在上一个“为什么Go Map and Slice非线程安全性？在文章中，我们讨论了MAP和SLICE非网络安全性问题的问题。基于此，这是两个当前使用的两个最同时的支持模型行业已扩展。
他们是：
有了选择，总会选择困难。这两种类型的选择如何，谁的表现更好？我有一个朋友说标准图书馆同步。映射性能很好，不要使用它。我听到谁...
今天，炸鱼将带您揭示Go Sync.map。我们将首先了解如何使用各种类型的GO地图，以及谁的性能是最好的！
然后，根据每个地图性能分析的结果，Sync.map的源代码是针对性的，以了解原因。
开始快乐地吮吸鱼的道路。
在GO官方文件中明确指出，该地图类型的一些建议：
同时，地图类型还优化了以下场景的性能：
与使用单独的Mutex或rwmutex的GO地图相比，使用地图类型可以大大减少锁。
在收听官方文档引入了很多好处之后，他没有谈论缺点，性能优化的优势是真实且可信的。
首先，我们定义了基本数据结构：
在支持方法方面，我们所有人都写了相应的添加，删除和更改的相应方法。用于随后的压力测试（仅一些代码显示）：
其余类型的方法基本上是相似的，因此在此不显示重复长度的问题。
压力测试方法的基本代码如下：
这主要是添加，删除和修改的代码和压力测量方法的准备。大白老板的GO19示例/基准图计划直接重复了压力测试代码。
您也可以使用GO提供的go_bench_test.go。有兴趣的合作伙伴可以自己拉下来尝试。
1）写：
Mutex，最快的是本机映射+读写锁（rwmutex）。
总体排序（从慢速到快速）为：Syncmapstore <mapstore <rwmapstore。
2）查找：
阅读和写作锁。最快的是类型。
总体顺序为：maplookup <rwmaplookup <syncmaplookup。
3）删除：
最快的类型是类型。
总体顺序为：rwmapdelete <mapdelete <syncmapdelete。
根据上述压力测试结果，我们可以得到类型：
因此，在实际的业务场景中，它是一个场景，具有更多的写作和更少的写作，建议使用该类型。
但是，如果有很多场景，例如多个循环写作的多个goroutine批次，建议开放另一种方式，并且性能不会难以忍受（没有性能要求不同）。
显然，在测试结果之后如何进行测试。我们需要进一步挖掘并知道为什么。
为什么测试结果的类型如此“部分”，为什么操作性如此之高，并且操作性性能很糟糕。他是如何设计的？
该类型的基础数据结构如下：
在阅读和肮脏中，涉及一个结构化体：
它包含一个指针P，该指针用于指向用户的元素（键）的值。
建议您了解阅读，肮脏，进入和看不清，饮食的效果会更好，并且将来会围绕这些概念而流动。
在焦点中，地图类型中有两个“地图”。一个称为读取，另一个称为肮脏，而长则几乎是相同的：
2同步地图
当我们从同步类型中读取数据时，它将首先检查所需元素是否包含读取中所需的元素：读取：
Sync.map的阅读性能如此之高的原因是，巧妙的读取设计是一个缓存层，它提供了快速的路径搜索。
同时，它结合了修改后的属性，支持设施解决了锁定所有阅读的问题，并实现了阅读此场景的高度性能。
我们直接注意商店方法的类型。该方法的作用是添加或更新元素。
源代码如下：
呼叫方法检查此元素是否存在。如果您存在并且未标记为已删除，则尝试存储它。
如果该元素不存在或已被标记为已删除，请继续进行以下过程：
由于它已经达到了肮脏的过程，因此该方法直接调用了锁定方法以确保数据安全性的方法，这也是强调性能不佳的第一个行为。
它分为以下三个处理分支：
我们认为，编写该过程的总体过程是：
回到最初的话题，为什么他有这么多写作表现。
最好知道这种类型不适合编写更多。最好读写少。
如果有大量数据，您需要考虑是否可以接受数据复制数据的意外抖动。
目前，一些朋友可能正在思考。在写作过程中，理论上和删除不会太远。如何删除表演似乎还可以。油腻的是什么？
源代码如下：
删除是一个标准开口，并且仍在阅读以检查元素是否存在。
如果存在，该呼叫被标记为删除，这非常有效。它可以在读取的元素中清楚地删除，并且性能非常好。
如果它不存在，也就是说，对于肮脏的过程：
如果读取中不存在该元素，则脏物不是空的，并且读取和肮脏是不一致的（使用修订），这表明有必要操作肮脏和上锁。
重复双重检查，如果读取仍然不存在。
应该注意的是，删除频率较高的方法：
此方法是将entry.p设置为nil，并将其标记为已删除（删除状态）而不是真正删除。
注意：不要滥用。从字节共享的情况下，它们将连接作为键输入，因此它们与此连接有关，例如：Buffer的内存将永远不会发布...
通过阅读本文，我们清楚地阐明了本机地图 +相互锁定/读写锁之间的性能。
尽管标准库支持并发的阅读和写作图，但它更适合阅读更多场景，因为他所写的表演相对较差，并且在使用时应考虑这一点。
此外，我们对性能差异进行了深入的源分析，并了解了其背后的快速和缓慢的原因，并意识到了它知道它的原因。
令人担忧的是，看到地图的复杂性真的很担心。每个人都认为，如果这篇文章很好，欢迎与更多的Go爱好者分享:)
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