map 的两种目前在业界使用的最多的并发支持的模式分别是：
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原生
map +互斥锁或读写锁mutex。 -
标准库
sync.Map（Go1.9及以后）。
有了选择，总是有选择困难症的，这两种到底怎么选，谁的性能更加的好？我有一个朋友说 标准库 sync.Map 性能菜的很，不要用。我到底听谁的...
今天煎鱼就带你揭秘 Go sync.map，我们先会了解清楚什么场景下，Go map 的多种类型怎么用，谁的性能最好！
接着根据各 map 性能分析的结果，针对性的对 sync.map 进行源码解剖，了解 WHY。
一起愉快地开始吸鱼之路。
1、sync.Map 优势
在 Go 官方文档中明确指出 Map 类型的一些建议：
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多个
goroutine的并发使用是安全的，不需要额外的锁定或协调控制。 -
大多数代码应该使用原生的
map，而不是单独的锁定或协调控制，以获得更好的类型安全性和维护性。
同时 Map 类型，还针对以下场景进行了性能优化：
- 当一个给定的键的条目只被写入一次但被多次读取时。例如在仅会增长的缓存中，就会有这种业务场景。
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当多个
goroutines读取、写入和覆盖不相干的键集合的条目时。
这两种情况与 Go map 搭配单独的 Mutex 或 RWMutex 相比较，使用 Map 类型可以大大减少锁的争夺。
2、性能测试
听官方文档介绍了一堆好处后，他并没有讲到缺点，所说的性能优化后的优势又是否真实可信。我们一起来验证一下。
首先我们定义基本的数据结构：
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// 代表互斥锁type FooMap struct { sync.Mutex data map[int]int}// 代表读写锁type BarRwMap struct { sync.RWMutex data map[int]int}var fooMap *FooMapvar barRwMap *BarRwMapvar syncMap *sync.Map// 初始化基本数据结构func init() { fooMap = &FooMap{data: make(map[int]int, 100)} barRwMap = &BarRwMap{data: make(map[int]int, 100)} syncMap = &sync.Map{}} |
在配套方法上，常见的增删改查动作我们都编写了相应的方法。用于后续的压测（只展示部分代码）：
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func builtinRwMapStore(k, v int) { barRwMap.Lock() defer barRwMap.Unlock() barRwMap.data[k] = v}func builtinRwMapLookup(k int) int { barRwMap.RLock() defer barRwMap.RUnlock() if v, ok := barRwMap.data[k]; !ok { return -1 } else { return v }}func builtinRwMapDelete(k int) { barRwMap.Lock() defer barRwMap.Unlock() if _, ok := barRwMap.data[k]; !ok { return } else { delete(barRwMap.data, k) }} |
其余的类型方法基本类似，考虑重复篇幅问题因此就不在此展示了。
压测方法基本代码如下：
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func BenchmarkBuiltinRwMapDeleteParalell(b *testing.B) { b.RunParallel(func(pb *testing.PB) { r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().Unix())) for pb.Next() { k := r.Intn(100000000) builtinRwMapDelete(k) } })} |
这块主要就是增删改查的代码和压测方法的准备，压测代码直接复用的是大白大佬的 go19-examples/benchmark-for-map 项目。
也可以使用 Go 官方提供的 map\_bench\_test.go，有兴趣的小伙伴可以自己拉下来运行试一下。
2.1 压测结果
1）写入
| 名 | 含义 | 压测结果 |
|---|---|---|
| BenchmarkBuiltinMapStoreParalell-4 | map+mutex 写入元素 | 237.1 ns/op |
| BenchmarkSyncMapStoreParalell-4 | sync.map 写入元素 | 509.3 ns/op |
| BenchmarkBuiltinRwMapStoreParalell-4 | map+rwmutex 写入元素 | 207.8 ns/op |
总体的排序（从慢到快）为：SyncMapStore < MapStore < RwMapStore。
2）查找
| 方法名 | 含义 | 压测结果 |
|---|---|---|
| BenchmarkBuiltinMapLookupParalell-4 | map+mutex 查找元素 | 166.7 ns/op |
| BenchmarkBuiltinRwMapLookupParalell-4 | map+rwmutex 查找元素 | 60.49 ns/op |
| BenchmarkSyncMapLookupParalell-4 | sync.map 查找元素 | 53.39 ns/op |
在查找元素上，最慢的是原生 map+互斥锁，其次是原生 map+读写锁。最快的是 sync.map 类型。
总体的排序为：MapLookup < RwMapLookup < SyncMapLookup。
3）删除
| 方法名 | 含义 | 压测结果 |
|---|---|---|
| BenchmarkBuiltinMapDeleteParalell-4 | map+mutex 删除元素 | 168.3 ns/op |
| BenchmarkBuiltinRwMapDeleteParalell-4 | map+rwmutex 删除元素 | 188.5 ns/op |
| BenchmarkSyncMapDeleteParalell-4 | sync.map 删除元素 | 41.54 ns/op |
在删除元素上，最慢的是原生 map+读写锁，其次是原生 map+互斥锁，最快的是 sync.map 类型。
总体的排序为：RwMapDelete < MapDelete < SyncMapDelete。
2.3 场景分析
根据上述的压测结果，我们可以得出 sync.Map 类型：
- 在读和删场景上的性能是最佳的，领先一倍有多。
- 在写入场景上的性能非常差，落后原生 map+锁整整有一倍之多。
因此在实际的业务场景中。假设是读多写少的场景，会更建议使用 sync.Map 类型。
但若是那种写多的场景，例如多 goroutine 批量的循环写入，那就建议另辟途径了，性能不忍直视（无性能要求另当别论）。
3、sync.Map 剖析
清楚如何测试，测试的结果后。我们需要进一步深挖，知其所以然。
为什么 sync.Map 类型的测试结果这么的 “偏科”，为什么读操作性能这么高，写操作性能低的可怕，他是怎么设计的？
3.1 数据结构
sync.Map 类型的底层数据结构如下：
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type Map struct { mu Mutex read atomic.Value // readOnly dirty map[interface{}]*entry misses int}// Map.read 属性实际存储的是 readOnly。type readOnly struct { m map[interface{}]*entry amended bool} |
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mu：互斥锁，用于保护read和dirty。 -
read：只读数据，支持并发读取（atomic.Value类型）。如果涉及到更新操作，则只需要加锁来保证数据安全。read实际存储的是readOnly结构体，内部也是一个原生map，amended属性用于标记read和dirty的数据是否一致。 -
dirty：读写数据，是一个原生map，也就是非线程安全。操作dirty需要加锁来保证数据安全。 -
misses：统计有多少次读取read没有命中。每次read中读取失败后，misses的计数值都会加 1。
在 read 和 dirty 中，都有涉及到的结构体：
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type entry struct { p unsafe.Pointer // *interface{}} |
其包含一个指针 p, 用于指向用户存储的元素（key）所指向的 value 值。
在此建议你必须搞懂 read、dirty、entry，再往下看，食用效果会更佳，后续会围绕着这几个概念流转。
3.2 查找过程
划重点，Map 类型本质上是有两个 “map”。一个叫 read、一个叫 dirty，长的也差不多：
sync.Map 的 2 个 map
当我们从 sync.Map 类型中读取数据时，其会先查看 read 中是否包含所需的元素：
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若有，则通过
atomic原子操作读取数据并返回。 -
若无，则会判断
read.readOnly中的amended属性，他会告诉程序 dirty 是否包含read.readOnly.m中没有的数据；因此若存在，也就是amended为 true，将会进一步到 dirty 中查找数据。
sync.Map 的读操作性能如此之高的原因，就在于存在 read 这一巧妙的设计，其作为一个缓存层，提供了快路径（fast path）的查找。
同时其结合 amended 属性，配套解决了每次读取都涉及锁的问题，实现了读这一个使用场景的高性能。
3.3 写入过程
我们直接关注 sync.Map 类型的 Store 方法，该方法的作用是新增或更新一个元素。
源码如下：
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func (m *Map) Store(key, value interface{}) { read, _ := m.read.Load().(readOnly) if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) { return } ...} |
调用 Load 方法检查 m.read 中是否存在这个元素。若存在，且没有被标记为删除状态，则尝试存储。
若该元素不存在或已经被标记为删除状态，则继续走到下面流程：
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func (m *Map) Store(key, value interface{}) { ... m.mu.Lock() read, _ = m.read.Load().(readOnly) if e, ok := read.m[key]; ok { if e.unexpungeLocked() { m.dirty[key] = e } e.storeLocked(&value) } else if e, ok := m.dirty[key]; ok { e.storeLocked(&value) } else { if !read.amended { m.dirtyLocked() m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true}) } m.dirty[key] = newEntry(value) } m.mu.Unlock()} |
由于已经走到了 dirty 的流程，因此开头就直接调用了 Lock 方法上互斥锁，保证数据安全，也是凸显性能变差的第一幕。
其分为以下三个处理分支：
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若发现 read 中存在该元素，但已经被标记为已删除（
expunged），则说明dirty不等于nil（dirty 中肯定不存在该元素）。其将会执行如下操作。 -
将元素状态从已删除（
expunged）更改为 nil。 - 将元素插入 dirty 中。
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若发现 read 中不存在该元素，但 dirty 中存在该元素，则直接写入更新
entry的指向。 -
若发现
read和dirty都不存在该元素，则从read中复制未被标记删除的数据，并向dirty中插入该元素，赋予元素值 entry 的指向。
我们理一理，写入过程的整体流程就是：
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查
read，read上没有，或者已标记删除状态。 - 上互斥锁（Mutex）。
- 操作 dirty，根据各种数据情况和状态进行处理。
回到最初的话题，为什么他写入性能差那么多。究其原因：
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写入一定要会经过
read，无论如何都比别人多一层，后续还要查数据情况和状态，性能开销相较更大。 -
（第三个处理分支）当初始化或者
dirty被提升后，会从read中复制全量的数据，若 read 中数据量大，则会影响性能。
可得知 sync.Map 类型不适合写多的场景，读多写少是比较好的。
若有大数据量的场景，则需要考虑 read 复制数据时的偶然性能抖动是否能够接受。
3.4 删除过程
这时候可能有小伙伴在想了。写入过程，理论上和删除不会差太远。怎么 sync.Map 类型的删除的性能似乎还行，这里面有什么猫腻？
源码如下：
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func (m *Map) LoadAndDelete(key interface{}) (value interface{}, loaded bool) { read, _ := m.read.Load().(readOnly) e, ok := read.m[key] ... if ok { return e.delete() }} |
删除是标准的开场，依然先到 read 检查该元素是否存在。
若存在，则调用 delete 标记为 expunged（删除状态），非常高效。可以明确在 read 中的元素，被删除，性能是非常好的。
若不存在，也就是走到 dirty 流程中：
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func (m *Map) LoadAndDelete(key interface{}) (value interface{}, loaded bool) { ... if !ok && read.amended { m.mu.Lock() read, _ = m.read.Load().(readOnly) e, ok = read.m[key] if !ok && read.amended { e, ok = m.dirty[key] delete(m.dirty, key) m.missLocked() } m.mu.Unlock() } ... return nil, false} |
若 read 中不存在该元素，dirty 不为空，read 与 dirty 不一致（利用 amended 判别），则表明要操作 dirty，上互斥锁。
再重复进行双重检查，若 read 仍然不存在该元素。则调用 delete 方法从 dirty 中标记该元素的删除。
需要注意，出现频率较高的 delete 方法：
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func (e *entry) delete() (value interface{}, ok bool) { for { p := atomic.LoadPointer(&e.p) if p == nil || p == expunged { return nil, false } if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) { return *(*interface{})(p), true } }} |
该方法都是将 entry.p 置为 nil，并且标记为 expunged（删除状态），而不是真真正正的删除。
注：不要误用 sync.Map，前段时间从字节大佬分享的案例来看，他们将一个连接作为 key 放了进去，于是和这个连接相关的，例如：buffer 的内存就永远无法释放了...
总结：
针对 sync.Map 的性能差异，进行了深入的源码剖析，了解到了其背后快、慢的原因，实现了知其然知其所以然。
经常看到并发读写 map 导致致命错误，实在是令人忧心。大家觉得如果本文不错，欢迎分享给更多的 Go 爱好者 ：）
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原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000040729053
