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Catena （时序存储引擎）中有一个函数的实现备受争议，它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource。每一次插入操作都会至少调用一次这个函数，现实场景中该函数调用更是频繁，并且是跨多个协程的，因此我们必须要考虑同步。

该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针，如果获取不到则创建一个并返回。其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作。

var source *memorySourcevar present boolp.lock.Lock() // lock the mutexdefer p.lock.Unlock() // unlock the mutex at the endif source, present = p.sources[name]; !present {	// The source wasn't found, so we'll create it.	source = &memorySource{		name: name,		metrics: map[string]*memoryMetric{},	}	// Insert the newly created *memorySource.	p.sources[name] = source}复制代码

经测试，该实现大约可以达到 1,400,000 插入/秒（通过协程并发调用，GOMAXPROCS 设置为 4）。看上去很快，但实际上它是慢于单个协程的，因为多个协程间存在锁竞争。

下面给出不存在竟态条件、线程安全，应该算是“正确”的版本了。使用了 RWMutex，读操作不会被锁，写操作保持同步。

var source *memorySourcevar present boolp.lock.RLock()if source, present = p.sources[name]; !present {	// The source wasn't found, so we'll create it.	p.lock.RUnlock()	p.lock.Lock()	if source, present = p.sources[name]; !present {		source = &memorySource{			name: name,			metrics: map[string]*memoryMetric{},		}		// Insert the newly created *memorySource.		p.sources[name] = source	}	p.lock.Unlock()} else {	p.lock.RUnlock()}复制代码