13518219792
前面的有篇文章在讲资源竞争的时候，提到了互斥锁。互斥锁的根本就是当一个goroutine访问的时候，其他goroutine都不能访问，这样肯定保证了资源的同步，避免了竞争，不过也降低了性能。
仔细剖析我们的场景，当我们读取一个数据的时候，如果这个数据永远不会被修改，那么其实是不存在资源竞争的问题的。因为数据是不变的，不管怎么读取，多少goroutine同时读取，都是可以的。
所以其实读取并不是问题，问题主要是修改。修改的数据要同步，这样其他goroutine才可以感知到。所以真正的互斥应该是读取和修改、修改和修改之间，读取和读取是没有互斥操作的。
所以这就延伸出来另外一种锁，叫做读写锁。
读写锁可以让多个读操作同时并发，同时读取，但是对于写操作是完全互斥的。也就是说，当一个goroutine进行写操作的时候，其他goroutine既不能进行读操作，也不能进行写操作。
var count int
var wg sync.WaitGroup
func main() {
wg.Add(10)
for i:=0;i<5;i++ {
go read(i)
}
for i:=0;i<5;i++ {
go write(i);
}
wg.Wait()}func read(n int) {
fmt.Printf("读goroutine %d 正在读取...\n",n)
v := count
fmt.Printf("读goroutine %d 读取结束，值为：%d\n", n,v)
wg.Done()
}
func write(n int) {
fmt.Printf("写goroutine %d 正在写入...\n",n)
v := rand.Intn(1000)
count = v
fmt.Printf("写goroutine %d 写入结束，新值为：%d\n", n,v)
wg.Done()
}以上我们定义了一个共享的资源count，并且声明了两个函数read和write进行读写。在main函数的测试中，我们同时启动了 5 个读写goroutine进行读写操作，通过打印的结果来看，写入操作是处于竞争状态的，有的写入操作被覆盖了。通过go build -race也可以看到更明细的竞争态。
针对这种情况，第一个方案是加互斥锁，同时只能有一个goroutine可以操作count。但是这种方法性能比较慢，而且我们说的读操作可以不互斥，所以这种情况比较适合使用读写锁。
var count int
var wg sync.WaitGroup
var rw sync.RWMutex
func main() {
wg.Add(10)
for i:=0;i<5;i++ {
go read(i)
}
for i:=0;i<5;i++ {
go write(i);
}
wg.Wait()}func read(n int) {
rw.RLock()
fmt.Printf("读goroutine %d 正在读取...\n",n)
v := count
fmt.Printf("读goroutine %d 读取结束，值为：%d\n", n,v)
wg.Done()
rw.RUnlock()}func write(n int) {
rw.Lock()
fmt.Printf("写goroutine %d 正在写入...\n",n)
v := rand.Intn(1000)
count = v
fmt.Printf("写goroutine %d 写入结束，新值为：%d\n", n,v)
wg.Done()
rw.Unlock()
}我们在read里使用读锁，也就是RLock和RUnlock，写锁的方法名和我们平时使用的一样，是Lock和Unlock。这样，我们就使用了读写锁，可以并发地读，但是同时只能有一个写，并且写的时候不能进行读操作。现在我们再运行代码，可以从输出的数据看到，可以读到新值了。
我们同时也可以使用go build -race检测，也没有竞争提示了。
我们在做Java开发的时候，肯定知道SynchronizedMap这个Map，它是一个在多线程下安全的Map，我们可以通过Collections.synchronizedMap(Map
package common
import (
"sync")
//安全的Map
type SynchronizedMap struct {
rw *sync.RWMutex
data map[interface{}]interface{}
}
//存储操作
func (sm *SynchronizedMap) Put(k,v interface{}){
sm.rw.Lock()
defer sm.rw.Unlock()
sm.data[k]=v
}
//获取操作
func (sm *SynchronizedMap) Get(k interface{}) interface{}{
sm.rw.RLock()
defer sm.rw.RUnlock()
return sm.data[k]
}
//删除操作
func (sm *SynchronizedMap) Delete(k interface{}) {
sm.rw.Lock()
defer sm.rw.Unlock()
delete(sm.data,k)
}
//遍历Map，并且把遍历的值给回调函数，可以让调用者控制做任何事情
func (sm *SynchronizedMap) Each(cb func (interface{},interface{})){
sm.rw.RLock()
defer sm.rw.RUnlock()
for k, v := range sm.data {
cb(k,v)
}
}
//生成初始化一个SynchronizedMap
func NewSynchronizedMap() *SynchronizedMap{
return &SynchronizedMap{
rw:new(sync.RWMutex),
data:make(map[interface{}]interface{}),
}
}这个安全的Map被我们定义为一个SynchronizedMap的结构体，这个结构体里有两个字段，一个是读写锁rw，一个是存储数据的data，data是map类型。
然后就是给SynchronizedMap定义一些方法，如果这些方法是增删改的，就要使用写锁；如果是只读的，就使用读锁。这样就保证了我们数据data在多个goroutine下的安全性。
有了这个安全的Map我们就可以在多goroutine下增删改查数据了，都是安全的。
这里定义了一个Each方法，这个方法很有意思，用过Gradle的都知道，也有类似遍历Map的方法。这个方法我们可以传入一个回调函数作为参数，来对我们遍历的SynchronizedMap数据进行处理，比如我打印SynchronizedMap中的数据。
sm.Each(func(k interface{}, v interface{}) {
fmt.Println(k," is ",v)
}sm就是一个SynchronizedMap，非常简洁吧。
以上就是读写锁使用的一个例子。我们可以把这个map数据当成缓存数据，或者当成数据库，然后使用读写锁进行控制，可以多读，但是只能有一个写。
创新互联www.cdcxhl.cn，专业提供香港、美国云服务器，动态BGP最优骨干路由自动选择，持续稳定高效的网络助力业务部署。公司持有工信部办法的idc、isp许可证， 机房独有T级流量清洗系统配攻击溯源，准确进行流量调度，确保服务器高可用性。佳节活动现已开启，新人活动云服务器买多久送多久。
