Golang sync.Map 原理（两个map实现读写分离、适用读多写少场景）

参考：

fatal error: concurrent map writes

map + mutex （读多写少的场景下，锁的粒度太大存在效率问题：影响其他的元素操作）
sync.Map（减少加锁时间：读写分离，降低锁粒度，空间换时间，降低影响范围）

那么问题来了，sync.Map是如何做到线程安全的呢？一起来了解下~

sync.Map原理解析：

原理

sync.Map底层使用了两个原生map，一个叫read，仅用于读；一个叫dirty，用于在特定情况下存储最新写入的key-value数据：
在这里插入图片描述
read好比整个sync.Map的一个“高速缓存”，当goroutine从sync.Map中读数据时，sync.Map会首先查看read这个缓存层是否有用户需要的数据（key是否命中），如果有（key命中），则通过原子操作将数据读取并返回，这是sync.Map推荐的快路径(fast path)，也是sync.Map的读性能极高的原因。

写操作：直接写入dirty（负责写的map）
读操作：先读read（负责读操作的map），没有再读dirty（负责写操作的map）

sync.Map 的实现原理可概括为：

通过 read 和 dirty 两个字段实现数据的读写分离，读的数据存在只读字段 read 上，将最新写入的数据则存在 dirty 字段上
读取时会先查询 read，不存在再查询 dirty，写入时则只写入 dirty
读取 read 并不需要加锁，而读或写 dirty 则需要加锁
另外有 misses 字段来统计 read 被穿透的次数（被穿透指需要读 dirty 的情况），超过一定次数则将 dirty 数据更新到 read 中（触发条件：misses=len(dirty)）

优缺点

优点：Go官方所出；通过读写分离，降低锁时间来提高效率；
缺点：不适用于大量写的场景，这样会导致 read map 读不到数据而进一步加锁读取，同时dirty map也会一直晋升为read map，整体性能较差，甚至没有单纯的 map+metux 高。
适用场景：读多写少的场景。

可见，通过这种读写分离的设计，解决了并发场景下的写入安全，又使读取速度在大部分情况可以接近内建 map，非常适合读多写少的情况。

sync.Map的核心数据结构及源码解析

// sync.Map的核心数据结构
type Map struct {
	mu Mutex						// 对 dirty 加锁保护，线程安全
	read atomic.Value 				// readOnly 只读的 map，充当缓存层
	dirty map[interface{}]*entry 	// 负责写操作的 map，当misses = len(dirty)时，将其赋值给read
	misses int						// 未命中 read 时的累加计数，每次+1
}

// 上面read字段的数据结构
type readOnly struct {
    m  map[interface{}]*entry // 
    amended bool // Map.dirty的数据和这里read中 m 的数据不一样时，为true
}

// 上面m字段中的entry类型
type entry struct {
    // 可见value是个指针类型，虽然read和dirty存在冗余情况（amended=false），但是由于是指针类型，存储的空间应该不是问题
    p unsafe.Pointer // *interface{}
}

Load()Delete()Store()

下面分别从这三种方法出发来理清底层代码逻辑：

Load()

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
    // 因read只读，线程安全，优先读取
    read, _ := m.read.Load().(readOnly)
    e, ok := read.m[key]
    
    // 如果read没有，并且dirty有新数据，那么去dirty中查找（read.amended=true：dirty和read数据不一致）
    if !ok && read.amended {
        m.mu.Lock()
        // 双重检查（原因是前文的if判断和加锁非原子的，害怕这中间发生故事）
        read, _ = m.read.Load().(readOnly)
        e, ok = read.m[key]
        
        // 如果read中还是不存在，并且dirty中有新数据
        if !ok && read.amended {
            e, ok = m.dirty[key]
            // m计数+1
            m.missLocked()
        }
        
        m.mu.Unlock()
    }
    
    // !ok && read.amended=false：dirty和read数据是一致的，read 和 dirty 中都不存在，返回nil
    if !ok {
        return nil, false
    }
	
	// ok && read.amended=true：dirty和read数据不一致，dirty存在但read不存在该key，直接返回dirty中数据~
    return e.load()
}

func (m *Map) missLocked() {
    m.misses++
    if m.misses < len(m.dirty) {
        return
    }
    
    // 将dirty置给read，因为穿透概率太大了(原子操作，耗时很小)
    m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
    m.dirty = nil
    m.misses = 0
}

在这里插入图片描述

当Load方法在read map中没有命中（miss）目标key时，该方法会再次尝试在dirty中继续匹配key；无论dirty中是否匹配到，Load方法都会在锁保护下调用missLocked方法增加misses的计数（+1）；当计数器misses值到达len(dirty)阈值时，则将dirty中的元素整体更新到read，且dirty自身变为nil。

注意点：

阈值：misses == len(dirty)
写操作仅针对dirty（负责写操作的map），所以dirty是包含read的，最新且全量的数据。

Delete()

func (m *Map) Delete(key interface{}) {
    // 读出read，断言为readOnly类型
    read, _ := m.read.Load().(readOnly)
    e, ok := read.m[key]
    // 如果read中没有，并且dirty中有新元素，那么就去dirty中去找。这里用到了amended，当read与dirty不同时为true，说明dirty中有read没有的数据。
    
    if !ok && read.amended {
        m.mu.Lock()
        // 再检查一次，因为前文的判断和锁不是原子操作，防止期间发生了变化。
        read, _ = m.read.Load().(readOnly)
        e, ok = read.m[key]
        
        if !ok && read.amended {
            // 直接删除
            delete(m.dirty, key)
        }
        m.mu.Unlock()
    }
    
    if ok {
    // 如果read中存在该key，则将该value 赋值nil（采用标记的方式删除！）
        e.delete()
    }
}

func (e *entry) delete() (hadValue bool) {
    for {
    	// 再次加载数据的指针，如果指针为空或已被标记删除，那么返回false，删除失败
        p := atomic.LoadPointer(&e.p)
        if p == nil || p == expunged {
            return false
        }
        
        // 原子操作
        if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
            return true
        }
    }
}

在这里插入图片描述
注意点：

delete(m.dirty, key)e.delete()read=map[interface{}]*entry

Store()

func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
    // 如果m.read存在这个key，并且没有被标记删除，则尝试更新。
    read, _ := m.read.Load().(readOnly)
    if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
        return
    }
    
    // 如果read不存在或者已经被标记删除
    m.mu.Lock()
    read, _ = m.read.Load().(readOnly)
   
    if e, ok := read.m[key]; ok { // read 存在该key
    // 如果read值域中entry已删除且被标记为expunge，则表明dirty没有key，可添加入dirty，并更新entry
        if e.unexpungeLocked() { 
            // 加入dirty中，这里是指针
            m.dirty[key] = e
        }
        // 更新value值
        e.storeLocked(&value) 
        
    } else if e, ok := m.dirty[key]; ok { // dirty 存在该 key，更新
        e.storeLocked(&value)
        
    } else { // read 和 dirty都没有
        // 如果read与dirty相同，则触发一次dirty刷新（因为当read重置的时候，dirty已置为 nil了）
        if !read.amended { 
            // 将read中未删除的数据加入到dirty中
            m.dirtyLocked() 
            // amended标记为read与dirty不相同，因为后面即将加入新数据。
            m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
        }
        m.dirty[key] = newEntry(value) 
    }
    m.mu.Unlock()
}

// 将read中未删除的数据加入到 dirty中
func (m *Map) dirtyLocked() {
    if m.dirty != nil {
        return
    }
    
    read, _ := m.read.Load().(readOnly)
    m.dirty = make(map[interface{}]*entry, len(read.m))
    
    // 遍历read。
    for k, e := range read.m {
        // 通过此次操作，dirty中的元素都是未被删除的，可见标记为expunged的元素不在dirty中！！！
        if !e.tryExpungeLocked() {
            m.dirty[k] = e
        }
    }
}

// 判断entry是否被标记删除，并且将标记为nil的entry更新标记为expunge
func (e *entry) tryExpungeLocked() (isExpunged bool) {
    p := atomic.LoadPointer(&e.p)
    
    for p == nil {
        // 将已经删除标记为nil的数据标记为expunged
        if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, nil, expunged) {
            return true
        }
        p = atomic.LoadPointer(&e.p)
    }
    return p == expunged
}

// 对entry尝试更新 （原子cas操作）
func (e *entry) tryStore(i *interface{}) bool {
    p := atomic.LoadPointer(&e.p)
    if p == expunged {
        return false
    }
    for {
        if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, unsafe.Pointer(i)) {
            return true
        }
        p = atomic.LoadPointer(&e.p)
        if p == expunged {
            return false
        }
    }
}

// read里 将标记为expunge的更新为nil
func (e *entry) unexpungeLocked() (wasExpunged bool) {
    return atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, expunged, nil)
}

// 更新entry
func (e *entry) storeLocked(i *interface{}) {
    atomic.StorePointer(&e.p, unsafe.Pointer(i))
}

在这里插入图片描述
注意点：

m.dirtyLocked()Load()misses=len(dirty)m.dirtyLocked()dirtyLocked()expunged

总结：

通过阅读源码我们发现sync.Map是通过冗余的两个数据结构(read、dirty),实现性能的提升。为了提升性能，load、delete、store等操作尽量使用只读的read；为了提高read的key击中概率，采用动态调整，将dirty数据提升为read；对于数据的删除，采用延迟标记删除法，只有在提升dirty的时候才删除。

Golang sync.Map 原理（两个map实现 读写分离、适用读多写少场景）

sync.Map原理解析：

原理

优缺点

sync.Map的 核心数据结构 及 源码解析

总结：

Golang sync.Map 原理（两个map实现读写分离、适用读多写少场景）

sync.Map的核心数据结构及源码解析