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Go语言很无聊…其实它妙不可言![译]

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无聊是一种很奇妙的状态,它可以稀释掉人类的一切情感。- 《古董局中局》马伯庸

GopherCon 2020技术大会上(线上虚拟大会),Jon Bodner为全球gopher们做了主题为“Go Is Boring”的精彩演讲(关注公众号iamtonybai,发送gophercon2020即可得到GopherCon 2020技术大会幻灯片资料)。

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其实早在2020年6月,Jon Bodner就发表过类似主题的文章《Go is Boring…And That’s Fantastic!》。其副标题为:深入探究世界为何依赖简单,可靠且易于理解的技术。本文将在这篇文章的基础上,结合演讲内容做综合翻译与整理,为大家呈现Jon Bodner这个资深程序员对Go语言哲学的理解。

1. 大多编程语言都在堆砌新功能特性

我从事专业软件工程师已有将近23年的时间,而我编写程序的时间也已有38年了。在这个过程中,我使用过很多编程语言。我喜欢编程语言,并且了解它们的新功能特性以及与之前的语言相比所进行的改动。

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如果看一下过去十年的编程语言,您会发现很多变化。C++,Java,Python和JavaScript增加了许多新功能,而一些新编程语言,诸如Rust和Swift等自诞生以来也发生了显著的变化。这一切都非常令人兴奋,但同时也会让你产生一种感觉:有时候,您永远无法跟上这些语言的所有想法。

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图:C到C++,再到更复杂的C++

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图:Java到Java2,再到更复杂的Java3?

JavaScript、Python、Rust、Swift、… …

2. Go没有这么多功能特性

接下来轮到Go了!考量Go的最好方法是思考它没有的功能特性:

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  • Go没有虚拟机或基于LLVM的编译器;
  • Go没有异常(exception);
  • Go没有用户定义的实现继承;
  • Go不支持重载函数、方法或运算符;
  • Go没有不变量;
  • Go没有枚举;
  • Go没有泛型
  • 自2012年Go 1.0发布以来,Go并未添加任何主要功能特性。

Go令人兴奋的一件事是通过goroutine,channel和select原生支持并发。但是,它基于CSP的思想,即Communicating Sequential Processes, 要知道,这可是一个早在1978年就被提出的思想。

这听起来不像是21世纪的编程语言,对吗?

然而,根据Stack Overflow的说法,Go是第三名程序员最想要学习的语言,而且(也许并非巧合)也是第三名最高薪的语言。硅谷的每个创业公司都在使用Go来构建其基础架构。Go语言编写了Docker,Kubernetes,etcd,Terraform,Vault,Consul,Traefik和许多其他前沿项目。那么问题来了?为什么每个人都对这种无聊的语言感兴趣呢?

3. 为什么每个人都对这种无聊的语言感兴趣呢?

在回答这个问题之前,让我们先退一步。

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这是希腊Argolis的Arkadiko桥,它是世界上最古老的桥梁,至今已有3000多年的历史。令人惊讶的是,它仍在使用中。

现在,我们为什么要关心一座古老的桥呢?这是因为软件开发有一个普遍的、但软件工程师们却不喜欢过多谈论的真理:

我们真的不擅长编写软件

我指的不仅仅是办公室里的那个人,你的经理在紧要关头派他去减少bug的数量。我指的是每个人–我,你,还有你能想到的所有著名的开发者。

但那些设计和建造桥梁的人,他们很擅长建桥。桥梁能按时、按预算建成,并能持续服务几十、几百、甚至几千年。造桥,如果你仔细想想,还真有点厉害。而桥梁是这样一种常见的现象,它们也是非常无聊的。当一座桥正常工作的时候,没有人惊奇,而当软件正常工作的时候,大家都有点惊奇。

不幸的是,这个世界非常依赖软件。它对软件的依赖甚至可能比对桥梁的依赖更甚。所以,我们必须以比造桥更快的速度更好地编写软件。

4. 这些年我们对编写软件的了解

在过去的60年中,我们在编写程序方面已经学到了一些东西,其中有很多普遍的共识:

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  • 早发现问题比晚发现问题要好。
  • 人们在管理程序的内存方面很糟糕。
  • 代码评审有助于发现bug。
  • 在任何一个超过一个人的项目中,沟通成本占主导地位。

5. 硬件也不能拯救我们

我们可以把这几件我们知道的事情和另一个已经确定下来的事实结合起来:电脑的速度不再快了。至少不像以前那样了。在20世纪80年代和90年代,CPU每1-2年就会快一倍。但现在情况变了。

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当你看单核性能时,2019年最快的酷睿i9的速度不到2011年最快的酷睿i7的两倍。我们没有变得更快,而是给CPU增加了更多的核心。当你看多核性能时,它更好一些,略微快了2倍多。

限制我们的不仅仅是CPU性能。Forrest Smith写了一篇关于RAM和RAM访问模式对性能影响的精彩博文。其要点如下:

  • RAM比CPU要慢得多,而且差距并没有得到改善,尽管CPU的速度并没有变快多少。

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  • RAM可能是随机访问,但如果你真的这样使用,它的速度很慢。在现代英特尔CPU上,如果数据是顺序的,你可以每秒从RAM中读取40千兆字节左右。如果你进行随机读取,每秒不到半GB。

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  • 有很多指针的代码特别慢。引用Forrest的话。“按顺序将指针后面的值相加的速度低于1GB/秒。随机访问,两次错过缓存,运行速度只有0.1 GB/s。指针追逐的速度要慢10到20倍”。

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6. 无聊带来新的惊喜,我们再来看看Go

鉴于我们知道的这些关于如何构建软件的几个宝贵的东西和我们现有的硬件状况,我们再来重新审视一下Go语言。

1) Go和软件

  • 尽早发现问题

Go语言可能缺乏功能特性,但它却有一套很棒的工具。Go的编译器速度很快,这种快速的编译速度被Go团队认为是一个特点。它可以让你快速查看你的代码是否能编译,如果不能,它可以让你看到问题所在。测试被内置在标准库中,以鼓励开发者测试他们的代码并发现问题。基准测试(benchmark)剖析(profiling)和竞态检查(-race)也是开箱即用的。很少有语言能提供这些工具,它们能让你更容易快速地发现问题。

  • 内存管理

众所周知,Go有一个垃圾收集器。你不用担心跟踪内存,这是一件很奇妙的事情。在编译语言中,垃圾回收是很罕见的。Rust的borrow checker是获得高性能和内存管理的一个迷人的方法,但它实际上把开发者变成了垃圾收集器,这可能很难正确使用;如果你犯了错误,忘记将一些引用声明为弱引用,Swift的ARC仍然会泄漏内存。现在,Go的GC的性能不如这些半自动系统,有些情况下,你需要额外的速度,但在大多数情况下,它肯定是足够的。

  • 代码评审

如果代码评审做得好,代码评审就很重要。为了进行有效的代码评审,你需要确保评审人员专注于正确的事情。低质量的代码评审会把时间花在格式化等事情上。Go在这里提供了很大帮助,因为在评审Go代码时没有有关代码格式的争论,因为所有的Go代码都是按照go fmt的标准代码格式进行格式化。

而代码评审是一个双向的过程。如果你想评审的效果好,你需要确保其他人能够理解你的代码。Go程序应该是简单的,使用一些很好理解的结构,这些结构自语言发布以来就没有改变过。因为没有异常(exception),没有面向方面的编程(AOP),没有继承和方法重写(override),也没有重载(overloading),所以很清楚什么代码在调用什么,在哪里返回值。如果你在Go中减少包级变量的使用,那就很容易看到数据到底是如何被修改的。由于Go的变化很小,你可以避免熔岩流反模式,你可以根据代码中使用的语法特性被引入到Go中的时间点来判断它到底有多老。

  • 沟通成本

Go是如何帮助解决这个问题的呢?我们已经讨论过Go的简单性、稳定性和标准格式化如何让你更容易地传达你的代码正在做什么。虽然这只是其中的一部分,但还有其他的东西。Go的隐式接口帮助团队编写解耦的代码。它们由调用代码定义,以准确描述需要什么功能,这就明确了你的代码在做什么。

2) Go和硬件

让Go成为编译语言的决定得到了回报。当CPU每天都在变快时,在虚拟机(译注:这里所谓的虚拟机是指动态语言的解释器或像jvm之类的字节码运行程序)中运行的解释语言似乎是个好主意。如果你的程序不够快,只要再等一年就可以了。但现在这已经行不通了。编译成原生代码比最新的虚拟机技巧少了很多乐趣,但它能带来很大的性能优势。

让我们用The Benchmark Game的微基准来比较Go与一些在虚拟机中运行的语言的性能。首先我们来看看Python和Ruby与Go的比较。任何小于100%的百分比都意味着比Go快,大于100%意味着慢:

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这里有很多红色(意味着比Go慢的测试)。有一个基准测试是Python更快 (奇怪的是,它不仅是Go的两倍,而且在这个测试中比其他所有语言都快),而Ruby则没有一个测试比Go快。除了那一个情况,这两种语言产生的代码都比Go慢了17%到60多倍。

现在让我们再看看Java和JavaScript与Go的比较:

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这两门语言与Go的性能更为接近。JavaScript在一个基准上比Go快,在其他基准上比Go慢,但JavaScript最坏的情况是比Go慢了三倍左右。

Java和Go的性能相当接近。Java在四种情况下比Go快,在两种情况下差不多,在四种情况下比Go慢。Go做的最差的情况是比Java慢三倍左右,Go做的最好的情况是比Java快50%左右。

我们看到的是,唯一能跟上Go的虚拟机是Java的。Hotspot是令人惊异的技术,但你需要一个世界上最好的工程软件,才能与一个优先考虑编译速度而非优化的编译器达到平衡,这说明了一些问题。而且你要为这种惊人的技术付出代价。Java应用程序的内存使用量要比Go应用程序大出很多很多倍。

还有第二个优势。垃圾收集器管理的垃圾都是不使用的指针。与隐藏指针的语言不同,Go给了你控制权。它让你避开指针,并以一种允许快速访问RAM的方式布局你的数据结构。这也让Go可以使用更简单的垃圾收集器,因为Go程序只是简单地制造更少的垃圾。枯燥无味的工作就是少了。

而我们都知道,CPU正在用更多的内核来弥补速度提升的不足。所以,使用一种能够利用这一点的语言是很好的。这就是Go内置并发支持的目的。有了对并发的语言级支持和一个在多个线程中调度goroutine的运行时库,意味着当你有多个CPU核时,这些线程可以被自然地映射到这些核上。

7. 我不想要我没有得到的那些功能特性

我们已经看到,Go专注于我们所知道的使创建软件更容易、更适合现代计算机的内存和CPU架构的功能和工具。但是其他语言有而Go没有的功能特性呢?也许Go的开发者错过了,那些Go没有的特性能帮助开发者写出了更少错误、更容易维护的代码?好吧,研究人员的研究结果告诉我们,事实并非如此。

2017年一篇名为《Github中编程语言与代码质量的大规模研究》的论文,该论文研究了17种语言的729个项目、8000万行代码、2.9万名作者、150万次提交,并试图回答这个问题:编程语言对软件质量的影响是什么?他们的答案是,差别不大。

“值得注意的是,这些因语言设计而产生的微弱影响,绝大多数是由项目规模、团队规模和提交规模等过程因素主导的。”

另一组研究人员对这些数据进行了第二次研究,并在2019年做了一项名为“关于编程语言对代码质量的影响”的论文。他们的发现更令人惊讶:

“根据手头的数据,不仅无法建立编程语言和代码质量之间的因果关系,甚至它们之间的相关性也被证明是值得怀疑的。”

如果编程语言的选择并不重要,那为什么要选择Go?这些研究表明的是,流程很重要。工具、测试、性能和长期维护的便利性比时髦的功能特性更重要。如果使用得当,Go内置的工具支持更好的流程,同时提供久经考验的功能特性。

这并不是说新功能不好。在过去的几个世纪和几千年里,桥梁建设技术当然在不断进步。但是,你想成为第一个走过一座用全新的理念和未经测试的技术建造的桥梁吗?你会想等一下,让人们测试一下再采用。

软件也是如此。如果我们要建立像桥梁一样可靠的软件基础架构,我们就需要使用像物理基础架构一样经过充分测试和理解的软件技术。这就是为什么Go主要使用20世纪70年代设计的功能特性,我们知道它们是有效的。

Go很无聊….其实它妙不可言。让我们都来用它来构建明天的精彩应用吧。

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通过实例深入理解sync.Map的工作原理

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注:本文首发于笔者的个人微信公众号”iamtonybai”,是公号付费文章(价格1元)。首发于2020.10.9日,经过一个月收费期,我觉得将其免费分享出来。如果你觉得文章质量不错,欢迎到首发地址付费支持:https://mp.weixin.qq.com/s/rsDC-6paC5zN4sepWd5LqQ

近期在项目考虑在内存中保存从数据库加载的配置数据的方案,初步考虑采用map来保存。Go语言中有两个map,一个是Go语言原生的map类型,而另外一种则是在Go 1.9版本新增到标准库中的sync.Map

一. 原生map的“先天不足”

对于已经初始化了的原生map,我们可以尽情地对其进行并发读:

// github.com/bigwhite/experiments/inside-syncmap/concurrent_builtin_map_read.go

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "sync"
)

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    var m = make(map[int]int, 100)

    for i := 0; i < 100; i++ {
        m[i] = i
    }

    wg.Add(10)
    for i := 0; i < 10; i++ {
        // 并发读
        go func(i int) {
            for j := 0; j < 100; j++ {
                n := rand.Intn(100)
                fmt.Printf("goroutine[%d] read m[%d]: %d\n", i, n, m[n])
            }
            wg.Done()
        }(i)
    }
    wg.Wait()
}

但原生map一个最大的问题就是不支持多goroutine并发写。Go runtime内置对原生map并发写的检测,一旦检测到就会以panic的形式阻止程序继续运行,比如下面这个例子:

// github.com/bigwhite/experiments/inside-syncmap/concurrent_builtin_map_write.go

package main

import (
        "math/rand"
        "sync"
)

func main() {
        var wg sync.WaitGroup
        var m = make(map[int]int, 100)

        for i := 0; i < 100; i++ {
                m[i] = i
        }

        wg.Add(10)
        for i := 0; i < 10; i++ {
                // 并发写
                go func(i int) {
                        for n := 0; n < 100; n++ {
                                n := rand.Intn(100)
                                m[n] = n
                        }
                        wg.Done()
                }(i)
        }
        wg.Wait()
}

运行上面这个并发写的例子,我们很大可能会得到下面panic:

$go run concurrent_builtin_map_write.go
fatal error: concurrent map writes

... ...

原生map的“先天不足”让其无法直接胜任某些场合的要求,于是gopher们便寻求其他路径。一种路径无非是基于原生map包装出一个支持并发读写的自定义map类型,比如,最简单的方式就是用一把互斥锁(sync.Mutex)同步各个goroutine对map内数据的访问;如果读多写少,还可以利用读写锁(sync.RWMutex)来保护map内数据,减少锁竞争,提高并发读的性能。很多第三方map的实现原理也大体如此。

另外一种路径就是使用sync.Map

二. sync.Map的原理简述

按照官方文档,sync.Map是goroutine-safe的,即多个goroutine同时对其读写都是ok的。和第一种路径的最大区别在于,sync.Map对特定场景做了性能优化,一种是读多写少的场景,另外一种多个goroutine读/写/修改的key集合没有交集。

下面是两种技术路径的性能基准测试结果对比(macOS(4核8线程) go 1.14):

// 对应的源码在https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/go19-examples/benchmark-for-map下面

$go test -bench .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/bigwhite/experiments/go19-examples/benchmark-for-map
BenchmarkBuiltinMapStoreParalell-8           7945152           179 ns/op
BenchmarkSyncMapStoreParalell-8              3523468           387 ns/op
BenchmarkBuiltinRwMapStoreParalell-8         7622342           190 ns/op
BenchmarkBuiltinMapLookupParalell-8          7319148           163 ns/op
BenchmarkBuiltinRwMapLookupParalell-8       21800383            55.2 ns/op
BenchmarkSyncMapLookupParalell-8            70512406            18.5 ns/op
BenchmarkBuiltinMapDeleteParalell-8          8773206           174 ns/op
BenchmarkBuiltinRwMapDeleteParalell-8        5424912           214 ns/op
BenchmarkSyncMapDeleteParalell-8            49899008            23.7 ns/op
PASS
ok      github.com/bigwhite/experiments/go19-examples/benchmark-for-map    15.727s

我们看到:sync.Map在读和删除两项性能基准测试上的数据都大幅领先使用sync.Mutex或RWMutex包装的原生map,仅在写入一项上存在一倍的差距。sync.Map是如何实现如此高的读取性能的呢?简单说:空间换时间+读写分离+原子操作(快路径)。

sync.Map底层使用了两个原生map,一个叫read,仅用于读;一个叫dirty,用于在特定情况下存储最新写入的key-value数据:

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图:sync.Map内置两个原生map

read(这个map)好比整个sync.Map的一个“高速缓存”,当goroutine从sync.Map中读取数据时,sync.Map会首先查看read这个缓存层是否有用户需要的数据(key是否命中),如果有(命中),则通过原子操作将数据读取并返回,这是sync.Map推荐的快路径(fast path),也是为何上面基准测试结果中读操作性能极高的原因。

三. 通过实例深入理解sync.Map的原理

sync.Map源码(Go 1.14版本)不到400行,应该算是比较简单的了。但对于那些有着“阅读源码恐惧症”的gopher来说,我们可以通过另外一种研究方法:实例法,并结合些许源码来从“黑盒”角度理解sync.Map的工作原理。这种方法十分适合那些相对独立、可以从标准库中“单独”取出来的包,而sync.Map就是这样的包。

首先,我们将sync.Map从标准库源码目录中拷贝一份,放入本地~/go/src/github.com/bigwhite/experiments/inside-syncmap/syncmap/sync下面,得益于go module的引入,我们在~/go/src/github.com/bigwhite/experiments/inside-syncmap/syncmap目录下面建立go.mod文件:

module github.com/bigwhite/go

go 1.14

这样我们就可以通过github.com/bigwhite/go/sync包路径导入module:github.com/bigwhite/go下面的sync包了。

接下来,我们给位于~/go/src/github.com/bigwhite/experiments/inside-syncmap/syncmap/sync下面的map.go中(sync.Map包的副本)添加一个Map类型的新方法Dump

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/inside-syncmap/syncmap/sync/map.go

func (m *Map) Dump() {
        fmt.Printf("=====> sync.Map:\n")
        // dump read
        read, ok := m.read.Load().(readOnly)
        fmt.Printf("\t read(amended=%v):\n", read.amended)
        if ok {
                // dump readOnly's map
                for k, v := range read.m {
                        fmt.Printf("\t\t %#v:%#v\n", k, v)
                }
        }

        // dump dirty
        fmt.Printf("\t dirty:\n")
        for k, v := range m.dirty {
                fmt.Printf("\t\t %#v:%#v\n", k, v)
        }

        // dump miss
        fmt.Printf("\t misses:%d\n", m.misses)

        // dump expunged
        fmt.Printf("\t expunged:%#v\n", expunged)
        fmt.Printf("<===== sync.Map\n")
}

这个方法将打印Map的内部状态以及read、dirty两个原生map中的所有key-value对,这样我们在初始状态、store key-value后、load key以及delete key后通过Dump方法输出sync.Map状态便可以看到不同操作后sync.Map内部的状态变化,从而间接了解sync.Map的工作原理。下面我们就分情况剖析sync.Map的行为特征。

1. 初始状态

sync.Map是零值可用的,我们可以像下面这样定义一个sync.Map类型变量,并无需做显式初始化(关于零值可用,在我的Go专栏《改善Go语言编程质量的50个有效实践》中有专门的一节详述,有兴趣的gopher可以订阅学习^_^)。

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/inside-syncmap/syncmap/main.go

var m sync.Map

我们通过Dump输出初始状态下的sync.Map的内部状态:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/inside-syncmap/syncmap/main.go

func main() {
        var m sync.Map
        fmt.Println("sync.Map init status:")
        m.Dump()

        ... ...

}

运行后,输出如下:

sync.Map init status:
=====> sync.Map:
     read(amended=false):
     dirty:
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc0001101e0)
<===== sync.Map

在初始状态下,dirty和read两个内置map内都无数据。expunged是一个哨兵变量(也是一个包内的非导出变量),它在sync.Map包初始化时就有了一个固定的值。该变量在后续用于元素删除场景(删除的key并不立即从map中删除,而是将其value置为expunged)以及load场景。如果哪个key值对应的value值与explunged一致,说明该key已经被map删除了(即便该key所占用的内存资源尚未释放)。

// map.go

var expunged = unsafe.Pointer(new(interface{}))

2. 写入数据(store)

下面,我们向Map写入一条数据:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/inside-syncmap/syncmap/main.go

type val struct {
        s string
}

func main() {
        ... ...
        val1 := &val{"val1"}
        m.Store("key1", val1)
        fmt.Println("\nafter store key1:")
        m.Dump()

        ... ...

}

我们看一下存入新数据后,Map内部的状态:

after store key1:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000108080)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000108040)
<===== sync.Map

我们看到写入(key1,value1)后,Map中有两处变化,一处是dirty map,新写入的数据存储在dirty map中;第二处是read中的amended值由false变为了true,表示dirty map中存在某些read map还没有的key

3. dirty提升(promoted)为read

此时,如果我们调用一次sync.Map的Load方法,无论传给Load的key值是否为”key1″还是其他,sync.Map内部都会发生较大变化,我们来看一下:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/inside-syncmap/syncmap/main.go

        m.Load("key2") //这里我们尝试load key="key2"
        fmt.Println("\nafter load key2:")
        m.Dump()

下面是Load方法调用后Dump方法输出的内容:

after load key2:
=====> sync.Map:
     read(amended=false):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
     dirty:
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

我们看到:原dirty map中的数据被提升(promoted)到read map中了,提升后amended值重新变回false

结合sync.Map中Load方法的源码,我们得出如下sync.Map的工作原理:当Load方法在read map中没有命中(miss)传入的key时,该方法会再次尝试在dirty中继续匹配key;无论是否匹配到,Load方法都会在锁保护下调用missLocked方法增加misses的计数(+1);如果增加完计数的misses值大于等于dirty map中的元素个数,则会将dirty中的元素整体提升到read:

// $GOROOT/src/sync/map.go

func (m *Map) missLocked() {
        m.misses++  //计数+1
        if m.misses < len(m.dirty) {
                return
        }
        m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})  // dirty提升到read
        m.dirty = nil  // dirty置为nil
        m.misses = 0 // misses计数器清零
}

为了验证上述promoted的条件,我们再来做一组实验:

        val2 := &val{"val2"}
        m.Store("key2", val2)
        fmt.Println("\nafter store key2:")
        m.Dump()

        val3 := &val{"val3"}
        m.Store("key3", val3)
        fmt.Println("\nafter store key3:")
        m.Dump()

        m.Load("key1")
        fmt.Println("\nafter load key1:")
        m.Dump()

        m.Load("key2")
        fmt.Println("\nafter load key2:")
        m.Dump()

        m.Load("key2")
        fmt.Println("\nafter load key2 2nd:")
        m.Dump()

        m.Load("key2")
        fmt.Println("\nafter load key2 3rd:")
        m.Dump()

在完成一次promoted动作之后,我们又向sync.Map中写入两个key:key2和key3,并在后续Load一次key1并连续三次Load key2,下面是Dump方法的输出结果:

after store key2:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010290)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

after store key3:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010290)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

after load key1:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
     dirty:
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010290)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

after load key2:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010290)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
     misses:1
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

after load key2 2nd:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010290)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
     misses:2
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

after load key2 3rd:
=====> sync.Map:
     read(amended=false):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010290)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
     dirty:
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

我们看到在写入key2这条数据后,dirty中不仅存储了key2这条数据,原read中的key1数据也被复制了一份存入到dirty中。这个操作是由sync.Map的dirtyLocked方法完成的:

// $GOROOT/src/sync/map.go

func (m *Map) dirtyLocked() {
        if m.dirty != nil {
                return
        }

        read, _ := m.read.Load().(readOnly)
        m.dirty = make(map[interface{}]*entry, len(read.m))
        for k, e := range read.m {
                if !e.tryExpungeLocked() {
                        m.dirty[k] = e
                }
        }
}

前面我们提到过,promoted(dirty -> read)是一个整体的指针交换操作,promoted时,sync.Map直接将原dirty指针store给read并将自身置为nil,因此sync.Map要保证amended=true时,dirty中拥有整个Map的全量数据,这样在下一次promoted(dirty -> read)时才不会丢失数据。不过dirtyLocked是通过一个迭代实现的元素从read到dirty的复制,如果Map中元素规模很大,这个过程付出的损耗将很大,并且这个过程是在锁保护下的。

在存入key3后,我们调用Load方法先load了key1,由于key1在read中有记录,因此此次load命中了,走的是快路径,对Map状态没有任何影响。

之后,我们又Load了key2,key2不在read中,因此产生了一次miss。misses增加计数后的值为1,而此时dirty中的元素数量为3,不满足promote的条件,于是没有执行promote操作。后续我们又连续进行了两次key2的Load操作,产生了两次miss事件后,misses的计数值等于了dirty中的元素数量,于是promote操作被执行,dirty map整体被置换给read,自己则变成了nil。

4. 更新已存在的key

我们再来看一下更新已存在的key的值的情况。首先是该key仅存在于read中(刚刚promote完毕),而不在dirty中。我们更新这时仅在read中存在的key2的值:

        val2_1 := &val{"val2_1"}
        m.Store("key2", val2_1)
        fmt.Println("\nafter update key2(in read, not in dirty):")
        m.Dump()

下面是Dump输出的结果:

after update key2(in read, not in dirty):
=====> sync.Map:
     read(amended=false):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2d0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2a0)}
     dirty:
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc00008e1e0)
<===== sync.Map

我们看到sync.Map直接更新了位于read中的key2的值(entry.storeLocked方法实现的),dirty和其他字段没有受到影响。

第二种情况是该key刚store到dirty中,尚未promote,不在read中。我们新增一个key4,并更新其值:

        val4 := &val{"val4"}
        m.Store("key4", val4)
        fmt.Println("\nafter store key4:")
        m.Dump()

        val4_1 := &val{"val4_1"}
        m.Store("key4", val4_1)
        fmt.Println("\nafter update key4(not in read, in dirty):")
        m.Dump()

dump方法的输出结果如下:

after store key4:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2d0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2a0)}
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2d0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2a0)}
         "key4":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e310)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc00008e1e0)
<===== sync.Map

after update key4(not in read, in dirty):
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2d0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2a0)}
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2d0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2a0)}
         "key4":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e330)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc00008e1e0)
<===== sync.Map

我们看到,sync.Map同样是直接将key4对应的value重新设置为新值(val4_1)。

5. 删除key

为了方便查看,我们将上述Map状态回滚到刚刚promote(dirty -> read)完的时刻,即:

after load key2 3rd:
=====> sync.Map:
     read(amended=false):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e270)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc00008e2a0)}
     dirty:
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc00008e1e0)
<===== sync.Map

删除key也有几种情况,我们分别来看一下:

  • 删除的key仅存在于read中

我们删除上面Map中仅存在于read中的key2:

        m.Delete("key2")
        fmt.Println("\nafter delete key2:")
        m.Dump()

删除后的Dump结果如下:

after delete key2:
=====> sync.Map:
     read(amended=false):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010240)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(nil)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
     dirty:
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

我们看到sync.Map并没有删除key2,而是将其value置为nil。

  • 删除的key仅存在于dirty中

为了构造初仅存在于dirty中的key,我们向sync.Map写入新数据key4,然后再立刻删除它

        val4 := &val{"val4"}
        m.Store("key4", val4)
        fmt.Println("\nafter store key4:")
        m.Dump()

        m.Delete("key4")
        fmt.Println("\nafter delete key4:")
        m.Dump()

上述代码的Dump结果如下:

after store key4:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000104220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001041e0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001042a0)}
     dirty:
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000104220)}
         "key4":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001042f0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001042a0)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc0001041e0)
<===== sync.Map

after delete key4:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000104220)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001041e0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001042a0)}
     dirty:
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001042a0)}
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000104220)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc0001041e0)
<===== sync.Map

我们看到:和仅在read中的情况不同(仅将value设置为nil),仅存在于dirty中的key被删除后,该key就不再存在了。这里还有一点值得注意的是:当向dirty写入key4时,dirty会复制read中的未被删除的元素,由于key2已经被删除,因此顺带将read中的key2对应的value设置为哨兵(expunged),并且该key不会被加入到dirty中。直到下一次promote,该key才会被回收(因为read被交换指向新的dirty,原read指向的内存将被GC)。

  • 删除的key既存在于read,也存在于dirty中

目前上述sync.Map实例中既存在于read,也存在于dirty中的key有key1和key3(key2已经被删除),我们这里以删除key1为例:

after delete key1:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001041e0)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001042a0)}
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(nil)}
     dirty:
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0001042a0)}
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(nil)}
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc0001041e0)
<===== sync.Map

我们看到删除key1后,read和dirty两个map中的key1均没有真正删除,而是将其value设置为nil。

我们再触发一次promote:连续调用两次导致read miss的LOAD:

        m.Load("key5")
        fmt.Println("\nafter load key5:")
        m.Dump()

        m.Load("key5")
        fmt.Println("\nafter load key5 2nd:")
        m.Dump()

调用后的Dump输出如下:

after load key5:
=====> sync.Map:
     read(amended=true):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(nil)}
         "key2":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
     dirty:
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(nil)}
     misses:1
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

after load key5 2nd:
=====> sync.Map:
     read(amended=false):
         "key1":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(nil)}
         "key3":&smap.entry{p:(unsafe.Pointer)(0xc0000102c0)}
     dirty:
     misses:0
     expunged:(unsafe.Pointer)(0xc000010200)
<===== sync.Map

我们看到虽然dirty中的key1已经处于被删除状态,但它仍算作dirty元素的个数,因此第二次miss才会触发promote。promote后,dirty被赋值给read,因此原dirty中的key1元素就顺带进入到read中,只能等下次写入一个不存在的新key时才能被置为哨兵值,并在下一次promote时才能被真正删除释放。

四. 小结

通过实例法,我们大致得到了sync.Map的工作原理和行为特征,从这些结果来看sync.Map并非是一个可应用于所有场合的goroutine-safe的map实现,但在读多写少的情况下,sync.Map才能发挥出最大的效能。

本文涉及代码可以在这里 https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/inside-syncmap 下载。


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