使用 sync.Map 可实现读多写少的并发安全缓存，适合简单场景；对于需 TTL、淘汰策略等复杂需求，应结合 RWMutex 与 map 或采用 groupcache、golang-lru 等第三方库，兼顾性能与功能。
在高并发场景下，缓存能显著提升系统性能，但多个 goroutine 同时读写缓存可能引发数据竞争。Golang 提供了多种机制来实现并发安全的缓存，既要保证线程安全，又要兼顾性能和简洁性。
使用 sync.Map 实现并发安全缓存
sync.Map 是 Go 1.9 引入的专为并发场景设计的映射类型，适用于读多写少的缓存场景，无需额外加锁即可安全操作。
示例代码：var cache sync.Map
// 存储数据
cache.Store("key", "value")
// 获取数据
if val, ok := cache.Load("key"); ok {
fmt.Println(val)
}
// 原子性加载或存储（类似 GetOrSet）
val, _ := cache.LoadOrStore("key", "default")
sync.Map 内部通过分段锁等机制优化并发性能，适合大多数简单缓存需求，但不支持遍历或统计类操作。
结合 Mutex 和 map 实现自定义缓存
对于需要复杂控制逻辑（如过期、淘汰策略）的缓存，可使用普通 map 配合 sync.Mutex 或 RWMutex 实现。
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示例：带 TTL 的缓存结构type Cache struct {
items map[string]struct {
value interface{}
expireTime time.Time
}
mu sync.RWMutex
}
func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, duration time.Duration) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
if c.items == nil {
c.items = make(map[string]struct {
value interface{}
expireTime time.Time
})
}
c.items[key] = struct {
value interface{}
expireTime time.Time
}{
value: value,
expireTime: time.Now().Add(duration),
}
}
func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
c.mu.RLock()
defer c.mu.RUnlock()
item, found := c.items[key]
if !found || time.Now().After(item.expireTime) {
return nil, false
}
return item.value, true
}
使用 RWMutex 可让多个读操作并行，提高读密集场景的吞吐量。
引入第三方库增强功能
对于更高级的需求，如 LRU 淘汰、自动过期、内存限制等，可使用成熟库如 groupcache 或 bigcache。
例如使用 github.com/hashicorp/golang-lru：import "github.com/hashicorp/golang-lru/v2"
cache, _ := lru.New[int, string](128) // 容量为 128 的 LRU 缓存
cache.Add(1, "hello")
if val, ok := cache.Get(1); ok {
fmt.Println(val)
}
这类库内部已处理并发安全，API 简洁，适合生产环境使用。
避免常见并发问题
实现并发缓存时需注意以下几点：
- 不要对原生 map 进行并发读写，会触发 panic
- 优先使用 RWMutex 而非 Mutex，提升读性能
- 定期清理过期条目，可通过启动单独 goroutine 扫描
- 考虑使用原子操作（sync/atomic）管理计数器等简单状态
基本上就这些。选择合适的方式取决于具体场景：简单共享数据用 sync.Map；需 TTL 或淘汰策略用带锁 map 或第三方库。不复杂但容易忽略的是过期清理和读写性能平衡。
