使用sync.RWMutex保护map适合读多写少场景，sync.Map适用于高频读写且键空间固定的情况，结合TTL可实现自动过期缓存，生产环境推荐go-cache或bigcache等成熟库，选型需根据读写比例、数据量和性能需求综合考量。
在高并发场景下，缓存是提升系统性能的重要手段。但多个 goroutine 同时读写缓存时，若不加控制，极易引发数据竞争（data race），导致程序行为异常。Golang 提供了多种机制来实现并发安全的缓存操作，本文将结合实践详细说明常见方案与最佳实践。
使用 sync.RWMutex 保护 map
最常见的方式是使用 sync.RWMutex 对普通 map 进行读写保护。RWMutex 允许多个读操作并发执行，但在写操作时独占锁，适合读多写少的缓存场景。
示例代码：
type Cache struct {
mu sync.RWMutex
data map[string]interface{}
}
func NewCache() *Cache {
return &Cache{
data: make(map[string]interface{}),
}
}
func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
c.mu.RLock()
defer c.mu.RUnlock()
val, exists := c.data[key]
return val, exists
}
func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
c.data[key] = value
}
这种方式简单直观，性能良好，适用于大多数自定义缓存结构。
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使用 sync.Map 实现免锁并发访问
Golang 1.9 引入了 sync.Map，专为并发场景设计。它内部通过分段锁等机制优化了读写性能，适合频繁读写的场景，尤其是只增不删或键空间固定的缓存。
示例用法：
var cache sync.Map
// 写入
cache.Store("key", "value")
// 读取
if val, ok := cache.Load("key"); ok {
fmt.Println(val)
}
// 删除
cache.Delete("key")
注意：sync.Map 不适合频繁遍历或存在大量键的场景，因为 Range 操作会阻塞写入。它的优势在于无需额外锁，API 简洁，适合简单键值缓存。
结合 TTL 实现带过期时间的并发安全缓存
实际项目中，缓存通常需要设置过期时间。可以通过 time.AfterFunc 或后台清理协程实现自动过期。
一种实现方式是在写入时启动定时器删除条目：
type ExpiringCache struct {
mu sync.RWMutex
data map[string]entry
}
type entry struct {
value interface{}
expireTime time.Time
}
func (c *ExpiringCache) Set(key string, value interface{}, duration time.Duration) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
expire := time.Now().Add(duration)
c.data[key] = entry{value: value, expireTime: expire}
// 启动延迟删除
time.AfterFunc(duration, func() {
c.Delete(key)
})
}
func (c *ExpiringCache) Get(key string) (interface{}, bool) {
c.mu.RLock()
defer c.mu.RUnlock()
item, found := c.data[key]
if !found {
return nil, false
}
if time.Now().After(item.expireTime) {
return nil, false
}
return item.value, true
}
更高效的做法是引入定期扫描机制，避免过多定时器消耗资源。
使用第三方库如 go-cache 或 bigcache
对于生产环境，推荐使用成熟库。例如：
- go-cache：纯 Go 实现，支持 TTL、自动过期、并发安全，适合中小规模缓存。
- bigcache：高性能内存缓存，针对低 GC 压力优化，适合大规模热点数据。
这些库已经解决了并发、内存管理、过期策略等问题，可直接集成使用。
基本上就这些。选择哪种方式取决于具体需求：简单场景可用 RWMutex + map，高频读写考虑 sync.Map，需 TTL 推荐 go-cache，高性能要求可用 bigcache。关键是根据读写比例、数据量和生命周期合理选型。
