面试题：Go语言并发安全的复杂数据结构设计

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "sync/atomic"
)

type SafeMap struct {
    data map[string]int
    mu   sync.RWMutex
    count uint64
}

func NewSafeMap() *SafeMap {
    return &SafeMap{
        data: make(map[string]int),
    }
}

func (sm *SafeMap) Insert(key string, value int) {
    sm.mu.Lock()
    defer sm.mu.Unlock()
    sm.data[key] = value
    atomic.AddUint64(&sm.count, 1)
}

func (sm *SafeMap) Delete(key string) {
    sm.mu.Lock()
    defer sm.mu.Unlock()
    delete(sm.data, key)
    atomic.AddUint64(&sm.count, ^uint64(0))
}

func (sm *SafeMap) Query(key string) (int, bool) {
    sm.mu.RLock()
    defer sm.mu.RUnlock()
    value, exists := sm.data[key]
    return value, exists
}

func (sm *SafeMap) Count() uint64 {
    return atomic.LoadUint64(&sm.count)
}

在实现过程中：

互斥锁（Mutex）：使用sync.RWMutex来保护哈希表的数据。在插入和删除操作时，使用写锁（Lock），以确保同一时间只有一个协程可以修改哈希表，避免数据竞争。在查询操作时，使用读锁（RLock），允许多个协程同时进行查询，提高并发性能。
原子操作：使用atomic包中的函数来对元素个数进行原子操作。例如，在插入时使用atomic.AddUint64增加元素计数，删除时使用atomic.AddUint64减少元素计数，这样可以保证在并发环境下元素计数的准确性，不受其他协程干扰，确保数据的一致性和安全性。

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面试题：Go语言并发安全的复杂数据结构设计

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