sync.Map适合读多写少、键值类型不确定且无需遍历的场景，如HTTP请求级缓存；不适合需len()、迭代顺序或批量原子更新的场景。
sync.Map 适合什么场景？
当你的缓存读多写少、键值类型不确定、且不需要遍历或批量操作时，sync.Map 是开箱即用的选择。它内部用分片 + 读写分离策略避免全局锁，读性能接近原生 map，但写操作（尤其是首次写入）有额外开销。
注意：sync.Map 不是通用 map 替代品——它不支持 len()、不保证迭代顺序、不能直接传参给需要 map[interface{}]interface{} 的函数。
- ✅ 适合：HTTP 请求级缓存（如用户会话 ID → 用户结构体）、配置热更新映射表
- ❌ 避免：需要频繁
range全量数据、依赖delete后立即不可见、或需原子性批量更新的场景
手动用 map + sync.RWMutex 更可控吗？
是的，尤其当你需要明确控制锁粒度、配合条件变量、或做自定义驱逐逻辑（如 LRU）时，sync.RWMutex + 普通 map 组合更灵活。读并发安全，写操作独占，且可自由封装方法。
关键点在于：读锁必须在 defer 中释放，且不能在持有读锁时尝试升级为写锁（会死锁）。
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本文档主要讲述的是android rtsp流媒体播放介绍；实时流协议（RTSP）是应用级协议，控制实时数据的发送。RTSP提供了一个可扩展框架，使实时数据，如音频与视频，的受控、点播成为可能。数据源包括现场数据与存储在剪辑中数据。该协议目的在于控制多个数据发送连接，为选择发送通道，如UDP、组播UDP与TCP，提供途径，并为选择基于RTP上发送机制提供方法。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
type Cache struct {
mu sync.RWMutex
data map[string]interface{}
}
func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
c.mu.RLock()
defer c.mu.RUnlock()
v, ok := c.data[key]
return v, ok
}
func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
if c.data == nil {
c.data = make(map[string]interface{})
}
c.data[key] = value
}
goroutine 配合缓存时最常踩的坑
缓存 + 异步加载（比如查 DB 失败后起 goroutine 回填）极易引发重复写、竞态或 panic。核心问题不是“要不要用 goroutine”，而是“谁负责生命周期和同步”。
- ❌ 错误做法：每次 Get 未命中就直接
go loadFromDB(key)—— 多个 goroutine 可能同时写同一 key，且没有处理写入完成通知 - ✅ 正确做法：用
sync.Once或单 flight（如groupcache/singleflight）确保同 key 最多一次加载；或用 channel 等待已有加载 goroutine 结果 - ⚠️ 注意：如果缓存 value 是指针或结构体，goroutine 写入后其他 goroutine 直接读取可能看到中间状态，必要时对 value 字段加锁或用 immutable 值
何时该放弃 sync.Map 改用第三方库？
当你需要 TTL（过期时间）、内存限制、LRU 驱逐、或指标监控时，sync.Map 就力不从心了。这时候别硬改，直接上成熟方案：
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github.com/bluele/gcache：轻量、支持 LRU + TTL，API 简洁 -
github.com/dgraph-io/ristretto：高性能近似 LRU，适合高吞吐低延迟场景 -
github.com/patrickmn/go-cache：带清理 goroutine 的内存缓存，适合中小规模
它们都内置了 goroutine 安全机制，且明确文档了并发模型。自己手撸带 TTL 的 sync.Map 包裹层，往往比引入一个 200 行的库更容易出错。
真正麻烦的从来不是“怎么加锁”，而是“哪些数据必须强一致”“哪些可以容忍短暂不一致”“失败时是否重试”。这些得看业务语义，不是选个类型就能解决的。
