为什么 Go 语言在多个 goroutine 同时访问和修改同一个 map 时，会报出 fatal 错误而不是 panic？我们该如何应对 map 的数据竞争问题呢？
这篇文章将带你一步步了解背后的原理，并引出解决 map 并发问题的方案。
Map 数据竞争
首先，什么是 Map 数据竞争。
当两个或多个 goroutine 在没有适当同步机制的情况下，同时访问同一块数据，且至少有一个 goroutine 在修改这块数据，就会发生数据竞争。这种情况可能导致程序的行为异常，甚至崩溃。
而 map 是 Go 中的一种常用的数据结构，提供了快速的 Key/Value 存储能力。但 Go 默认的 map 并不提供并发安全。这意味着，如果我们没有采取措施来控制 map 同步访问，如果多个 goroutine 同时对一个map进行读写操作，就可能会引发数据竞争。
Map 数据竞争产生 fatal error
在 Go 语言中，处理错误的方式通常是通过返回 Error 或者 panic。然而一旦程序检测到 map 的数据竞争，就会抛出 fatal 错误。而 fatal error 即意味会立刻崩溃。毫无疑问，Go 选择了更严格的处理方式。
通过一个简单的例子演示 fatal 错误是如何被触发的：
go
package main
import (
"sync"
)
func main() {
m := make(map[int]int)
wg := sync.WaitGroup{}
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for j := 0; j < 1000; j++ {
m[j] = j
}
}()
}
wg.Wait()
}这个例子中，我创建了一个map 类型变量 m，然后启动了10个 goroutine，每个 goroutine 都尝试向map中写入 1000 个键值对。由于 map 在 Go 中不是并发安全的，这将导致数据竞争。
这个代码可能会触发如下的 fatal 错误，输出如下所示：
lua
fatal error: concurrent map writes
goroutine 6 [running]:
... 省略
exit status 2为什么 fatal 错误, 而非 panic?
fatal 错误让我们没有在程序运行时进行补救。我猜测这背后的原因主要是以下两点：
立即暴露问题
这种处理方式确保了一旦发生数据竞争，程序将立即停止运行，迫使我们直面问题，不能逃避。
这不仅有利于我们快速发现解决并发 bug，也促使我们编写代码时，应更注重并发安全，避免发生这类问题。
虽然，这种方式可能会导致程序在运行时突然停止，但长远来看，它有助于提高程序的健壮性和可靠性。
防止数据腐败
数据竞争的后果可能非常严重，尤其是在复杂的并发系统中。
当多个goroutine不协调地访问和修改同一个map时，可能会导致map的内部状态变得不一致，甚至损坏。
这种状态的不确定性不仅会导致程序行为异常，还可能导致难以追踪的bug。
深入源码：map 并发检测
当 Go 检测到 map 的并发写入，会通过 throw 函数抛出 fatal 错误。这一过程发生在 mapassign 函数中。
以下是简化后的 mapassign 函数的伪代码，：
csharp
func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
// 检查是否有其他goroutine正在写入map
if h.flags&hashWriting != 0 {
throw("concurrent map writes")
}
// ...其他map赋值逻辑...
// 设置标志位，表示有goroutine正在写入map
h.flags |= hashWriting
// ...执行map的赋值逻辑...
// 写入完成，清除写入标志位
h.flags &^= hashWriting
return val
}通过这段代码，就能理解 fatal 错误是如何被触发的。对，重点就是 h.flags&hashWriting 这段条件判断。
如何避免数据竞争
在 Go 中，最常用的并发控制机制是使用 channel 或 sync 包中的工具。另外，Go 还提供了一个并发安全的 map 类型 - sync.Map。
sync.Mutex
我将通过以下这段代码演示如何使用 sync.Mutex 避免数据竞争：
go
package main
import (
"sync"
)
func main() {
m := make(map[int]int)
var mu sync.Mutex
wg := sync.WaitGroup{}
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for j := 0; j < 1000; j++ {
mu.Lock()
m[j] = j
mu.Unlock()
}
}()
}
wg.Wait()
}在这个例子中，我们使用了 sync.Mutex 确保每次只有一个 goroutine 可以写入 map，从而避免数据竞争，保证程序的稳定性和正确性。
sync.Map
虽然 Go 的标准 map 非并发安全，但 Go 在 1.9 版本中引入了一个并发安全的 map 类型 - sync.Map，专门设计来处理并发场景下的 Key/Value 存储。
sync.Map 有一些特别的特性，它不需要显式的锁操作来保证并发安全，为它内部已经处理好了同步机制，这可简化我们的并发编程。
以下示例使用 sync.Map 改写了之前通过 sync.Mutex 实现的代码。
go
package main
import (
"sync"
"fmt"
)
func main() {
var sm sync.Map
wg := sync.WaitGroup{}
// 写入数据
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go func(n int) {
defer wg.Done()
sm.Store(n, n*n)
}(i)
}
// 读取数据
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go func(n int) {
defer wg.Done()
if value, ok := sm.Load(n); ok {
fmt.Printf("Key: %v, Value: %v\n", n, value)
}
}(i)
}
wg.Wait()
}这个例子中，sync.Map 的 Store 方法用于存储 Key/Value，Load 方法用于读取数据。我们通过这种方式就可以在多个 goroutine 中安全地使用map，而不必担心数据竞争。
另外，sync.Map 相对于传统的 sync.Mutext + map 的组合，除简化了并发编程，它还针对并发场景做了一些优化，如无锁读、细粒度锁机制（非锁整个 Map）等等。更多细节，可自行研究。
总结
在本文中，我们探讨了 Go 语言处理 map 并发操作数据竞争情况下的处理方式。这种设计突显了 Go 对并发安全的重视。另外，通过 Go 提供的 sync.Mutex 和sync.Map 等工具，可有效避免数据竞争，确保我们构建出稳定和高效的并发应用。
我想说，对这些机制的理解对于我们编写出健壮的Go程序是至关重要的。