非线程安全的例子
slice
我们使用多个 goroutine 对类型为 slice 的变量进行操作，看看结果会变的怎么样。
如下：
func main() {
var s []string
for i := 0; i < 9999; i++ {
go func() {
s = append(s, "脑子进煎鱼了")
}()
}
fmt.Printf("进了 %d 只煎鱼", len(s))
}输出结果：
// 第一次执行
进了 5790 只煎鱼
// 第二次执行
进了 7370 只煎鱼
// 第三次执行
进了 6792 只煎鱼你会发现无论你执行多少次，每次输出的值大概率都不会一样。也就是追加进 slice 的值，出现了覆盖的情况。
因此在循环中所追加的数量，与最终的值并不相等。且这种情况，是不会报错的，是一个出现率不算高的隐式问题。
这个产生的主要原因是程序逻辑本身就有问题，同时读取到相同索引位，自然也就会产生覆盖的写入了。
map
同样针对 map 也如法炮制一下。重复针对类型为 map 的变量进行写入。
如下：
func main() {
s := make(map[string]string)
for i := 0; i < 99; i++ {
go func() {
s["煎鱼"] = "吸鱼"
}()
}
fmt.Printf("进了 %d 只煎鱼", len(s))
}输出结果：
fatal error: concurrent map writes
goroutine 18 [running]:
runtime.throw(0x10cb861, 0x15)
/usr/local/Cellar/go/1.16.2/libexec/src/runtime/panic.go:1117 +0x72 fp=0xc00002e738 sp=0xc00002e708 pc=0x1032472
runtime.mapassign_faststr(0x10b3360, 0xc0000a2180, 0x10c91da, 0x6, 0x0)
/usr/local/Cellar/go/1.16.2/libexec/src/runtime/map_faststr.go:211 +0x3f1 fp=0xc00002e7a0 sp=0xc00002e738 pc=0x1011a71
main.main.func1(0xc0000a2180)
/Users/eddycjy/go-application/awesomeProject/main.go:9 +0x4c fp=0xc00002e7d8 sp=0xc00002e7a0 pc=0x10a474c
runtime.goexit()
/usr/local/Cellar/go/1.16.2/libexec/src/runtime/asm_amd64.s:1371 +0x1 fp=0xc00002e7e0 sp=0xc00002e7d8 pc=0x1063fe1
created by main.main
/Users/eddycjy/go-application/awesomeProject/main.go:8 +0x55
好家伙，程序运行会直接报错。并且是 Go 源码调用 throw 方法所导致的致命错误，也就是说 Go 进程会中断。
不得不说，这个并发写 map 导致的 fatal error: concurrent map writes 错误提示。我有一个朋友，已经看过少说几十次了，不同组，不同人...
是个日经的隐式问题。
如何支持并发读写
对 map 上锁
实际上我们仍然存在并发读写 map 的诉求（程序逻辑决定），因为 Go 语言中的 goroutine 实在是太方便了。
像是一般写爬虫任务时，基本会用到多个 goroutine，获取到数据后再写入到 map 或者 slice 中去。
Go 官方在 Go maps in action 中提供了一种简单又便利的方式来实现：
var counter = struct{
sync.RWMutex
m map[string]int
}{m: make(map[string]int)}这条语句声明了一个变量，它是一个匿名结构（struct）体，包含一个原生和一个嵌入读写锁 sync.RWMutex。
要想从变量中中读出数据，则调用读锁：
counter.RLock()
n := counter.m["煎鱼"]
counter.RUnlock()
fmt.Println("煎鱼:", n)要往变量中写数据，则调用写锁：
counter.Lock()
counter.m["煎鱼"]++
counter.Unlock()这就是一个最常见的 Map 支持并发读写的方式了。
sync.Map
前言
虽然有了 Map+Mutex 的极简方案，但是也仍然存在一定问题。那就是在 map 的数据量非常大时，只有一把锁（Mutex）就非常可怕了，一把锁会导致大量的争夺锁，导致各种冲突和性能低下。
常见的解决方案是分片化，将一个大 map 分成多个区间，各区间使用多个锁，这样子锁的粒度就大大降低了。不过该方案实现起来很复杂，很容易出错。因此 Go 团队到比较为止暂无推荐，而是采取了其他方案。
该方案就是在 Go1.9 起支持的 sync.Map，其支持并发读写 map，起到一个补充的作用。
具体介绍
Go 语言的 sync.Map 支持并发读写 map，采取了 “空间换时间” 的机制，冗余了两个数据结构，分别是：read 和 dirty，减少加锁对性能的影响：
type Map struct {
mu Mutex
read atomic.Value // readOnly
dirty map[interface{}]*entry
misses int
}其是专门为 append-only 场景设计的，也就是适合读多写少的场景。这是他的优点之一。
若出现写多/并发多的场景，会导致 read map 缓存失效，需要加锁，冲突变多，性能急剧下降。这是他的重大缺点。
提供了以下常用方法：
func (m *Map) Delete(key interface{})
func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool)
func (m *Map) LoadAndDelete(key interface{}) (value interface{}, loaded bool)
func (m *Map) LoadOrStore(key, value interface{}) (actual interface{}, loaded bool)
func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool)
func (m *Map) Store(key, value interface{})
Delete：删除某一个键的值。
Load：返回存储在 map 中的键的值，如果没有值，则返回 nil。ok 结果表示是否在 map 中找到了值。
LoadAndDelete：删除一个键的值，如果有的话返回之前的值。
LoadOrStore：如果存在的话，则返回键的现有值。否则，它存储并返回给定的值。如果值被加载，加载的结果为 true，如果被存储，则为 false。
Range：递归调用，对 map 中存在的每个键和值依次调用闭包函数 f。如果 f 返回 false 就停止迭代。
Store：存储并设置一个键的值。
实际运行例子如下：
var m sync.Map
func main() {
//写入
data := []string{"煎鱼", "咸鱼", "烤鱼", "蒸鱼"}
for i := 0; i < 4; i++ {
go func(i int) {
m.Store(i, data[i])
}(i)
}
time.Sleep(time.Second)
//读取
v, ok := m.Load(0)
fmt.Printf("Load: %v, %v\n", v, ok)
//删除
m.Delete(1)
//读或写
v, ok = m.LoadOrStore(1, "吸鱼")
fmt.Printf("LoadOrStore: %v, %v\n", v, ok)
//遍历
m.Range(func(key, value interface{}) bool {
fmt.Printf("Range: %v, %v\n", key, value)
return true
})
}
输出结果：
Load: 煎鱼, true
LoadOrStore: 吸鱼, false
Range: 0, 煎鱼
Range: 1, 吸鱼
Range: 3, 蒸鱼
Range: 2, 烤鱼
为什么不支持
Go Slice 的话，主要还是索引位覆写问题，这个就不需要纠结了，势必是程序逻辑在编写上有明显缺陷，自行改之就好。
但 Go map 就不大一样了，很多人以为是默认支持的，一个不小心就翻车，这么的常见。那凭什么 Go 官方还不支持，难不成太复杂了，性能太差了，到底是为什么？
原因如下（via @go faq）：
典型使用场景：map 的典型使用场景是不需要从多个 goroutine 中进行安全访问。
非典型场景（需要原子操作）：map 可能是一些更大的数据结构或已经同步的计算的一部分。
性能场景考虑：若是只是为少数程序增加安全性，导致 map 所有的操作都要处理 mutex，将会降低大多数程序的性能。
汇总来讲，就是 Go 官方在经过了长时间的讨论后，认为 Go map 更应适配典型使用场景，而不是为了小部分情况，导致大部分程序付出代价（性能），决定了不支持。
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