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go语言给结构体加并发锁 go 结构体嵌套

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golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池 在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构 。在大量数据请求或高并发的场景中 ， 频繁创建销毁对象，会导致GC压力 。解决办法之一就是使用对象复用技术 。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构 。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构 。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度，也可也加快请求处理的速度 。
先上一个测试：
结论是这样的：
貌似使用池化 ， 性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背 。这同时也说明了一个问题，好的东西，如果滥用反而造成了性能成倍的下降 。在看过pool原理之后 ， 结合实例，将给出正确的使用方法，并给出预期的效果 。
sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池。数据结构如下：
local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度 。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0) 。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的 。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中，降低了锁竞争 ， 提高了并发能力 。
不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段，也是一个闭包名称 。其API：
如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil ， 而不是一个新构建的对象 。Get()到的对象是随机的 。
原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池 。
pool创建时不能指定大?。挥惺肯拗?。pool中对象会被GC清掉，只存在于两次GC之间 。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象 。
为使多协程使用同一个POOL 。最基本的想法就是每个协程 ， 加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的 。而进一步改进 ， 类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并发性可以一定程度性缓解 。
注意到pool中的对象是无差异性的，加锁或者分段加锁都不是较好的做法 。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池 。每个子池又分为私有池和共享列表 。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域，而不是各个P共享的一块内存 。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁，拿共享列表中的就需要加锁了 。
Get对象过程：
Put过程：
如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢：
方法1止前sync.pool并没有这样的设置 。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控，无法确保其平衡 。
由于不可控的GC导致生命周期过短，且池大小不可控，因而不适合作连接池 。仅适用于增加对象重用机率，减少GC负担 。2
执行结果:
单线程情况下，遍历其它无元素的P，长时间加锁性能低下 。启用协程改善 。
结果：
测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下，与非池化性能差异巨大 。
测试结果
可以看到同样使用*sync.pool，较大池大小的命中率较高，性能远高于空池 。
结论：pool在一定的使用条件下提高并发性能 ， 条件1是协程数远大于GOMAXPROCS，条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS 。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布 。
池pool和缓存cache的区别 。池的意思是 ， 池内对象是可以互换的，不关心具体值，甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的 。缓存指的是KV映射，缓存里的值互不相同，清除机制更为复杂 。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法 。

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