【先容一个组件】go: Copy-On-Write map，对读极多和写极少的场景做优化 ...

作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！

• cnblogs博客
  
• zhihu
  
• Github
  
• 公众号:不苟言笑的瞎扯
  
  
  
  

代码请看：https://github.com/ahfuzhang/cowmap
有这样一种场景：数据量不多的map，在使用中读极多写极少。为了在这种场景下做极致的优化，我实现了 copy-on-write 的map:
实在现原理为：全部的读都可以不加锁的并发读取，一旦需要写，则 copy 一份原来的map，在备份上修改，然后通过原子操纵把指针切换到新的对象上。
我对比了CowMap(Copy-On-Write Map) 和 sync.Map , 以及普通map + 读写锁三种方式的性能：
Read-write rateTypens/op99.99% : 0.01%CowMap4.64999.99% : 0.01%map + sync.RWMutex187.599.99% : 0.01%sync.Map15.0699.90% : 0.10%CowMap32.7099.90% : 0.10%map + sync.RWMutex159.999.90% : 0.10%sync.Map14.0899.00% : 1.00%CowMap303.699.00% : 1.00%map + sync.RWMutex105.799.00% : 1.00%sync.Map14.08因此，当读的比例超过 99.99%时，CowMap 是 sync.Map 的 3.24 倍。是 map+sync.RWMutex 的 40.33 倍。
不过我认为更好的视线方法，还是应该参考 rust hashbrown 的实现(see: 《Swisstable：C++中比std::unordered_map更快的hash表》)，这样有大概实现这样一些优化：

• 由于hash的布局是平坦的数组，理论上在不扩容和缩容的前提下，读写都能做到无锁
  
• 使用simd指令集来搜索位置，可以大概提供更好的查找速度。
  

Have Fun.
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。