我有一个朋友, 最近困扰于map的线程安全问题, 每次都要单独定义个结构体加锁处理, 例如以下结构体
type SafeMap struct {
m map[string]interface{}
mu sync.RWMutex
}
每次都要加锁解锁太麻烦, 问我有没有其他的实现方式
这不巧了吗, 官方考虑到了这种情况已经实现了sync.Map
供使用,让我们看看它是怎么实现的
type Map struct {
// 操作写map和miss计数器的时候加锁
mu Mutex
// 读map
read atomic.Value // readOnly
// 写map, 如果不为nil的话里面存放除已删除外的所有数据
dirty map[interface{}]*entry
// miss计数器, 数量>=len(dirty)的时候写map会升级为读map
misses int
}
type readOnly struct {
// 只读结构map
m map[interface{}]*entry
// 如果写map中读map不存在的key时值为true, 为false的时候写map为nii
amended bool
}
type entry struct {
// 存放值的地址, 方便后面用原子的方法进行比较和替换
p unsafe.Pointer
}
优先去读map中获取值, 如果没有并且读写map不一致, 则去读map中获取一次, 并增加一次miss计数
func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
// 获取读map
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 判断读map里是否存在这个key
e, ok := read.m[key]
// 如果读map不存在这个key并且写map里存在它没有key
if !ok && read.amended {
// 加锁准备查写map
m.mu.Lock()
// 为了防止加锁过程中写map升级为读map, 这里再查一次读map
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
e, ok = read.m[key]
// 如果还是不存在key并且写map可能存在
if !ok && read.amended {
// 去写map里面获取这个key
e, ok = m.dirty[key]
// 不管查没查中都加一次miss数
m.missLocked()
}
// 解锁
m.mu.Unlock()
}
// 如果都不存在这个key, 返回
if !ok {
return nil, false
}
// 存在返回
return e.load()
}
// load 获取映射的值
func (e *entry) load() (value interface{}, ok bool) {
// 获取值的地址
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
// 如果为nil/expunged, 则证明这个key被删除了, 返回nil,false
if p == nil || p == expunged {
return nil, false
}
// 正常返回
return *(*interface{})(p), true
}
// missLocked 增加写map miss计数
func (m *Map) missLocked() {
// miss数自增
m.misses++
// 如果miss数小于写map的长度, 则不做操作
if m.misses < len(m.dirty) {
return
}
// miss数 >= 写map的长度, 读map升级为写map
m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
// 读map重置为nil
m.dirty = nil
// miss数重置为0
m.misses = 0
}
func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
// 获取读map
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 如果读map中存在这个key 并且尝试修改值, 成功则返回
if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
return
}
// 加锁
m.mu.Lock()
// 为了防止加锁过程中写map升级为读map, 这里再查一次读map
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
// 如果读map中存在这个key
if e, ok := read.m[key]; ok {
// 判断原读map是不是已经删除这个key, 如果是改为nil, 返回true, 否则为false
if e.unexpungeLocked() {
// 修改写map
m.dirty[key] = e
}
// 修改value值
e.storeLocked(&value)
} else if e, ok := m.dirty[key]; ok {
// 如果这个key不存在读map且存在于写map, 则直接修改value值
e.storeLocked(&value)
} else {
// 如果这个key读写map都不存在 且 写map为nil(升级为读map后未进行更新)
if !read.amended {
// 写map复制读map中除删除外的数据
m.dirtyLocked()
// 读map的 amended 改为true, 即写map拥有读map不存在的key
m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
}
// 写map添加key, value
m.dirty[key] = newEntry(value)
}
// 解锁
m.mu.Unlock()
}
// tryStore 尝试修改值
func (e *entry) tryStore(i *interface{}) bool {
for {
// 获取值的地址
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
// 如果=expunged, 为已删除, 则返回false
if p == expunged {
return false
}
// 原子操作修改地址指向 i
if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, unsafe.Pointer(i)) {
return true
}
}
}
// unexpungeLocked 如果原地址为expunged(已删除), 则修改为nil, 否则返回false
func (e *entry) unexpungeLocked() (wasExpunged bool) {
return atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, expunged, nil)
}
// storeLocked 原子存储值的地址
func (e *entry) storeLocked(i *interface{}) {
atomic.StorePointer(&e.p, unsafe.Pointer(i))
}
// dirtyLocked 写map操作
func (m *Map) dirtyLocked() {
// 如果写map不等于nil, 返回, 这块应该是必等于nil的, 只有当写map升级为读map后read.amended才为false
if m.dirty != nil {
return
}
// 获取读map
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 写map创建map
m.dirty = make(map[interface{}]*entry, len(read.m))
// 循环写map写入
for k, e := range read.m {
// 判断值是否为已删除, 已删除的不写入写map
if !e.tryExpungeLocked() {
// 写map赋值
m.dirty[k] = e
}
}
}
// tryExpungeLocked 尝试修改为nil为expunged
func (e *entry) tryExpungeLocked() (isExpunged bool) {
// 获取值的地址
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
// 如果等于nil的死循环修改为expunged
for p == nil {
// 原子操作修改原值为nil的话改为expunged
if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, nil, expunged) {
return true
}
// 失败的话重新获取值
p = atomic.LoadPointer(&e.p)
}
// 返回值 == 已删除
return p == expunged
}
func (m *Map) Delete(key interface{}) {
// 获取读map
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 获取读map是否存在这个key
e, ok := read.m[key]
// 如果读map不存在这个key并且写map里存在它没有key
if !ok && read.amended {
// 加锁
m.mu.Lock()
// 为了防止加锁过程中写map升级为读map, 这里再查一次读map
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
e, ok = read.m[key]
// 如果还是不存在key并且写map可能存在
if !ok && read.amended {
// 如果写map存在这个key并且没被删除, 则修改为nil
delete(m.dirty, key)
}
// 解锁
m.mu.Unlock()
}
// 如果读map存在
if ok {
// 修改为nil
e.delete()
}
}
// delete 删除
func (e *entry) delete() (hadValue bool) {
for {
// 获取值
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
// 如果为nil/expunged, 则证明这个key被删除了, 返回false
if p == nil || p == expunged {
return false
}
// 修改值为nil
if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
return true
}
}
}
func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) {
// 获取读map
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 如果写map存在读map中不存在的key
if read.amended {
// 解锁
m.mu.Lock()
// 为了防止加锁过程中写map升级为读map, 这里再查一次读map
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
// 如果写map还是存在读map中不存在的key
if read.amended {
// 写map升级为读map
read = readOnly{m: m.dirty}
m.read.Store(read)
// 读map重置为nil
m.dirty = nil
// miss数重置为0
m.misses = 0
}
// 解锁
m.mu.Unlock()
}
// 循环读map, 读map一定为当前最全的值
for k, e := range read.m {
// 获取值
v, ok := e.load()
// key被删除则跳过
if !ok {
continue
}
// 如果循环函数返回false, 则终止循环
if !f(k, v) {
break
}
}
}
// load 获取值
func (e *entry) load() (value interface{}, ok bool) {
// 获取值
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
// 如果为nil/expunged, 则证明这个key被删除了, 返回nil, false
if p == nil || p == expunged {
return nil, false
}
// 正常返回
return *(*interface{})(p), true
}
sync.Map
是用读写分离的方式实现的, 用空间换时间, 最多不超过一倍的内存占用(如果读map=写map的话就会把写map升级成读map, 写map置空);len方法的实现, 可能是因为并发操作导致更新比较快, 数据没有什么参考意义所以没有实现, 想自己实现的话参考 Range
方法就统计值就可以了;
线程安全的map 性能瓶颈主要在加锁这块, 在大量写的情况下肯定是不能用sync.Map
的, 最好的方法应该是使锁的粒度尽可能的小, 也是对map进行分组操作(这不就跟数据库优化方案一样了, 先读写分离, 再分表分库);
expunged
的设计点, 我自己尝试修改了源码删除了expunged
, 发现也可以正常使用, 也不会出现其他博主说的会造成脏内存的情况, 这块还得再想想, 或者哪位大神可以解释下,
更新下第三条, expunged
的设计点我想明白了
有expunged
删除 -> 指针的值为nil, 读写map都存在;
更新 -> 指针的值为nil, 直接修改;
更新 -> 指针的值为exp, 加锁, 尝试修改exp为nil(如果之前为exp, 写map增加key), 修改nil为真正的值
新增 -> 写map为nil的话, 将所有的nil改为exp, 存放读map中不为exp的值
无expunged
删除 -> 指针的值为nil, 读写map都存在;
更新 -> 指针的值为nil; --> 这块必须要更新写map, 因为写map不存在这个key;
新增 -> 写map为nil的话, 写map存放读map中不为nil的值;
值为expunged
的key是写map中不存在的, 为nil
的key在写map重新赋值前是可以重复利用的; 这就是sync.map
对大量读和更新特别友好的关键所在