Go 1.9 sync.Map揭秘

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有并发问题的map
Go 1.9之前的解决方案
sync.Map
sync.Map的性能
其它

在Go 1.6之前，内置的map类型是部分goroutine安全的，并发的读没有问题，并发的写可能有问题。自go 1.6之后，并发地读写map会报错，这在一些知名的开源库中都存在这个问题，所以go 1.9之前的解决方案是额外绑定一个锁，封装成一个新的struct或者单独使用锁都可以。

本文带你深入到sync.Map的具体实现中，看看为了增加一个功能，代码是如何变的复杂的,以及作者在实现sync.Map的一些思想。

有并发问题的map

官方的faq已经提到内建的map不是线程(goroutine)安全的。

首先，让我们看一段并发读写的代码,下列程序中一个goroutine一直读，一个goroutine一只写同一个键值，即即使读写的键不相同，而且map也没有"扩容"等操作，代码还是会报错。

package main
func main() {
	m := make(map[int]int)
	go func() {
		for {
			_ = m[1]
		}
	}()
	go func() {
		for {
			m[2] = 2
		}
	}()
	select {}
}

错误信息是: fatal error: concurrent map read and map write。

如果你查看Go的源代码: hashmap_fast.go#L118,会看到读的时候会检查hashWriting标志，如果有这个标志，就会报并发错误。

写的时候会设置这个标志: hashmap.go#L542

1	h.flags \|= hashWriting

hashmap.go#L628设置完之后会取消这个标记。

当然，代码中还有好几处并发读写的检查，比如写的时候也会检查是不是有并发的写，删除键的时候类似写，遍历的时候并发读写问题等。

有时候，map的并发问题不是那么容易被发现, 你可以利用-race参数来检查。

Go 1.9之前的解决方案

但是，很多时候，我们会并发地使用map对象，尤其是在一定规模的项目中，map总会保存goroutine共享的数据。在Go官方blog的Go maps in action一文中，提供了一种简便的解决方案。

var counter = struct{
    sync.RWMutex
    m map[string]int
}{m: make(map[string]int)}

它使用嵌入struct为map增加一个读写锁。

读数据的时候很方便的加锁：

counter.RLock()
n := counter.m["some_key"]
counter.RUnlock()
fmt.Println("some_key:", n)

写数据的时候:

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counter.Lock()
counter.m["some_key"]++
counter.Unlock()

sync.Map

可以说，上面的解决方案相当简洁，并且利用读写锁而不是Mutex可以进一步减少读写的时候因为锁带来的性能。

但是，它在一些场景下也有问题，如果熟悉Java的同学，可以对比一下java的ConcurrentHashMap的实现，在map的数据非常大的情况下，一把锁会导致大并发的客户端共争一把锁，Java的解决方案是shard, 内部使用多个锁，每个区间共享一把锁，这样减少了数据共享一把锁带来的性能影响，orcaman提供了这个思路的一个实现： concurrent-map，他也询问了Go相关的开发人员是否在Go中也实现这种方案，由于实现的复杂性，答案是Yes, we considered it.,但是除非有特别的性能提升和应用场景，否则没有进一步的开发消息。

那么，在Go 1.9中sync.Map是怎么实现的呢？它是如何解决并发提升性能的呢？

sync.Map的实现有几个优化点，这里先列出来，我们后面慢慢分析。

空间换时间。通过冗余的两个数据结构(read、dirty),实现加锁对性能的影响。
使用只读数据(read)，避免读写冲突。
动态调整，miss次数多了之后，将dirty数据提升为read。
double-checking。
延迟删除。删除一个键值只是打标记，只有在提升dirty的时候才清理删除的数据。
优先从read读取、更新、删除，因为对read的读取不需要锁。

下面我们介绍sync.Map的重点代码，以便理解它的实现思想。

首先，我们看一下sync.Map的数据结构：

type Map struct {
	// 当涉及到dirty数据的操作的时候，需要使用这个锁
	mu Mutex
	// 一个只读的数据结构，因为只读，所以不会有读写冲突。
	// 所以从这个数据中读取总是安全的。
	// 实际上，实际也会更新这个数据的entries,如果entry是未删除的(unexpunged), 并不需要加锁。如果entry已经被删除了，需要加锁，以便更新dirty数据。
	read atomic.Value // readOnly
	// dirty数据包含当前的map包含的entries,它包含最新的entries(包括read中未删除的数据,虽有冗余，但是提升dirty字段为read的时候非常快，不用一个一个的复制，而是直接将这个数据结构作为read字段的一部分),有些数据还可能没有移动到read字段中。
	// 对于dirty的操作哦需要加锁，因为对它的操作可能会有读写竞争。
	// 当dirty为空的时候， 比如初始化或者刚提升完，下一次的写操作会复制read字段中未删除的数据到这个数据中。
	dirty map[interface{}]*entry
	// 当从Map中读取entry的时候，如果read中不包含这个entry,会尝试从dirty中读取，这个时候会将misses加一，
	// 当misses累积到 dirty的长度的时候， 就会将dirty提升为read,避免从dirty中miss太多次。因为操作dirty需要加锁。
	misses int
}

它的数据结构很简单，值包含四个字段：read、mu、dirty、misses。

它使用了冗余的数据结构read、dirty。dirty中会包含read中为删除的entries，新增加的entries会加入到dirty中。

read的数据结构是：

type readOnly struct {
	m       map[interface{}]*entry
	amended bool // 如果Map.dirty有些数据不在中的时候，这个值为true
}

amended指明Map.dirty中有readOnly.m未包含的数据，所以如果从Map.read找不到数据的话，还要进一步到Map.dirty中查找。

对Map.read的修改是通过原子操作进行的。

虽然read和dirty有冗余数据，但这些数据是通过指针指向同一个数据，所以尽管Map的value会很大，但是冗余的空间占用还是有限的。

readOnly.m和Map.dirty存储的值类型是*entry,它包含一个指针p, 指向用户存储的value值。

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

p有三种值：

nil: entry已被删除了，并且m.dirty为nil
expunged: entry已被删除了，并且m.dirty不为nil，而且这个entry不存在于m.dirty中
其它： entry是一个正常的值

以上是sync.Map的数据结构，下面我们重点看看Load、Store、Delete、Range这四个方法，其它辅助方法可以参考这四个方法来理解。

Load

加载方法，也就是提供一个键key,查找对应的值value,如果不存在，通过ok反映：

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
	// 1.首先从m.read中得到只读readOnly,从它的map中查找，不需要加锁
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	e, ok := read.m[key]
	// 2. 如果没找到，并且m.dirty中有新数据，需要从m.dirty查找，这个时候需要加锁
	if !ok && read.amended {
		m.mu.Lock()
		// 双检查，避免加锁的时候m.dirty提升为m.read,这个时候m.read可能被替换了。
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		e, ok = read.m[key]
		// 如果m.read中还是不存在，并且m.dirty中有新数据
		if !ok && read.amended {
			// 从m.dirty查找
			e, ok = m.dirty[key]
			// 不管m.dirty中存不存在，都将misses计数加一
			// missLocked()中满足条件后就会提升m.dirty
			m.missLocked()
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	if !ok {
		return nil, false
	}
	return e.load()
}

这里有两个值的关注的地方。一个是首先从m.read中加载，不存在的情况下，并且m.dirty中有新数据，加锁，然后从m.dirty中加载。

二是这里使用了双检查的处理，因为在下面的两个语句中，这两行语句并不是一个原子操作。

1 2	if !ok && read.amended { m.mu.Lock()

虽然第一句执行的时候条件满足，但是在加锁之前，m.dirty可能被提升为m.read,所以加锁后还得再检查m.read，后续的方法中都使用了这个方法。

双检查的技术Java程序员非常熟悉了，单例模式的实现之一就是利用双检查的技术。

可以看到，如果我们查询的键值正好存在于m.read中，无须加锁，直接返回，理论上性能优异。即使不存在于m.read中，经过miss几次之后，m.dirty会被提升为m.read，又会从m.read中查找。所以对于更新／增加较少，加载存在的key很多的case,性能基本和无锁的map类似。

下面看看m.dirty是如何被提升的。 missLocked方法中可能会将m.dirty提升。

func (m *Map) missLocked() {
	m.misses++
	if m.misses < len(m.dirty) {
		return
	}
	m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
	m.dirty = nil
	m.misses = 0
}

上面的最后三行代码就是提升m.dirty的，很简单的将m.dirty作为readOnly的m字段，原子更新m.read。提升后m.dirty、m.misses重置，并且m.read.amended为false。

Store

这个方法是更新或者新增一个entry。

func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
	// 如果m.read存在这个键，并且这个entry没有被标记删除，尝试直接存储。
	// 因为m.dirty也指向这个entry,所以m.dirty也保持最新的entry。
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
		return
	}
	// 如果`m.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 {
		if e.unexpungeLocked() { //标记成未被删除
			m.dirty[key] = e //m.dirty中不存在这个键，所以加如m.dirty
		}
		e.storeLocked(&value) //更新
	} else if e, ok := m.dirty[key]; ok { // m.dirty存在这个键，更新
		e.storeLocked(&value)
	} else { //新键值
		if !read.amended { //m.dirty中没有新的数据，往m.dirty中增加第一个新键
			m.dirtyLocked() //从m.read中复制未删除的数据
			m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
		}
		m.dirty[key] = newEntry(value) //将这个entry加入到m.dirty中
	}
	m.mu.Unlock()
}
func (m *Map) dirtyLocked() {
	if m.dirty != nil {
		return
	}
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	m.dirty = make(map[interface{}]*entry, len(read.m))
	for k, e := range read.m {
		if !e.tryExpungeLocked() {
			m.dirty[k] = e
		}
	}
}
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
}

你可以看到，以上操作都是先从操作m.read开始的，不满足条件再加锁，然后操作m.dirty。

Store可能会在某种情况下(初始化或者m.dirty刚被提升后)从m.read中复制数据，如果这个时候m.read中数据量非常大，可能会影响性能。

Delete

删除一个键值。

func (m *Map) Delete(key interface{}) {
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	e, ok := read.m[key]
	if !ok && read.amended {
		m.mu.Lock()
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		e, ok = read.m[key]
		if !ok && read.amended {
			delete(m.dirty, key)
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	if ok {
		e.delete()
	}
}

同样，删除操作还是从m.read中开始，如果这个entry不存在于m.read中，并且m.dirty中有新数据，则加锁尝试从m.dirty中删除。

注意，还是要双检查的。从m.dirty中直接删除即可，就当它没存在过，但是如果是从m.read中删除，并不会直接删除，而是打标记：

func (e *entry) delete() (hadValue bool) {
	for {
		p := atomic.LoadPointer(&e.p)
		// 已标记为删除
		if p == nil || p == expunged {
			return false
		}
		// 原子操作，e.p标记为nil
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
			return true
		}
	}
}

Range

因为for ... range map是内建的语言特性，所以没有办法使用for range遍历sync.Map, 但是可以使用它的Range方法，通过回调的方式遍历。

func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) {
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	// 如果m.dirty中有新数据，则提升m.dirty,然后在遍历
	if read.amended {
		//提升m.dirty
		m.mu.Lock()
		read, _ = m.read.Load().(readOnly) //双检查
		if read.amended {
			read = readOnly{m: m.dirty}
			m.read.Store(read)
			m.dirty = nil
			m.misses = 0
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	// 遍历, for range是安全的
	for k, e := range read.m {
		v, ok := e.load()
		if !ok {
			continue
		}
		if !f(k, v) {
			break
		}
	}
}

Range方法调用前可能会做一个m.dirty的提升，不过提升m.dirty不是一个耗时的操作。

sync.Map的性能

Go 1.9源代码中提供了性能的测试： map_bench_test.go、map_reference_test.go

我也基于这些代码修改了一下，得到下面的测试数据，相比较以前的解决方案，性能多少回有些提升，如果你特别关注性能，可以考虑sync.Map。

BenchmarkHitAll/*sync.RWMutexMap-4   	20000000	        83.8 ns/op
BenchmarkHitAll/*sync.Map-4          	30000000	        59.9 ns/op
BenchmarkHitAll_WithoutPrompting/*sync.RWMutexMap-4         	20000000	        96.9 ns/op
BenchmarkHitAll_WithoutPrompting/*sync.Map-4                	20000000	        64.1 ns/op
BenchmarkHitNone/*sync.RWMutexMap-4                         	20000000	        79.1 ns/op
BenchmarkHitNone/*sync.Map-4                                	30000000	        43.3 ns/op
BenchmarkHit_WithoutPrompting/*sync.RWMutexMap-4            	20000000	        81.5 ns/op
BenchmarkHit_WithoutPrompting/*sync.Map-4                   	30000000	        44.0 ns/op
BenchmarkUpdate/*sync.RWMutexMap-4                          	 5000000	       328 ns/op
BenchmarkUpdate/*sync.Map-4                                 	10000000	       146 ns/op
BenchmarkUpdate_WithoutPrompting/*sync.RWMutexMap-4         	 5000000	       336 ns/op
BenchmarkUpdate_WithoutPrompting/*sync.Map-4                	 5000000	       324 ns/op
BenchmarkDelete/*sync.RWMutexMap-4                          	10000000	       155 ns/op
BenchmarkDelete/*sync.Map-4                                 	30000000	        55.0 ns/op
BenchmarkDelete_WithoutPrompting/*sync.RWMutexMap-4         	10000000	       173 ns/op
BenchmarkDelete_WithoutPrompting/*sync.Map-4                	10000000	       147 ns/op