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前面的有篇文章在讲资源竞争的时候,讲互斥锁,互斥锁的根本就是当一个goroutine访问的时候,其他goroutine都不能访问,这样肯定保证了资源的同步,避免了竞争,不过也降低了性能。
仔细剖析我们的场景,当我们读取一个数据的时候,如果这个数据永远不会被修改,那么其实是不存在资源竞争的问题的,因为数据是不变的,不管怎么读取,多少goroutine同时读取,都是可以的。
所以其实读取并不是问题,问题主要是修改,修改的数据要同步,这样其他goroutine才可以感知到。所以真正的互斥应该是读取和修改、修改和修改之间,读取和读取是没有互斥操作的。
所以这就延伸出来另外一种锁,叫做读写锁。
读写锁可以让多个读操作同时并发,同时读取,但是对于写操作是完全互斥的。也就是说,当一个goroutine进行写操作的时候,其他goroutine既不能进行读操作,也不能进行写操作。
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| var count int var wg sync.WaitGroup func main() { wg.Add(10) for i:=0;i<5;i++ { go read(i) } for i:=0;i<5;i++ { go write(i); } wg.Wait() } func read(n int) { fmt.Printf("读goroutine %d 正在读取...\n",n) v := count fmt.Printf("读goroutine %d 读取结束,值为:%d\n", n,v) wg.Done() } func write(n int) { fmt.Printf("写goroutine %d 正在写入...\n",n) v := rand.Intn(1000) count = v fmt.Printf("写goroutine %d 写入结束,新值为:%d\n", n,v) wg.Done() }
|
以上我们定义了一个共享的资源count
,并且声明了2个函数进行读写read
和write
,在main
函数的测试中,我们同时启动了5个读写goroutine进行读写操作,通过打印的结果来看,写入操作是处于竞争状态的,有的写入操作被覆盖了。通过go build -race
也可以看到更明细的竞争态。
针对这种情况,第一个方案是加互斥锁,同时智能有一个goroutine可以操作count
,但是这种方法性能比较慢,而且我们说的读操作可以不互斥,所以这种情况比较适合使用读写锁。
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| var count int var wg sync.WaitGroup var rw sync.RWMutex func main() { wg.Add(10) for i:=0;i<5;i++ { go read(i) } for i:=0;i<5;i++ { go write(i); } wg.Wait() } func read(n int) { rw.RLock() fmt.Printf("读goroutine %d 正在读取...\n",n) v := count fmt.Printf("读goroutine %d 读取结束,值为:%d\n", n,v) wg.Done() rw.RUnlock() } func write(n int) { rw.Lock() fmt.Printf("写goroutine %d 正在写入...\n",n) v := rand.Intn(1000) count = v fmt.Printf("写goroutine %d 写入结束,新值为:%d\n", n,v) wg.Done() rw.Unlock() }
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我们在read
里使用读锁,也就是RLock
和RUnlock
,写锁的方法名和我们平时使用的一样Lock
和Unlock
,这样,我们就使用了读写锁,可以并发的读,但是同时只能有一个写,并且写的时候不能进行读操作,现在我们再运行代码,可以从输出的数据看到,可以独到新值了。
我们同时也可以使用go build -race
检测,也没有竞争提示了。
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我们在做Java开发的时候,肯定知道SynchronizedMap
这个Map,它是一个在多线程下安全的Map,我们可以通过Collections.synchronizedMap(Map<K, V>)
来获取一个安全的Map,下面我们看看如何使用读写锁,基于Go语言来实现一个安全的Map 。
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| package common import ( "sync" ) type SynchronizedMap struct { rw *sync.RWMutex data map[interface{}]interface{} } func (sm *SynchronizedMap) Put(k,v interface{}){ sm.rw.Lock() defer sm.rw.Unlock() sm.data[k]=v } func (sm *SynchronizedMap) Get(k interface{}) interface{}{ sm.rw.RLock() defer sm.rw.RUnlock() return sm.data[k] } func (sm *SynchronizedMap) Delete(k interface{}) { sm.rw.Lock() defer sm.rw.Unlock() delete(sm.data,k) } func (sm *SynchronizedMap) Each(cb func (interface{},interface{})){ sm.rw.RLock() defer sm.rw.RUnlock() for k, v := range sm.data { cb(k,v) } } func NewSynchronizedMap() *SynchronizedMap{ return &SynchronizedMap{ rw:new(sync.RWMutex), data:make(map[interface{}]interface{}), } }
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这个安全的Map被我们定义为一个SynchronizedMap
的结构体,这个结构体里有两个字段,一个是读写锁rw
,一个是存储数据的data
,data
是map类型。
然后就是给SynchronizedMap
定义一些方法,如果这些方法是增删改的,就要使用写锁,如果是只读的,就使用读锁,这样就保证了我们数据data
在多个goroutine下的安全性。
有了这个安全的Map我们就可以在多goroutine下增删改查数据了,都是安全的。
这里定义了一个Each
方法,这个方法很有意思,用过Gradle的都知道,也有类似遍历Map的方法。这个方法我们可以传入一个回调函数作为参数,来对我们遍历的SynchronizedMap
数据进行处理,比如我打印SynchronizedMap
中的数据。
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| sm.Each(func(k interface{}, v interface{}) { fmt.Println(k," is ",v) })
|
sm
就是一个SynchronizedMap
,非常简洁吧。
以上就是读写锁使用的一个例子,我们可以把这个map数据当成缓存数据,或者当成数据库,然后使用读写锁进行控制,可以多读,但是只能有一个写。
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