Go语言是谷歌2009发布的第二款开源编程语言。
Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化，使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支持并行进程。
因而一直想的是自己可以根据自己学习和使用Go语言编程的心得，写一本Go的书可以帮助想要学习Go语言的初学者快速入门开发和使用！
在Go1.9之前，Go自带的Map不是并发安全的,因此我们需要自己再封装一层，给Map加上把读写锁,例如:
type MapWithLock struct {
sync.RWMutex
M map[string]Kline
}用MapWithLock的读写锁去控制map的并发安全。
但是到了 Go1.9 发布，它有了一个新的特性，那就是sync.map，它是原生支持并发安全的map，不过它的用法和以前我们熟悉的map完全不一样，主要还是因为sync.map封装了更为复杂的数据结构，用来实现比之前加锁map更优秀的性能。
在Go 1.9中 sync.Map 是怎么实现的呢,它又是如何解决并发提升性能的呢？我们一起看看Sync.Map的实现和优化的点在哪里。
空间换时间。 通过冗余的两个数据结构(read、dirty),实现加锁对性能的影响。使用只读数据(read)，避免读写冲突。动态调整，miss次数多了之后，将dirty数据提升为read。double-checking。
延迟删除。 删除一个键值只是打标记，只有在提升dirty的时候才清理删除的数据。优先从read读取、更新、删除，因为对read的读取不需要锁。
sync.Map的数据结构：
type Map struct {
// 当涉及到dirty数据的操作的时候，需要使用这个锁
mu Mutex
// 一个只读的数据结构，因为只读，所以不会有读写冲突。
// 所以从这个数据中读取总是安全的。
// 实际上，实际也会更新这个数据的entries,如果entry是未删除的(unexpunged), 并不需要加锁。如果entry已经被删除了，需要加锁，以便更新dirty数据。
read atomic.Value // readOnly
// dirty数据包含当前的map包含的entries,它包含最新的entries(包括read中未删除的数据,虽有冗余，但是提升dirty字段为read的时候非常快，不用一个一个的复制，而是直接将这个数据结构作为read字段的一部分),有些数据还可能没有移动到read字段中。
// 对于dirty的操作需要加锁，因为对它的操作可能会有读写竞争。
// 当dirty为空的时候， 比如初始化或者刚提升完，下一次的写操作会复制read字段中未删除的数据到这个数据中。
dirty map[interface{}]*entry
// 当从Map中读取entry的时候，如果read中不包含这个entry,会尝试从dirty中读取，这个时候会将misses加一，
// 当misses累积到 dirty的长度的时候， 就会将dirty提升为read,避免从dirty中miss太多次。因为操作dirty需要加锁。
misses int
}它的数据结构很简单，值包含四个字段：read、mu、dirty、misses。
readOnly.m 和 Map.dirty 存储的值类型是 *entry,它包含一个指针p,指向用户存储的value值。
type entry struct {
p unsafe.Pointer // *interface{}
}p通常有三种类型的值:
- nil: entry已被删除了，并且
m.dirty为nil - expunged: entry已被删除了，并且
m.dirty不为nil，而且这个entry不存在于m.dirty中 - 其它： entry是一个正常的值
它使用了冗余的数据结构read、dirty。dirty中会包含read中为删除的entries，新增加的entries会加入到dirty中。
read的数据结构是：
type readOnly struct {
m map[interface{}]*entry
amended bool // 如果Map.dirty有些数据不在中的时候，这个值为true
}amended指明 Map.dirty 中有 readOnly.m 未包含的数据，所以如果从 Map.read 找不到数据的话，还要进一步到 Map.dirty 中查找。
对Map.read的修改是通过原子操作进行的。
虽然read和dirty有冗余数据，但这些数据是通过指针指向同一个数据，所以尽管Map的value会很大，但是冗余的空间占用还是有限的。
sync.Map主要有五个方法:
1、Load:取key对应的value.
2、Store:存 key,value.
3、Delete:删除key,及其value.
4、Range:遍历所有的key,value.
- Load方法
Load方法，提供一个键key,查找对应的值value,如果不存在，通过ok反映：
func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
// 1.首先从m.read中得到只读readOnly,从它的map中查找，不需要加锁
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
e, ok := read.m[key]
// 2. 如果没找到，并且m.dirty中有新数据，需要从m.dirty查找，这个时候需要加锁
if !ok && read.amended {
m.mu.Lock()
// 双检查，避免加锁的时候m.dirty提升为m.read,这个时候m.read可能被替换了。
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
e, ok = read.m[key]
// 如果m.read中还是不存在，并且m.dirty中有新数据
if !ok && read.amended {
// 从m.dirty查找
e, ok = m.dirty[key]
// 不管m.dirty中存不存在，都将misses计数加一
// missLocked()中满足条件后就会提升m.dirty
m.missLocked()
}
m.mu.Unlock()
}
if !ok {
return nil, false
}
return e.load()
}这里会先从m.read中加载，不存在的情况下，并且m.dirty中有新数据，加锁，然后从m.dirty中加载。其次是这里使用了双检查的处理，因为在下面的两个语句中，这两行语句并不是一个原子操作。
if !ok && read.amended {
m.mu.Lock()当第一句执行的时候条件满足，但是在加锁之前，m.dirty可能被提升为m.read,所以加锁后还得再检查m.read，后续的方法中都使用了这个方法。
如果我们查询的键值正好存在于m.read中，无须加锁，直接返回，理论上性能优异。即使不存在于m.read中，经过miss几次之后，m.dirty会被提升为m.read，又会从m.read中查找。所以对于更新／增加较少，加载存在的key很多的case,性能基本和无锁的map类似。
接着我们看下如何m.dirty是如何被提升的。 missLocked方法中可能会将m.dirty提升。
func (m *Map) missLocked() {
m.misses++
if m.misses < len(m.dirty) {
return
}
m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
m.dirty = nil
m.misses = 0
}上面的最后三行代码就是提升m.dirty的，很简单的将m.dirty作为readOnly的m字段，原子更新m.read。提升后m.dirty、m.misses重置， 并且m.read.amended为false。
- Store方法
Store方法是更新或者新增一个entry。
func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
// 如果m.read存在这个键，并且这个entry没有被标记删除，尝试直接存储。
// 因为m.dirty也指向这个entry,所以m.dirty也保持最新的entry。
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
return
}
// 如果`m.read`不存在或者已经被标记删除
m.mu.Lock()
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
if e, ok := read.m[key]; ok {
if e.unexpungeLocked() { //标记成未被删除
m.dirty[key] = e //m.dirty中不存在这个键，所以加入m.dirty
}
e.storeLocked(&value) //更新
} else if e, ok := m.dirty[key]; ok { // m.dirty存在这个键，更新
e.storeLocked(&value)
} else { //新键值
if !read.amended { //m.dirty中没有新的数据，往m.dirty中增加第一个新键
m.dirtyLocked() //从m.read中复制未删除的数据
m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
}
m.dirty[key] = newEntry(value) //将这个entry加入到m.dirty中
}
m.mu.Unlock()
}
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
}
}
}
func (e *entry) tryExpungeLocked() (isExpunged bool) {
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
for p == nil {
// 将已经删除标记为nil的数据标记为expunged
if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, nil, expunged) {
return true
}
p = atomic.LoadPointer(&e.p)
}
return p == expunged
}通常是先从操作m.read开始的，如果不满足条件再加锁，然后操作m.dirty。Store 方法可能会在某种情况下(初始化或者m.dirty刚被提升后)从m.read中复制数据，如果这个时候m.read中数据量非常大，可能会影响性能。
- Delete方法
Delete方法用来删除一个键值。
func (m *Map) Delete(key interface{}) {
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
e, ok := read.m[key]
if !ok && read.amended {
m.mu.Lock()
read, _ = m.read.Load().(readOnly)
e, ok = read.m[key]
if !ok && read.amended {
delete(m.dirty, key)
}
m.mu.Unlock()
}
if ok {
e.delete()
}
}这里的删除操作还是从m.read中开始， 如果这个entry不存在于m.read中，并且m.dirty中有新数据，则加锁尝试从m.dirty中删除。
此外需要,双检查的。 从m.dirty中直接删除即可，就当它没存在过，但是如果是从m.read中删除，并不会直接删除，而是打标记：
func (e *entry) delete() (hadValue bool) {
for {
p := atomic.LoadPointer(&e.p)
// 已标记为删除
if p == nil || p == expunged {
return false
}
// 原子操作，e.p标记为nil
if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
return true
}
}
}- Range方法
因为for ... range map是内建的语言特性，所以没有办法使用for range遍历sync.Map, 但是可以使用它的Range方法，通过回调的方式遍历。
func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) {
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
// 如果m.dirty中有新数据，则提升m.dirty,然后在遍历
if read.amended {
//提升m.dirty
m.mu.Lock()
read, _ = m.read.Load().(readOnly) //双检查
if read.amended {
read = readOnly{m: m.dirty}
m.read.Store(read)
m.dirty = nil
m.misses = 0
}
m.mu.Unlock()
}
// 遍历, for range是安全的
for k, e := range read.m {
v, ok := e.load()
if !ok {
continue
}
if !f(k, v) {
break
}
}
}Range方法调用前可能会做一个m.dirty的提升，不过提升m.dirty不是一个耗时的操作。