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go map fatal error:concurrent map read and map write

2017-05-26 22:29 603 查看

go map fatal error:concurrent map read and map write

golang中map并发读写问题及解决方法


go语言切片slice的线程协程安全问题

一、map并发读写问题

如果map由多协程同时读和写就会出现 fatal error:concurrent map read and map write的错误

如下代码很容易就出现map并发读写问题

func main(){

c := make(map[string]int)

       Go func() {//开一个协程写map

            for j := 0; j < 1000000; j++ {

              c[fmt.Sprintf("%d", j)] = j

            }

       }()

       go func() {    //开一个协程读map

             for j := 0; j < 1000000; j++ {

                 fmt.Println(c[fmt.Sprintf("%d",j)])

             }

       }()

 time.Sleep(time.Second*20)

}

 

 

 

多个协程同时写也会出现fatal error: concurrent map writes的错误

如下代码很容易出现map并发写的问题

func main(){

c := make(map[string]int)

for i := 0; i < 100; i++ {

        go func() {  //开100个协程并发写map

              for j := 0; j < 1000000; j++ {

                     c[fmt.Sprintf("%d", j)] = j

              }

        }()

        }

       time.Sleep(time.Second*20)  //让执行main函数的主协成等待20s,不然不会执行上面的并发操作

}

 

二、出现问题的原因

因为map为引用类型,所以即使函数传值调用,参数副本依然指向映射m, 所以多个goroutine并发写同一个映射m, 写过多线程程序的同学都知道,对于共享变量,资源,并发读写会产生竞争的, 故共享资源遭到破坏

 

三、解决方法

1、加锁

(1)通用锁

type Demo struct {

  Data map[string]string 

  Lock sync.Mutex

}

 

func (d Demo) Get(k string) string{

  d.Lock.Lock()

  defer d.Lock.UnLock()

  return d.Data[k]

}

 

func (d Demo) Set(k,v string) {

  d.Lock.Lock()

  defer d.Lock.UnLock()

  d.Data[k]=v

}

 

 

(2)读写锁

type MapTplResCode
struct {
    Data map[string]int
    Lock *sync.RWMutex
}

func (d MapTplResCode)
Get(k string) (int,
bool) {
    d.Lock.RLock()
    defer d.Lock.RUnlock()
    if v,
ok := d.Data[k]; ok {
        return v,
true
    }
    return 0,
false
}

func (d MapTplResCode)
Set(k string, v
int) {
    d.Lock.Lock()
    defer d.Lock.Unlock()
    d.Data[k] = v
}

func (d MapTplResCode)
Init() {
    d.Lock.Lock()
    defer d.Lock.Unlock()
    //d.Data = make(map[string]int)
    for key,
_ := range d.Data {
        delete(d.Data, key)
    }
}

 

 

2、利用channel串行化处理
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标签:  concurrent map read