以獲得更好的類型安全性和維護(hù)性。

同時(shí) Map 類型，還針對(duì)以下場(chǎng)景進(jìn)行了性能優(yōu)化：

• 當(dāng)一個(gè)給定的鍵的條目只被寫入一次但被多次讀取時(shí)。例如在僅會(huì)增長(zhǎng)的緩存中，就會(huì)有這種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

• 當(dāng)多個(gè) goroutines 讀取、寫入和覆蓋不相干的鍵集合的條目時(shí)。

這兩種情況與 Go map 搭配單獨(dú)的 Mutex 或 RWMutex 相比較，使用 Map 類型可以大大減少鎖的爭(zhēng)奪。

性能測(cè)試

聽(tīng)官方文檔介紹了一堆好處后，他并沒(méi)有講到缺點(diǎn)，所說(shuō)的性能優(yōu)化后的優(yōu)勢(shì)又是否真實(shí)可信。我們一起來(lái)驗(yàn)證一下。

首先我們定義基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

// 代表互斥鎖 type FooMap struct {  sync.Mutex  data map[int]int }  // 代表讀寫鎖 type BarRwMap struct {  sync.RWMutex  data map[int]int }  var fooMap *FooMap var barRwMap *BarRwMap var syncMap *sync.Map  // 初始化基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) func init() {  fooMap = &FooMap{data: make(map[int]int, 100)}  barRwMap = &BarRwMap{data: make(map[int]int, 100)}  syncMap = &sync.Map{} }

在配套方法上，常見(jiàn)的增刪改查動(dòng)作我們都編寫了相應(yīng)的方法。用于后續(xù)的壓測(cè)(只展示部分代碼)：

func builtinRwMapStore(k, v int) {  barRwMap.Lock()  defer barRwMap.Unlock()  barRwMap.data[k] = v }  func builtinRwMapLookup(k int) int {  barRwMap.RLock()  defer barRwMap.RUnlock()  if v, ok := barRwMap.data[k]; !ok {   return -1  } else {   return v  } }  func builtinRwMapDelete(k int) {  barRwMap.Lock()  defer barRwMap.Unlock()  if _, ok := barRwMap.data[k]; !ok {   return  } else {   delete(barRwMap.data, k)  } }

其余的類型方法基本類似，考慮重復(fù)篇幅問(wèn)題因此就不在此展示了。

壓測(cè)方法基本代碼如下：

func BenchmarkBuiltinRwMapDeleteParalell(b *testing.B) {  b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {   r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().Unix()))   for pb.Next() {    k := r.Intn(100000000)    builtinRwMapDelete(k)   }  }) }

這塊主要就是增刪改查的代碼和壓測(cè)方法的準(zhǔn)備，壓測(cè)代碼直接復(fù)用的是大白大佬的 go19-examples/benchmark-for-map 項(xiàng)目。

也可以使用 Go 官方提供的 map_bench_test.go，有興趣的小伙伴可以自己拉下來(lái)運(yùn)行試一下。

壓測(cè)結(jié)果

1)寫入：

在寫入元素上，最慢的是 sync.map 類型，其次是原生 map+互斥鎖(Mutex)，最快的是原生 map+讀寫鎖(RwMutex)。

總體的排序(從慢到快)為：SyncMapStore < MapStore < RwMapStore。

2)查找：

在查找元素上，最慢的是原生 map+互斥鎖，其次是原生 map+讀寫鎖。最快的是 sync.map 類型。

總體的排序?yàn)椋篗apLookup < RwMapLookup < SyncMapLookup。

3)刪除：

在刪除元素上，最慢的是原生 map+讀寫鎖，其次是原生 map+互斥鎖，最快的是 sync.map 類型。

總體的排序?yàn)椋篟wMapDelete < MapDelete < SyncMapDelete。

場(chǎng)景分析

根據(jù)上述的壓測(cè)結(jié)果，我們可以得出 sync.Map 類型：

• 在讀和刪場(chǎng)景上的性能是最佳的，領(lǐng)先一倍有多。

• 在寫入場(chǎng)景上的性能非常差，落后原生 map+鎖整整有一倍之多。

因此在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。假設(shè)是讀多寫少的場(chǎng)景，會(huì)更建議使用 sync.Map 類型。

但若是那種寫多的場(chǎng)景，例如多 goroutine 批量的循環(huán)寫入，那就建議另辟途徑了，性能不忍直視(無(wú)性能要求另當(dāng)別論)。

sync.Map 剖析

清楚如何測(cè)試，測(cè)試的結(jié)果后。我們需要進(jìn)一步深挖，知其所以然。

為什么 sync.Map 類型的測(cè)試結(jié)果這么的 “偏科”，為什么讀操作性能這么高，寫操作性能低的可怕，他是怎么設(shè)計(jì)的?

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

sync.Map 類型的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下：

type Map struct {  mu Mutex  read atomic.Value // readOnly  dirty map[interface{}]*entry  misses int }  // Map.read 屬性實(shí)際存儲(chǔ)的是 readOnly。 type readOnly struct {  m       map[interface{}]*entry  amended bool }

• mu：互斥鎖，用于保護(hù) read 和 dirty。

• read：只讀數(shù)據(jù)，支持并發(fā)讀取(atomic.Value 類型)。如果涉及到更新操作，則只需要加鎖來(lái)保證數(shù)據(jù)安全。

• read 實(shí)際存儲(chǔ)的是 readOnly 結(jié)構(gòu)體，內(nèi)部也是一個(gè)原生 map，amended 屬性用于標(biāo)記 read 和 dirty  的數(shù)據(jù)是否一致。

• dirty：讀寫數(shù)據(jù)，是一個(gè)原生 map，也就是非線程安全。操作 dirty 需要加鎖來(lái)保證數(shù)據(jù)安全。

• misses：統(tǒng)計(jì)有多少次讀取 read 沒(méi)有命中。每次 read 中讀取失敗后，misses 的計(jì)數(shù)值都會(huì)加 1。

在 read 和 dirty 中，都有涉及到的結(jié)構(gòu)體：

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

其包含一個(gè)指針 p, 用于指向用戶存儲(chǔ)的元素(key)所指向的 value 值。

在此建議你必須搞懂 read、dirty、entry，再往下看，食用效果會(huì)更佳，后續(xù)會(huì)圍繞著這幾個(gè)概念流轉(zhuǎn)。

查找過(guò)程

劃重點(diǎn)，Map 類型本質(zhì)上是有兩個(gè) “map”。一個(gè)叫 read、一個(gè)叫 dirty，長(zhǎng)的也差不多：

sync.Map 的 2 個(gè) map

當(dāng)我們從 sync.Map 類型中讀取數(shù)據(jù)時(shí)，其會(huì)先查看 read 中是否包含所需的元素：

• 若有，則通過(guò) atomic 原子操作讀取數(shù)據(jù)并返回。

• 若無(wú)，則會(huì)判斷 read.readOnly 中的 amended 屬性，他會(huì)告訴程序 dirty 是否包含 read.readOnly.m  中沒(méi)有的數(shù)據(jù);因此若存在，也就是 amended 為 true，將會(huì)進(jìn)一步到 dirty 中查找數(shù)據(jù)。

sync.Map 的讀操作性能如此之高的原因，就在于存在 read 這一巧妙的設(shè)計(jì)，其作為一個(gè)緩存層，提供了快路徑(fast path)的查找。

同時(shí)其結(jié)合 amended 屬性，配套解決了每次讀取都涉及鎖的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了讀這一個(gè)使用場(chǎng)景的高性能。

寫入過(guò)程

我們直接關(guān)注 sync.Map 類型的 Store 方法，該方法的作用是新增或更新一個(gè)元素。

源碼如下：

func (m *Map) Store(key, value interface{}) {  read, _ := m.read.Load().(readOnly)  if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {   return  }   ... }

調(diào)用 Load 方法檢查 m.read 中是否存在這個(gè)元素。若存在，且沒(méi)有被標(biāo)記為刪除狀態(tài)，則嘗試存儲(chǔ)。

若該元素不存在或已經(jīng)被標(biāo)記為刪除狀態(tài)，則繼續(xù)走到下面流程：

func (m *Map) Store(key, value interface{}) {  ...  m.mu.Lock()  read, _ = m.read.Load().(readOnly)  if e, ok := read.m[key]; ok {   if e.unexpungeLocked() {    m.dirty[key] = e   }   e.storeLocked(&value)  } else if e, ok := m.dirty[key]; ok {   e.storeLocked(&value)  } else {   if !read.amended {    m.dirtyLocked()    m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})   }   m.dirty[key] = newEntry(value)  }  m.mu.Unlock() }

由于已經(jīng)走到了 dirty 的流程，因此開(kāi)頭就直接調(diào)用了 Lock 方法上互斥鎖，保證數(shù)據(jù)安全，也是凸顯性能變差的第一幕。

其分為以下三個(gè)處理分支：

• 若發(fā)現(xiàn) read 中存在該元素，但已經(jīng)被標(biāo)記為已刪除(expunged)，則說(shuō)明 dirty 不等于 nil(dirty  中肯定不存在該元素)。其將會(huì)執(zhí)行如下操作。

• 將元素狀態(tài)從已刪除(expunged)更改為 nil。

• 將元素插入 dirty 中。

• 若發(fā)現(xiàn) read 中不存在該元素，但 dirty 中存在該元素，則直接寫入更新 entry 的指向。

• 若發(fā)現(xiàn) read 和 dirty 都不存在該元素，則從 read 中復(fù)制未被標(biāo)記刪除的數(shù)據(jù)，并向 dirty 中插入該元素，賦予元素值 entry  的指向。

我們理一理，寫入過(guò)程的整體流程就是：

• 查 read，read 上沒(méi)有，或者已標(biāo)記刪除狀態(tài)。

• 上互斥鎖(Mutex)。

• 操作 dirty，根據(jù)各種數(shù)據(jù)情況和狀態(tài)進(jìn)行處理。

回到最初的話題，為什么他寫入性能差那么多。究其原因：

• 寫入一定要會(huì)經(jīng)過(guò) read，無(wú)論如何都比別人多一層，后續(xù)還要查數(shù)據(jù)情況和狀態(tài)，性能開(kāi)銷相較更大。

• (第三個(gè)處理分支)當(dāng)初始化或者 dirty 被提升后，會(huì)從 read 中復(fù)制全量的數(shù)據(jù)，若 read 中數(shù)據(jù)量大，則會(huì)影響性能。

可得知 sync.Map 類型不適合寫多的場(chǎng)景，讀多寫少是比較好的。

若有大數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景，則需要考慮 read 復(fù)制數(shù)據(jù)時(shí)的偶然性能抖動(dòng)是否能夠接受。

刪除過(guò)程

這時(shí)候可能有小伙伴在想了。寫入過(guò)程，理論上和刪除不會(huì)差太遠(yuǎn)。怎么 sync.Map 類型的刪除的性能似乎還行，這里面有什么貓膩?

源碼如下：

func (m *Map) LoadAndDelete(key interface{}) (value interface{}, loaded bool) {  read, _ := m.read.Load().(readOnly)  e, ok := read.m[key]  ...   if ok {   return e.delete()  } }

刪除是標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)場(chǎng)，依然先到 read 檢查該元素是否存在。

若存在，則調(diào)用 delete 標(biāo)記為 expunged(刪除狀態(tài))，非常高效?？梢悦鞔_在 read 中的元素，被刪除，性能是非常好的。

若不存在，也就是走到 dirty 流程中：

func (m *Map) LoadAndDelete(key interface{}) (value interface{}, loaded bool) {  ...  if !ok && read.amended {   m.mu.Lock()   read, _ = m.read.Load().(readOnly)   e, ok = read.m[key]   if !ok && read.amended {    e, ok = m.dirty[key]    delete(m.dirty, key)    m.missLocked()   }   m.mu.Unlock()  }  ...  return nil, false }

若 read 中不存在該元素，dirty 不為空，read 與 dirty 不一致(利用 amended 判別)，則表明要操作  dirty，上互斥鎖。

再重復(fù)進(jìn)行雙重檢查，若 read 仍然不存在該元素。則調(diào)用 delete 方法從 dirty 中標(biāo)記該元素的刪除。

需要注意，出現(xiàn)頻率較高的 delete 方法：

func (e *entry) delete() (value interface{}, ok bool) {  for {   p := atomic.LoadPointer(&e.p)   if p == nil || p == expunged {    return nil, false   }   if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {    return *(*interface{})(p), true   }  } }

該方法都是將 entry.p 置為 nil，并且標(biāo)記為 expunged(刪除狀態(tài))，而不是真真正正的刪除。

注：不要誤用 sync.Map，前段時(shí)間從字節(jié)大佬分享的案例來(lái)看，他們將一個(gè)連接作為 key 放了進(jìn)去，于是和這個(gè)連接相關(guān)的，例如：buffer  的內(nèi)存就永遠(yuǎn)無(wú)法釋放了...

感謝各位的閱讀，以上就是“ Go中Sync.Map的知識(shí)點(diǎn)有哪些”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì) Go中Sync.Map的知識(shí)點(diǎn)有哪些這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！