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前面的有篇文章在讲资源竞争的时候，讲互斥锁，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 intvar wg sync.WaitGroupfunc 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2个函数进行读写read和write，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，同时智能有一个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 intvar wg sync.WaitGroupvar rw sync.RWMutexfunc 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Lock和Unlock,这样，我们就使用了读写锁，可以并发的读，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，可以独到新值了。 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<K, V>)来获取一个安全的Map，下面我们看看如何使用读写锁，基于Go语言来实现一个安全的Map 。 package commonimport ( "sync")//安全的Maptype 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SynchronizedMapfunc 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。
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