如何理解GoMap和Slice属于非线性安全

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如何理解Go Map和Slice属于非线性安全

非线性安全的例子

slice

我们使用多个 goroutine 对类型为 slice 的变量进行操作,看看结果会变的怎么样。

如下:

func main() {  var s []string  for i := 0; i < 9999; i++ {   go func() {    s = append(s, "脑子进煎鱼了")   }()  }   fmt.Printf("进了 %d 只煎鱼", len(s)) }

输出结果:

// 第一次执行 进了 5790 只煎鱼 // 第二次执行 进了 7370 只煎鱼 // 第三次执行 进了 6792 只煎鱼

你会发现无论你执行多少次,每次输出的值大概率都不会一样。也就是追加进 slice 的值,出现了覆盖的情况。

因此在循环中所追加的数量,与最终的值并不相等。且这种情况,是不会报错的,是一个出现率不算高的隐式问题。

这个产生的主要原因是程序逻辑本身就有问题,同时读取到相同索引位,自然也就会产生覆盖的写入了。

map

同样针对 map 也如法炮制一下。重复针对类型为 map 的变量进行写入。

如下:

func main() {  s := make(map[string]string)  for i := 0; i < 99; i++ {   go func() {    s["煎鱼"] = "吸鱼"   }()  }   fmt.Printf("进了 %d 只煎鱼", len(s)) }

输出结果:

fatal error: concurrent map writes  goroutine 18 [running]: runtime.throw(0x10cb861, 0x15)         /usr/local/Cellar/go/1.16.2/libexec/src/runtime/panic.go:1117 +0x72 fp=0xc00002e738 sp=0xc00002e708 pc=0x1032472 runtime.mapassign_faststr(0x10b3360, 0xc0000a2180, 0x10c91da, 0x6, 0x0)         /usr/local/Cellar/go/1.16.2/libexec/src/runtime/map_faststr.go:211 +0x3f1 fp=0xc00002e7a0 sp=0xc00002e738 pc=0x1011a71 main.main.func1(0xc0000a2180)         /Users/eddycjy/go-application/awesomeProject/main.go:9 +0x4c fp=0xc00002e7d8 sp=0xc00002e7a0 pc=0x10a474c runtime.goexit()         /usr/local/Cellar/go/1.16.2/libexec/src/runtime/asm_amd64.s:1371 +0x1 fp=0xc00002e7e0 sp=0xc00002e7d8 pc=0x1063fe1 created by main.main         /Users/eddycjy/go-application/awesomeProject/main.go:8 +0x55

好家伙,程序运行会直接报错。并且是 Go 源码调用 throw 方法所导致的致命错误,也就是说 Go 进程会中断。

不得不说,这个并发写 map 导致的 fatal error: concurrent map writes  错误提示。我有一个朋友,已经看过少说几十次了,不同组,不同人...

是个日经的隐式问题。

如何支持并发读写

对 map 上锁

实际上我们仍然存在并发读写 map 的诉求(程序逻辑决定),因为 Go 语言中的 goroutine 实在是太方便了。

像是一般写爬虫任务时,基本会用到多个 goroutine,获取到数据后再写入到 map 或者 slice 中去。

Go 官方在 Go maps in action 中提供了一种简单又便利的方式来实现:

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

这条语句声明了一个变量,它是一个匿名结构(struct)体,包含一个原生和一个嵌入读写锁 sync.RWMutex。

要想从变量中中读出数据,则调用读锁:

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

要往变量中写数据,则调用写锁:

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

这就是一个最常见的 Map 支持并发读写的方式了。

sync.Map

前言

虽然有了 Map+Mutex 的极简方案,但是也仍然存在一定问题。那就是在 map  的数据量非常大时,只有一把锁(Mutex)就非常可怕了,一把锁会导致大量的争夺锁,导致各种冲突和性能低下。

常见的解决方案是分片化,将一个大 map 分成多个区间,各区间使用多个锁,这样子锁的粒度就大大降低了。不过该方案实现起来很复杂,很容易出错。因此 Go  团队到比较为止暂无推荐,而是采取了其他方案。

该方案就是在 Go1.9 起支持的 sync.Map,其支持并发读写 map,起到一个补充的作用。

具体介绍

Go 语言的 sync.Map 支持并发读写 map,采取了 “空间换时间” 的机制,冗余了两个数据结构,分别是:read 和  dirty,减少加锁对性能的影响:

type Map struct {  mu Mutex  read atomic.Value // readOnly  dirty map[interface{}]*entry  misses int }

其是专门为 append-only 场景设计的,也就是适合读多写少的场景。这是他的优点之一。

若出现写多/并发多的场景,会导致 read map 缓存失效,需要加锁,冲突变多,性能急剧下降。这是他的重大缺点。

提供了以下常用方法:

func (m *Map) Delete(key interface{}) func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) func (m *Map) LoadAndDelete(key interface{}) (value interface{}, loaded bool) func (m *Map) LoadOrStore(key, value interface{}) (actual interface{}, loaded bool) func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) func (m *Map) Store(key, value interface{})
  • Delete:删除某一个键的值。

  • Load:返回存储在 map 中的键的值,如果没有值,则返回 nil。ok 结果表示是否在 map 中找到了值。

  • LoadAndDelete:删除一个键的值,如果有的话返回之前的值。

  • LoadOrStore:如果存在的话,则返回键的现有值。否则,它存储并返回给定的值。如果值被加载,加载的结果为 true,如果被存储,则为  false。

  • Range:递归调用,对 map 中存在的每个键和值依次调用闭包函数 f。如果 f 返回 false 就停止迭代。

  • Store:存储并设置一个键的值。

实际运行例子如下:

var m sync.Map  func main() {  //写入  data := []string{"煎鱼", "咸鱼", "烤鱼", "蒸鱼"}  for i := 0; i < 4; i++ {   go func(i int) {    m.Store(i, data[i])   }(i)  }  time.Sleep(time.Second)   //读取  v, ok := m.Load(0)  fmt.Printf("Load: %v, %v\n", v, ok)   //删除  m.Delete(1)   //读或写  v, ok = m.LoadOrStore(1, "吸鱼")  fmt.Printf("LoadOrStore: %v, %v\n", v, ok)   //遍历  m.Range(func(key, value interface{}) bool {   fmt.Printf("Range: %v, %v\n", key, value)   return true  }) }

输出结果:

Load: 煎鱼, true LoadOrStore: 吸鱼, false Range: 0, 煎鱼 Range: 1, 吸鱼 Range: 3, 蒸鱼 Range: 2, 烤鱼

为什么不支持

Go Slice 的话,主要还是索引位覆写问题,这个就不需要纠结了,势必是程序逻辑在编写上有明显缺陷,自行改之就好。

但 Go map 就不大一样了,很多人以为是默认支持的,一个不小心就翻车,这么的常见。那凭什么 Go  官方还不支持,难不成太复杂了,性能太差了,到底是为什么?

原因如下(via @go faq):

  • 典型使用场景:map 的典型使用场景是不需要从多个 goroutine 中进行安全访问。

  • 非典型场景(需要原子操作):map 可能是一些更大的数据结构或已经同步的计算的一部分。

  • 性能场景考虑:若是只是为少数程序增加安全性,导致 map 所有的操作都要处理 mutex,将会降低大多数程序的性能。

汇总来讲,就是 Go 官方在经过了长时间的讨论后,认为 Go map  更应适配典型使用场景,而不是为了小部分情况,导致大部分程序付出代价(性能),决定了不支持。

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