在 golang中，想要并发安全的操作map，可以使用sync.Map结构，sync.Map 是一个适合读多写少的数据结构，今天我们来看看它的设计思想，来看看为什么说它适合读多写少的场景。
如下，是golang 中sync.Map的数据结构，其中 属性read 是 只读的 map，dirty 是负责写入的map，sync.Map中的键值对value值本质上都是entry指针类型，entry中的p才指向了实际存储的value值。
// sync.Map的核心数据结构
type Map struct {
mu Mutex // 对 dirty 加锁保护，线程安全
read atomic.Value // read 只读的 map，充当缓存层
dirty map[interface{}]*entry // 负责写操作的 map，当misses = len(dirty)时，将其赋值给read
misses int // 未命中 read 时的累加计数，每次+1
}
// 上面read字段的数据结构
type readOnly struct {
m map[interface{}]*entry //
amended bool // Map.dirty的数据和这里read中 m 的数据不一样时，为true
}
// 上面m字段中的entry类型
type entry struct {
// value是个指针类型
p unsafe.Pointer // *interface{}
}
我们从一个sync.Map的数据写入和数据查询 两个过程来分析这两个map中数据的变化。
我将不展示具体的代码，仅仅讲述数据的流动，相信懂了这个以后再去看代码应该不难。
步骤一: 首先是一个初始的sync.Map 结构，我们往其中写入数据，数据会写到dirty中，同时，由于sync.Map 刚刚创建，所以read map还不存在，所以这里会先初始化一个read map 。amended 是read map中的一个属性，为true代表 dirty 和read中数据不一致。
步骤二: 接着，如果后续再继续写入新数据，
在read map没有从dirty 同步数据之前，即amended 变为false之前，再写入新键值对都只会往dirty里写。
步骤三: 如果有读操作，sync.Map 都会尽可能的让其先读read map，read map读取不到并且amended 为true，即read 和dirty 数据不一致时，会去读dirty，读dirty的过程是上锁的。
步骤四: 当读取read map中miss次数大于等于dirty数组的长度时，会触发dirty map整体更新为readOnly map，并且这个过程是阻塞的。更新完成后，原先dirty会被置为空，amended 为false，代表read map同步了之前所有的数据。如下图所示，
整体更新的逻辑是直接替换变量的值，并非挨个复制，
func (m *Map) missLocked() {
m.misses++
if m.misses < len(m.dirty) {
return
}
// 将dirty置给read，因为穿透概率太大了(原子操作，耗时很小)
m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
m.dirty = nil
m.misses = 0
}
步骤五: 如果后续sync.Map 不再插入新数据，那么读取时就可以一直读取read map中的数据了，直接读取read map 中的key是十分高效的，只需要用atomic.Load 操作 取到readOnly map结构体，然后从中取出特定的key就行。
如果读miss了，因为没有插入新数据，read.amended=false 代表read 是保存了所有的k，v键值对，读miss后，也不会再去读取dirty了，也就不会有读dirty加锁的过程。
// 上面read字段的数据结构
type readOnly struct {
m map[interface{}]*entry //
amended bool // Map.dirty的数据和这里read中 m 的数据不一样时，为true
}
func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
// 因read只读，线程安全，优先读取
read, _ := m.read.Load().(readOnly)
e, ok := read.m[key]
// 如果read没有，并且dirty有新数据，那么去dirty中查找（read.amended=true：dirty和read数据不一致）
// 暂时省略 后续代码
.......
}
上面的获取key对应的value过程甚至比RWMutex 读锁下获取map中的value还要高效，毕竟RWmutex 读取时还需要加上读锁，其底层是用atomic.AddInt32 操作，而sync.Map 则是用 atomic.load 获取map，atomic.AddInt32 的开销比atomic.load 的开销要大。
???，所以，为什么我们说golang的sync.Map 在大量读的情况下性能极佳，因为在整个读取过程中没有锁开销，
atomic.load原子操作消耗极低。
但是如果后续又写入了新的键值对数据，那么 dirty map中就会又插入到新的键值对，dirty和read的数据又不一致了，read 的amended 将改为true。
并且由于之前dirty整体更新为read后，dirty字段置为nil了，所以，在更改amended时，也会将read中的所有未被删除的key同步到 dirty中。
???注意，为什么在dirty整体更新一次read map后，再写入新的键值对时，需要将read map中的数据全部同步到dirty，因为随着dirty的慢慢写入，后续读操作又会造成读miss的增加，最终会再次触发dirty map整体更新为readOnly map，amended 改为false，代表read map中又有所有键值对数据了，也就是会回到步骤三的操作，重复步骤三到步骤五的过程。
只有将read map中的数据全部同步到dirty ,才能保证后续的整体更新，不会造成丢失数据。
看到这里应该能够明白sync.Map的适合场景了，我来总结下，
sync.Map 适合读多写少的场景，大量的读操作可以通过只读取read map 拥有极好的性能。
而如果写操作增加，首先会造成read map中读取miss增加，会回源到dirty中读取，且dirty可能会频繁整体更新为read，回源读取，整体更新的步骤都是阻塞上锁的。
其次，写操作也会带来dirty和 read中数据频繁的不一致，导致read中的数据需要同步到dirty中，这个过程在键值对比较多时，性能损耗较大且整个过程是阻塞的。
所以sync.Map 并不适合大量写操作。
