sync.Map 是 Go 中实现线程安全内存缓存的轻量首选,适用于高并发读多写少场景;需手动实现 TTL(如封装 cacheItem 结构体)、避免类型断言 panic,并在复杂需求(LRU、metrics)时切换第三方库。

用 sync.Map 实现线程安全的内存缓存
Go 标准库没有开箱即用的「缓存」类型,但 sync.Map 是最轻量、最常用的选择——它专为高并发读多写少场景设计,避免了全局锁带来的性能瓶颈。
注意:不要用普通 map + sync.RWMutex 封装来替代,除非你明确需要自定义淘汰策略或统计能力;sync.Map 的零拷贝读取和分段锁机制在多数缓存场景下更高效。
常见错误是误以为 sync.Map.LoadOrStore 能自动过期数据——它不能。所有过期逻辑必须自己实现。
-
Load(key):返回(value, ok),查不到就返回(nil, false) -
Store(key, value):覆盖写入,不检查类型,也不触发回调 -
LoadOrStore(key, value):仅当 key 不存在时才写入,返回实际存在的值(或刚存入的) - 不支持遍历中删除;若需全量清理,只能新建一个
sync.Map
给缓存加 TTL:手动时间戳 + 惰性过期
Go 没有内置 TTL 支持,所以得自己存时间戳,并在 Load 时判断是否过期。这不是“实时剔除”,而是“访问时惰性清理”,兼顾简单性和性能。
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关键点在于:别把过期时间塞进 value 本身,而应统一用结构体封装,否则类型混乱、易出错。
type cacheItem struct {
value interface{}
createdAt time.Time
ttl time.Duration
}
func (c *cacheItem) IsExpired() bool {
return time.Since(c.createdAt) > c.ttl
}
使用时:
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- 存入:
cache.Store(key, &cacheItem{value: v, createdAt: time.Now(), ttl: 30 * time.Second}) - 读取:
if item, ok := cache.Load(key); ok { if ci, ok := item.(*cacheItem); ok && !ci.IsExpired() { return ci.value } } - 过期后可选
cache.Delete(key)主动清理,但非必须
避免 panic:类型断言失败的典型场景
sync.Map 存的是 interface{},取出来不做类型检查直接断言,运行时必 panic。尤其在多协程写入不同类型值时(比如 string 和 int 混存),问题会突然爆发。
正确做法是:统一定义 value 类型(如上面的 *cacheItem),或在 Load 后用 _, ok := v.(YourType) 判断。
- 错误示范:
v := cache.Load(key).(string)—— 一旦存的是int或nil,直接 crash - 正确写法:
if v, ok := cache.Load(key); ok { if s, ok := v.(string) { ... } } - 更稳妥:封装一个
Get(key, &dst)方法,内部用json.Unmarshal或unsafe(慎用)做类型还原
什么时候该换第三方库?
当你开始手动实现 LRU 驱逐、批量刷新、回调钩子、或需要 metrics(命中率/大小/耗时)时,说明已超出 sync.Map 的适用边界。
此时推荐 github.com/bluele/gcache(轻量、API 清晰)或 github.com/patrickmn/go-cache(带原子计数器和 goroutine 安全清理)。它们都基于 map + mutex,但封装了 TTL、容量限制和事件通知。
注意:这些库仍不解决「分布式一致性」问题——单机缓存就是单机缓存,别指望它跨进程同步。
真正容易被忽略的是内存泄漏:长期不清理的 key(比如用户 ID 拼错导致永远不被访问)、未限制最大 size 的缓存、或忘记 stop 清理 goroutine 的定时任务——这些比选什么库更致命。









