在Go语言的设计中，为了防止数据竞态，不同于一些其他语言，map并没有提供内置的锁机制。这样设计的目的是为了鼓励开发者使用更加精细的同步措施，以适应不同的并发场景。

Map的数据结构

Go语言中的map是一个无序的键值对集合。它使用哈希表来实现，这意味着可以通过键快速查找值。map的底层数据结构是一个切片数组，其中每个元素都是一个桶。桶是一个键值对的链表。当向map中插入一个新键值对时，它会被哈希到一个桶中。如果桶中已经存在一个具有相同键的键值对，则旧值会被新值替换。

Map的并发问题

map并不是线程安全的，这意味着如果多个goroutine同时访问同一个map，可能会发生数据竞态。例如，如果两个goroutine同时向map中插入一个具有相同键的新键值对，其中一个键值对可能会被另一个覆盖。

为了防止数据竞态，开发者必须使用同步机制来保护map的并发访问。有两种主要的方法来实现这一点：

• 使用读写锁
• 使用通道

使用读写锁

读写锁是一种同步机制，它允许多个goroutine同时读取map，但一次只有一个goroutine可以写入map。要使用读写锁，可以调用sync.RWMutex类型的NewRWMutex函数来创建读写锁。可以使用RLock和RUnlock方法来锁定和解锁map的读取访问，可以使用Lock和Unlock方法来锁定和解锁map的写入访问。

```go package main import ( "sync" ) func main() { var m sync.Map // 获取读写锁 m.Lock() // 写入数据 m.Store("key", "value") // 释放写锁 m.Unlock() // 获取读锁 m.RLock() // 读取数据 value, ok := m.Load("key") if ok { println(value) } // 释放读锁 m.RUnlock() } ```

使用通道

通道是一种同步机制，它允许goroutine之间发送和接收数据。要使用通道来保护map的并发访问，可以创建两个通道：一个用于发送写请求，另一个用于接收写请求。goroutine可以向写请求通道发送请求，主goroutine可以从写请求通道接收请求并执行写操作。这确保了同一时间只有一个goroutine可以写入map。

```go package main import ( "sync" ) func main() { var m sync.Map // 创建写请求通道 writeReqCh := make(chan string) // 创建主goroutine来处理写请求 go func() { for { // 从写请求通道接收请求 req := <-writeReqCh // 解析请求并执行写操作 key, value := parseRequest(req) m.Store(key, value) } }() // 获取读锁 m.RLock() // 读取数据 value, ok := m.Load("key") if ok { println(value) } // 释放读锁 m.RUnlock() // 向写请求通道发送写请求 writeReqCh <- "key=value" }

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goland map底层原理

map 是Go语言中基础的数据结构，在日常的使用中经常被用到。 但是它底层是如何实现的呢？ 总体来说golang的map是hashmap，是使用数组+链表的形式实现的，使用拉链法消除hash冲突。 golang的map由两种重要的结构，hmap和bmap(下文中都有解释)，主要就是hmap中包含一个指向bmap数组的指针，key经过hash函数之后得到一个数，这个数低位用于选择bmap(当作bmap数组指针的下表)，高位用于放在bmap的[8]uint8数组中，用于快速试错。 然后一个bmap可以指向下一个bmap(拉链)。 Golang中map的底层实现是一个散列表，因此实现map的过程实际上就是实现散表的过程。 在这个散列表中，主要出现的结构体有两个，一个叫 hmap (a header for a go map)，一个叫 bmap (a bucket for a Go map，通常叫其bucket)。 这两种结构的样子分别如下所示：hmap : 图中有很多字段，但是便于理解map的架构，你只需要关心的只有一个，就是标红的字段： buckets数组 。 Golang的map中用于存储的结构是bucket数组。 而bucket(即bmap)的结构是怎样的呢？bucket ：相比于hmap，bucket的结构显得简单一些，标红的字段依然是“核心”，我们使用的map中的key和value就存储在这里。 “高位哈希值”数组记录的是当前bucket中key相关的“索引”，稍后会详细叙述。 还有一个字段是一个指向扩容后的bucket的指针，使得bucket会形成一个链表结构。 例如下图：由此看出hmap和bucket的关系是这样的：而bucket又是一个链表，所以，整体的结构应该是这样的：哈希表的特点是会有一个哈希函数，对你传来的key进行哈希运算，得到唯一的值，一般情况下都是一个数值。 Golang的map中也有这么一个哈希函数，也会算出唯一的值，对于这个值的使用，Golang也是很有意思。 Golang把求得的值按照用途一分为二：高位和低位。 如图所示，蓝色为高位，红色为低位。 然后低位用于寻找当前key属于hmap中的哪个bucket，而高位用于寻找bucket中的哪个key。 上文中提到：bucket中有个属性字段是“高位哈希值”数组，这里存的就是蓝色的高位值，用来声明当前bucket中有哪些“key”，便于搜索查找。 需要特别指出的一点是：我们map中的key/value值都是存到同一个数组中的。 数组中的顺序是这样的: 并不是key0/value0/key1/value1的形式，这样做的好处是：在key和value的长度不同的时候，可 以消除padding(内存对齐)带来的空间浪费 。 现在，我们可以得到Go语言map的整个的结构图了：(hash结果的低位用于选择把KV放在bmap数组中的哪一个bmap中，高位用于key的快速预览，用于快速试错)map的扩容 当以上的哈希表增长的时候，Go语言会将bucket数组的数量扩充一倍，产生一个新的bucket数组，并将旧数组的数据迁移至新数组。 加载因子 判断扩充的条件，就是哈希表中的加载因子(即loadFactor)。 加载因子是一个阈值，一般表示为：散列包含的元素数 除以 位置总数。 是一种“产生冲突机会”和“空间使用”的平衡与折中：加载因子越小，说明空间空置率高，空间使用率小，但是加载因子越大，说明空间利用率上去了，但是“产生冲突机会”高了。 每种哈希表的都会有一个加载因子，数值超过加载因子就会为哈希表扩容。 Golang的map的加载因子的公式是：map长度 / 2^B(这是代表bmap数组的长度，B是取的低位的位数)阈值是6.5。 其中B可以理解为已扩容的次数。 当Go的map长度增长到大于加载因子所需的map长度时，Go语言就会将产生一个新的bucket数组，然后把旧的bucket数组移到一个属性字段oldbucket中。 注意：并不是立刻把旧的数组中的元素转义到新的bucket当中，而是，只有当访问到具体的某个bucket的时候，会把bucket中的数据转移到新的bucket中。 如下图所示：当扩容的时候，Go的map结构体中，会保存旧的数据，和新生成的数组上面部分代表旧的有数据的bucket，下面部分代表新生成的新的bucket。 蓝色代表存有数据的bucket，橘黄色代表空的bucket。 扩容时map并不会立即把新数据做迁移，而是当访问原来旧bucket的数据的时候，才把旧数据做迁移，如下图：注意：这里并不会直接删除旧的bucket，而是把原来的引用去掉，利用GC清除内存。 map中数据的删除 如果理解了map的整体结构，那么查找、更新、删除的基本步骤应该都很清楚了。 这里不再赘述。 值得注意的是，找到了map中的数据之后，针对key和value分别做如下操作： 1 2 3 4 1、如果``key``是一个指针类型的，则直接将其置为空，等待GC清除； 2、如果是值类型的，则清除相关内存。 3、同理，对``value``做相同的操作。 4、最后把key对应的高位值对应的数组index置为空。

Go语言——sync.Map详解

是1.9才推荐的并发安全的map，除了互斥量以外，还运用了原子操作，所以在这之前，有必要了解下 Go语言——原子操作

go1.10\src\sync\

entry分为三种情况：

从read中读取key，如果key存在就tryStore。

注意这里开始需要加锁，因为需要操作dirty。

条目在read中，首先取消标记，然后将条目保存到dirty里。（因为标记的数据不在dirty里）

最后原子保存value到条目里面，这里注意read和dirty都有条目。

总结一下Store：

这里可以看到dirty保存了数据的修改，除非可以直接原子更新read，继续保持read clean。

有了之前的经验，可以猜测下load流程：

与猜测的 区别 ：

由于数据保存两份，所以删除考虑：

先看第二种情况。加锁直接删除dirty数据。思考下貌似没什么问题，本身就是脏数据。

第一种和第三种情况唯一的区别就是条目是否被标记。标记代表删除，所以直接返回。否则CAS操作置为nil。这里总感觉少点什么，因为条目其实还是存在的，虽然指针nil。

看了一圈貌似没找到标记的逻辑，因为删除只是将他变成nil。

之前以为这个逻辑就是简单的将为标记的条目拷贝给dirty，现在看来大有文章。

p == nil，说明条目已经被delete了，CAS将他置为标记删除。然后这个条目就不会保存在dirty里面。

这里其实就跟miss逻辑串起来了，因为miss达到阈值之后，dirty会全量变成read，也就是说标记删除在这一步最终删除。这个还是很巧妙的。

真正的删除逻辑：

很绕。。。。