地图与并发访问地图与并发访问(Map with concurrent access)

当你在并发访问程序中使用的地图，是否有任何需要使用互斥函数读取值？

Answer 1:

多的读者，没有作家是好的：

https://groups.google.com/d/msg/golang-nuts/HpLWnGTp-n8/hyUYmnWJqiQJ

一个作家，没有读者是好的。 （地图也不会有什么好的除外。）

否则，如果有至少一个作家和至少一个或者多个作家还是读者，那么所有的读者和作家必须使用同步进入地图。 互斥这个工作正常。

Answer 2:

sync.Map已合并吴清源截至2017年4月27日。

这是我们都在等待的同时地图。

https://github.com/golang/go/blob/master/src/sync/map.go

https://godoc.org/sync#Map

Answer 3:

我回答你的问题这几天前reddit的线程：

在围棋，地图是不是线程安全的。 此外，数据需要即时对读，如果，例如，有可能是被写入相同的数据（同时，这是）另一个goroutine中锁定。

你澄清的评论来看，有将是二传功能也将回答你的问题是肯定的，你将不得不保护与互斥的读取; 您可以使用RWMutex 。 举一个例子，你可以看看源表中的数据结构的实施（在后台使用的地图），我写了（实际上是一个在reddit的螺纹连接）。

Answer 4:

你可以使用并发图来处理并发的痛苦你。

// Create a new map.
map := cmap.NewConcurrentMap()

// Add item to map, adds "bar" under key "foo"
map.Add("foo", "bar")

// Retrieve item from map.
tmp, ok := map.Get("foo")

// Checks if item exists
if ok == true {
    // Map stores items as interface{}, hence we'll have to cast.
    bar := tmp.(string)
}

// Removes item under key "foo"
map.Remove("foo")

Answer 5:

如果你只有一个作家，那么你也许可以逃脱使用原子值。 以下是从适合https://golang.org/pkg/sync/atomic/#example_Value_readMostly （原用锁来保护写作，所以支持多种作家）

type Map map[string]string
    var m Value
    m.Store(make(Map))

read := func(key string) (val string) { // read from multiple go routines
            m1 := m.Load().(Map)
            return m1[key]
    }

insert := func(key, val string) {  // update from one go routine
            m1 := m.Load().(Map) // load current value of the data structure
            m2 := make(Map)      // create a new map
            for k, v := range m1 {
                    m2[k] = v // copy all data from the current object to the new one
            }
            m2[key] = val // do the update that we need (can delete/add/change)
            m.Store(m2)   // atomically replace the current object with the new one
            // At this point all new readers start working with the new version.
            // The old version will be garbage collected once the existing readers
            // (if any) are done with it.
    }

Answer 6:

为什么不利用围棋并发模型代替，有一个简单的例子...

type DataManager struct {
    /** This contain connection to know dataStore **/
    m_dataStores map[string]DataStore

    /** That channel is use to access the dataStores map **/
    m_dataStoreChan chan map[string]interface{}
}

func newDataManager() *DataManager {
    dataManager := new(DataManager)
    dataManager.m_dataStores = make(map[string]DataStore)
    dataManager.m_dataStoreChan = make(chan map[string]interface{}, 0)
    // Concurrency...
    go func() {
        for {
            select {
            case op := <-dataManager.m_dataStoreChan:
                if op["op"] == "getDataStore" {
                    storeId := op["storeId"].(string)
                    op["store"].(chan DataStore) <- dataManager.m_dataStores[storeId]
                } else if op["op"] == "getDataStores" {
                    stores := make([]DataStore, 0)
                    for _, store := range dataManager.m_dataStores {
                        stores = append(stores, store)
                    }
                    op["stores"].(chan []DataStore) <- stores
                } else if op["op"] == "setDataStore" {
                    store := op["store"].(DataStore)
                    dataManager.m_dataStores[store.GetId()] = store
                } else if op["op"] == "removeDataStore" {
                    storeId := op["storeId"].(string)
                    delete(dataManager.m_dataStores, storeId)
                }
            }
        }
    }()

    return dataManager
}

/**
 * Access Map functions...
 */
func (this *DataManager) getDataStore(id string) DataStore {
    arguments := make(map[string]interface{})
    arguments["op"] = "getDataStore"
    arguments["storeId"] = id
    result := make(chan DataStore)
    arguments["store"] = result
    this.m_dataStoreChan <- arguments
    return <-result
}

func (this *DataManager) getDataStores() []DataStore {
    arguments := make(map[string]interface{})
    arguments["op"] = "getDataStores"
    result := make(chan []DataStore)
    arguments["stores"] = result
    this.m_dataStoreChan <- arguments
    return <-result
}

func (this *DataManager) setDataStore(store DataStore) {
    arguments := make(map[string]interface{})
    arguments["op"] = "setDataStore"
    arguments["store"] = store
    this.m_dataStoreChan <- arguments
}

func (this *DataManager) removeDataStore(id string) {
    arguments := make(map[string]interface{})
    arguments["storeId"] = id
    arguments["op"] = "removeDataStore"
    this.m_dataStoreChan <- arguments
}

Answer 7:

我简单的实现：

import (
    "sync"
)

type AtomicMap struct {
    data   map[string]string
    rwLock sync.RWMutex
}

func (self *AtomicMap) Get(key string) (string, bool) {
    self.rwLock.RLock()
    defer self.rwLock.RUnlock()
    val, found := self.data[key]
    return val, found
}

func (self *AtomicMap) Set(key, val string) {
    self.rwLock.Lock()
    defer self.rwLock.Unlock()
    self.data[key] = val
}

文章来源: Map with concurrent access