在前面的例子中,我们看到了如何使用原子操作来管理简单的计数器。对于更加复杂的情况,我们可以使用一个互斥锁来在 Go 协程间安全的访问数据。

Example:

package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"runtime"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
func main() {
  //在我们的例子中,state 是一个 map。 var state = make(map[int]int)
  //这里的 mutex 将同步对 state 的访问。 var mutex = &sync.Mutex{}
we'll see later, ops will count how manyoperations we perform against the state.为了比较基于互斥锁的处理方式和我们后面将要看到的其他方式,ops 将记录我们对 state 的操作次数。 var ops int64 = 0
  //这里我们运行 100 个 Go 协程来重复读取 state。 for r := 0; r < 100; r++ {
go func() {
total := 0
for {
          //每次循环读取,我们使用一个键来进行访问,Lock() 这个 mutex 来确保对 state 的独占访问,读取选定的键的值,Unlock() 这个mutex,并且 ops 值加 1。 key := rand.Intn(5)
mutex.Lock()
total += state[key]
mutex.Unlock()
atomic.AddInt64(&ops, 1)
         //为了确保这个 Go 协程不会在调度中饿死,我们在每次操作后明确的使用 runtime.Gosched()进行释放。这个释放一般是自动处理的,像例如每个通道操作后或者 time.Sleep 的阻塞调用后相似,但是在这个例子中我们需要手动的处理。 runtime.Gosched()
}
}()
}
  //同样的,我们运行 10 个 Go 协程来模拟写入操作,使用和读取相同的模式。 for w := 0; w < 10; w++ {
go func() {
for {
key := rand.Intn(5)
val := rand.Intn(100)
mutex.Lock()
state[key] = val
mutex.Unlock()
atomic.AddInt64(&ops, 1)
runtime.Gosched()
}
}()
}
  //让这 10 个 Go 协程对 state 和 mutex 的操作运行 1 s。 time.Sleep(time.Second)
  //获取并输出最终的操作计数。 opsFinal := atomic.LoadInt64(&ops)
fmt.Println("ops:", opsFinal)
  //对 state 使用一个最终的锁,显示它是如何结束的。 mutex.Lock()
fmt.Println("state:", state)
mutex.Unlock()
}

Result:

$ go run mutexes.go
ops: 3598302
state: map[1:38 4:98 2:23 3:85 0:44]

运行这个程序,显示我们对已进行了同步的 state 执行了3,500,000 次操作。

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