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2.Go同步原语之sync/Map
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大家好,高并o高我是发源 G哥! 今天,并发编程我向大家分享一个利用 Go 语言打造的高并o高简易版 Redis 项目,这个项目旨在帮助开发者深入了解 Go 语言和构建高并发中间件。发源 这个简易版 Redis 并发编程家族树源码具备基本功能,如数据存储、高并o高缓存和键值对操作等,发源满足开发者学习和实践需求。并发编程通过探索此项目,高并o高不仅能够深化对 Go 语言的发源理解,还能够领略到使用 Go 语言开发高性能、并发编程并发处理系统的高并o高魅力。 项目提供了 Darwin (MacOS) 和 Linux 版本的发源可执行文件,使用简便。并发编程启动方法如下:下载项目可执行文件
运行启动命令
启动后,即可通过 redis-cli 或其他 Redis 客户端连接到默认监听的 端口,进行数据交互。 项目代码量较多,但学习并非难事。作者提供了详尽的文华高频源码教程指南,覆盖从 Go 编写 TCP 服务器到实现内存数据库、GeoHash 搜索功能等核心内容,对学习者友好。 感谢作者对开源社区的贡献,通过这个项目,开发者能够在实践中学到宝贵的经验。项目地址如下: github.com/HDT/godi... 通过探索和实践这个简易版 Redis 项目,相信你能够提升编程技能,更好地理解 Go 语言在并发处理和高性能系统构建中的应用。Go同步原语之sync/Map
在Go语言中,现场抽奖源码map的并发使用是不安全的,当多个goroutine同时对一个map进行读写操作时,会发生数据竞争问题。通过使用`go`自带的`-race`检测,可以发现存在数据竞争,即`data race`。解决数据竞争问题,常见的方法是加锁。然而,加锁会带来大量的涨停统计源码开销,在高并发场景下,锁的争用会导致系统性能下降。因此,Go语言提供了内置的`sync.Map`,它可以解决并发问题。
`sync.Map`是`sync`包下的一个特殊结构,它对外提供了常用的方法。基本使用示例包括加载、存储和删除数据。`sync.Map`的331买点源码核心数据结构包括`read`和`dirty`两个map。`sync.Map`的`Load`函数是负责查询和读取map数据的函数,它通过`read`缓存层优先读取数据,提高了读性能。`Store`函数用于更新数据,而`Delete`函数则负责删除Map中的数据。`Range`函数提供了遍历`sync.Map`的方式,保证了在遍历过程中并发读写操作的正确性。
`sync.Map`的实现原理中,`read`好比整个`sync.Map`的“高速缓存”,当goroutine从`sync.Map`中读取数据时,会首先查看`read`缓存层是否有需要的数据(key是否命中),如果有(key命中),则通过原子操作将数据读取并返回。这就是`sync.Map`推荐的快路径,也是其读性能极高的原因。
`sync.Map`的`Store`函数用于更新数据,它首先检查`read`缓存层是否有对应key的数据,如果有,则直接更新;如果没有,则需要先删除`read`缓存层的数据,然后通过加锁的方式在`dirty`map中更新数据。`Delete`函数则会从`sync.Map`中删除指定的key及其对应的value。
`sync.Map`的`Range`函数提供了O(N)的方式遍历`sync.Map`,遍历过程中,如果在`dirty`map中发生了新的写入操作,会将`dirty`map中的状态提升为`read`map的状态,确保遍历的原子性。
`orcaman/concurrent-map`是一个适用于反复插入和读取新值的库。它通过分片加锁的方式,降低锁的粒度,从而达到最少的锁等待时间,实现并发安全。
`sync.Map`的设计目的是为了在读多写少的情况下,提供并发安全的同时又不需要锁的开销。然而,在写多读少的情况下,它的性能可能不如常规的`map`。因此,选择合适的并发数据结构取决于具体的应用场景和性能需求。
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