要做Goroutine级别的存储，首先是要获取到Goroutine的标识，之前提到过获取routine id的两个库，效率也比较低下，用在性能要求比较苛刻的场景下并不适合。
最近看到有个通过go汇编获取goid的方法，https://chai2010.cn/advanced-go-programming-book/ch3-asm/ch3-08-goroutine-id.html。原理其实很简单，golang的内部其实是存储了routineid的，放在了runtime2.go文件的g struct中，只不过这个struct是私有变量，不可以通过外部访问。通过go汇编，我们可以绕过go语言层级带来的障碍，直接访问到对象所在的内存。
获取到goid以后，我们就可以通过map来存储上下文了。
新的问题是，golang的map并不是线程安全，并发的读写会产生问题。实现过程中需要考虑多线程的安全问题。原文提供的方案比较简单，就是在读写过程中对map加互斥锁。进一步的优化方案是使用RWMutex，读map的时候加RLock，写操作加互斥锁，这个也是golang官方推荐的方案，https://blog.golang.org/go-maps-in-action。
golang的sync包下面，也有一套map的同步方案，sync/map.go，那么这个方法又有什么特点，我们该怎么选择呢？看了源码以后，发现这一套方案主要是通过空间换时间的方法来减少锁的使用，内部通过两个map存储数据，老的数据存放在read map，新数据存放dirty map，如果数据特征是一次写入，多次读出，那么多数的读请求都会落入read map，不需要加锁，从而提升并发性能。
那么，实际过程中，这三种方案的性能表现到底如何呢？我对不同的读写比例和不同的并发程度做了benchmark，详情见下图。直接上结论，在读写比例100：1以下时RWMutex方案有绝对优势，更高的读写比例下，sync.Map的方案具有更高的性能；RWMutex和sync.Map的性能在大部分情况下都比单锁的方案高，并发程度越高，优势越明显。
回到我们的场景，上下文存储经常用来处理http server请求相关的数据，减少层层传参。这种场景下，读写比例不会非常高，所以一般来说RWMutex方案是最优的选择。
实现代码和bechmark代码见github，https://github.com/JasonYuan/gls.git。
另，在看sync.Map的过程中，顺便看了下sync.atomic，顾名思义，这是保证各种数据操作原子性的的库。看到一个有意思的事情，在amd64下，大部分的内置类型实际上都可以保证写入的原子性，但是interface类型是不能保证的，原因是interface的内部存储是个struct，同时保存了类型和地址。这时候可以通过atomic.Value来实现，实现过程无锁，可以放心服用。
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