巧用Golang泛型，简化代码编写

作者 | 百度小程序团队

导读 introduction

本文整理了很多的泛型应用技巧，结合具体的实际代码示例，特别是很多直接对Go语言内置的类库的实现进行改造，再通过两者在使用上直观对比，帮助大家对泛型使用思考上提供了更多思路，定会帮助大家在应用泛型能力上有很多的提升与启发。

全文16699字，预计阅读时间42分钟。

GEEK TALK

01

前言

泛型功能是Go语言在1.18版本引入的功能，可以说是Go语言开源以来最大的语法特性变化，其改动和影响都很大, 所以整个版本的开发周期，测试周期都比以往要长很多。接下来为了大家更好的理解文章中的代码示例，先再简单介绍一下 Go语言在1.18版本加入的泛型的基本使用方法。

从官方的资料来看，泛型增加了三个新的重要内容：

1. 函数和类型新增对类型形参(type parameters)的支持。
   

2. 将接口类型定义为类型集合，包括没有方法的接口类型。

3. 支持类型推导，大多数情况下，调用泛型函数时可省略类型实参(type arguments)。

1.1 Type Parameter

参数泛型类型(Type Parameter)可以说是泛型使用过程应用最多的场景了， 一般应用于方法或函数的形参或返回参数上。

参数泛型类型基本的使用格式可参见如下：

func FuncName[P, Q constraint1, R constraint2, ...](parameter1 P, parameter2 Q, ...) (R, Q, ...)

说明: 参数泛型类定义后，可以用于函数的形参或返回参数上。

下面是一个应用参数泛型类型的代码示例：

// Min return the min onefunc Min[E int | int8 | int16 | int32 | int64 | uint | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | float32 | float64 | uintptr | ~string](x, y E) E { if x < y { return x } return y}

1.2 类型集合 Type Set

类型集合是为了简化泛型约束的使用，提升阅读性，同时增加了复用能力，方式他通过接口定义的方式使用。

编写格式参见如下：

type Constraint1 interface {
    Type1 | ~Type2 | ...
}

以下示例定义了有符号整型与无符号整型的泛型约束：

// Signed is a constraint that permits any signed integer type.
// If future releases of Go add new predeclared signed integer types,
// this constraint will be modified to include them.
type Signed interface {
    ~int | ~int8 | ~int16 | ~int32 | ~int64
}

// Unsigned is a constraint that permits any unsigned integer type.
// If future releases of Go add new predeclared unsigned integer types,
// this constraint will be modified to include them.
type Unsigned interface {
    ~uint | ~uint8 | ~uint16 | ~uint32 | ~uint64 | ~uintptr
}

类型集合也支持继承的方式，简化复用。使用方式也接口的继承是完全一致。

以下示例定义把Signed和Unsigned进行了组合，用于表达对整型泛型约束的定义。

// Integer is a constraint that permits any integer type.
// If future releases of Go add new predeclared integer types,
// this constraint will be modified to include them.
type Integer interface {
    Signed | Unsigned
}

1.3 类型推导

引入类型推导，可以简化我们代码工作，目前支持2种类型推导功能。

• 通过函数的实参推导出来具体的类型以前提到的Min函数为例，可能通过传入的传数类型来判断推导。

var a, b uint
minUint := Min(a, b) // 不再需要这样写 Min[uint](a, b)
fmt.Println(minUint)

minInt := Min(10, 100) // 常量数字，go语言会默认为 int类型，不再需要这样写 Min[int](a, b)
fmt.Println(minInt)

GEEK TALK

02

巧用泛型，实现通用排序函数

对一个数组进行排序是在业务开发中使用非常频繁的功能，Go语言提供了sort.Sort函数，提供高效的排序功能支持，但它要求目标数组必须要实现 sort.Interface接口。

// An implementation of Interface can be sorted by the routines in this package.
// The methods refer to elements of the underlying collection by integer index.
type Interface interface {
  // Len is the number of elements in the collection.
  Len() int

  // Less reports whether the element with index i
  // must sort before the element with index j.
  //
  // If both Less(i, j) and Less(j, i) are false,
  // then the elements at index i and j are considered equal.
  // Sort may place equal elements in any order in the final result,
  // while Stable preserves the original input order of equal elements.
  //
  // Less must describe a transitive ordering:
  //  - if both Less(i, j) and Less(j, k) are true, then Less(i, k) must be true as well.
  //  - if both Less(i, j) and Less(j, k) are false, then Less(i, k) must be false as well.
  //
  // Note that floating-point comparison (the < operator on float32 or float64 values)
  // is not a transitive ordering when not-a-number (NaN) values are involved.
  // See Float64Slice.Less for a correct implementation for floating-point values.
  Less(i, j int) bool

  // Swap swaps the elements with indexes i and j.
  Swap(i, j int)
}

这样导致我们对不同元素类型的数组，都需要重复实现这个接口，编写了很多类似的代码。下面是官方给的一个排序的示例，可以看到实现这样的排序功能，要写这么多代码。

type Person struct {
    Name string
    Age  int
}

// ByAge implements sort.Interface for []Person based on
// the Age field.
type ByAge []Person

func (a ByAge) Len() int           { return len(a) }
func (a ByAge) Swap(i, j int)      { a[i], a[j] = a[j], a[i] }
func (a ByAge) Less(i, j int) bool { return a[i].Age < a[j].Age }

func main() {
    people := []Person{
        {"Bob", 31},
        {"John", 42},
        {"Michael", 17},
        {"Jenny", 26},
    }

    fmt.Println(people)
    // There are two ways to sort a slice. First, one can define
    // a set of methods for the slice type, as with ByAge, and
    // call sort.Sort. In this first example we use that technique.
    sort.Sort(ByAge(people))
    fmt.Println(people)

    // Output:
    // [Bob: 31 John: 42 Michael: 17 Jenny: 26]
    // [Michael: 17 Jenny: 26 Bob: 31 John: 42]
}

下面我们应用泛型，编写一个通用的排序功能，可以支持任何类型的数组。大致思路是封装一个接受任何类型(any)的结构体sortable，来实现sort.Interface接口，把需要扩展的部分(比较处理)进行可设置化。主要的代码如下：

// 通用化的排序实现
type sortable[E any] struct {
  data []E
  cmp  base.CMP[E]
}

func (s sortable[E]) Len() int      { return len(s.data) }
func (s sortable[E]) Swap(i, j int) { s.data[i], s.data[j] = s.data[j], s.data[i] }
func (s sortable[E]) Less(i, j int) bool {
  return s.cmp(s.data[i], s.data[j]) >= 0
}

接入下来，实现一个支持泛型的排序函数，对任何类型的数组进行排序。

func Sort[E any](data []E, cmp base.CMP[E]) {
  sortobject := sortable[E]{data: data, cmp: cmp}
  sort.Sort(sortobject)
}

至此，我们就已经实现一个通用的排序函数了， 应用这个函数，上面官方给出的排序实现就可以简化如下：

type Person struct {
    Name string
    Age  int
}

people := []Person{
    {"Bob", 31},
    {"John", 42},
    {"Michael", 17},
    {"Jenny", 26},
}

people = Sort(people, func(e1, e2 Person) int {
    return e1.Age - e2.Age
})
// Output:
// [Michael: 17 Jenny: 26 Bob: 31 John: 42]

可以看到， 应用泛型后，只需要简单的一个函数调用就可以了。

完整的代码实现可参见：https://github.com/jhunters/goassist/blob/main/arrayutil/array.go

GEEK TALK

03

巧用泛型，简化strconv.Append系列函数

Go语言内置的strconv包的api也是日常开发经常使用的， 它提供的Append系列函数可以实现高效的字符串拼接功能，但因为Go语言不支持重载，所以会看到因为接受参数类型的不同，需要选择不同的函数。

func AppendBool(dst []byte, b bool) []byte
func AppendFloat(dst []byte, f float64, fmt byte, prec, bitSize int) []byte
func AppendInt(dst []byte, i int64, base int) []byte
func AppendQuote(dst []byte, s string) []byte
func AppendQuoteRune(dst []byte, r rune) []byte
func AppendQuoteRuneToASCII(dst []byte, r rune) []byte
func AppendQuoteRuneToGraphic(dst []byte, r rune) []byte
func AppendQuoteToASCII(dst []byte, s string) []byte
func AppendQuoteToGraphic(dst []byte, s string) []byte
func AppendUint(dst []byte, i uint64, base int) []byte

所以我们不得不面临以下使用的窘境。

// append bool
b := []byte("bool:")
b = strconv.AppendBool(b, true)
fmt.Println(string(b))

// append int
b10 := []byte("int (base 10):")
b10 = strconv.AppendInt(b10, -42, 10)
fmt.Println(string(b10))

// append quote
b := []byte("quote:")
b = strconv.AppendQuote(b, `"Fran & Freddie's Diner"`)
fmt.Println(string(b))

接下来，我们用泛型来简化一下代码，让其只需要一个函数就能搞定， 直接上代码如下：

// Append convert e to string and appends to dst
func Append[E any](dst []byte, e E) []byte {
  toAppend := fmt.Sprintf("%v", e)
  return append(dst, []byte(toAppend)...)
}

再来看看应用后的效果，修改之前的示例：

// append bool
b := []byte("bool:")
b = conv.Append(b, true)
fmt.Println(string(b))

// append int
b10 := []byte("int:")
b10 = conv.Append(b10, -42)
fmt.Println(string(b10))

// append quote
b = []byte("quote:")
b = conv.Append(b, `"Fran & Freddie's Diner"`)
fmt.Println(string(b))

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04

巧用泛型，实现通用heap容器，简化使用

Go语言container/heap包提供了一个优先级队列功能， 以实现在Pop数里时，总是优先获得优先级最高的节点。

同样的问题，如果要应用heap包的功能，针对不同的对象，必须要 实现 heap.Interface接口,  包括5个方法。

// The Interface type describes the requirements
// for a type using the routines in this package.
// Any type that implements it may be used as a
// min-heap with the following invariants (established after
// Init has been called or if the data is empty or sorted):
//
//  !h.Less(j, i) for 0 <= i < h.Len() and 2*i+1 <= j <= 2*i+2 and j < h.Len()
//
// Note that Push and Pop in this interface are for package heap's
// implementation to call. To add and remove things from the heap,
// use heap.Push and heap.Pop.
type Interface interface {
  sort.Interface
  Push(x any) // add x as element Len()
  Pop() any   // remove and return element Len() - 1.
}

下面的代码示例是来自Go语言官方，实现了对Int类型元素的优先级队列实现：

import (
    "container/heap"
    "fmt"
)

// An IntHeap is a min-heap of ints.
type IntHeap []int

func (h IntHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h IntHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] < h[j] }
func (h IntHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }

func (h *IntHeap) Push(x any) {
    // Push and Pop use pointer receivers because they modify the slice's length,
    // not just its contents.
    *h = append(*h, x.(int))
}

func (h *IntHeap) Pop() any {
    old := *h
    n := len(old)
    x := old[n-1]
    *h = old[0 : n-1]
    return x
}

// This example inserts several ints into an IntHeap, checks the minimum,
// and removes them in order of priority.
func Example_intHeap() {
    h := &IntHeap{2, 1, 5}
    heap.Init(h)
    heap.Push(h, 3)
    fmt.Printf("minimum: %d\n", (*h)[0])
    for h.Len() > 0 {
        fmt.Printf("%d ", heap.Pop(h))
    }
    // Output:
    // minimum: 1
    // 1 2 3 5
}

看到上面写了这么多的代码才把功能实现， 想必大家都觉得太繁琐了吧？ 那我们用泛型来改造一下，大致思路如下：

• 实现一个支持泛型参数的结构体heapST，实现heap.Interface接口。

• 开放比较函数的功能，用于使用方来更灵活的设置排序要求。

• 封装一个全新的带泛型参数传入Heap结构体， 来封装Pop与Push方法的实现。

主要的代码实现如下：

type heapST[E any] struct {
  data []E
  cmp  base.CMP[E]
}

// implments the methods for "heap.Interface"
func (h *heapST[E]) Len() int { return len(h.data) }
func (h *heapST[E]) Less(i, j int) bool {
  v := h.cmp(h.data[i], h.data[j])
  return v < 0
}
func (h *heapST[E]) Swap(i, j int) { h.data[i], h.data[j] = h.data[j], h.data[i] }
func (h *heapST[E]) Push(x any) {
  // Push and Pop use pointer receivers because they modify the slice's length,
  // not just its contents.
  v := append(h.data, x.(E))
  h.data = v
}
func (h *heapST[E]) Pop() any {
  old := h.data
  n := len(old)
  x := old[n-1]
  h.data = old[0 : n-1]
  return x
}

// Heap base on generics to build a heap tree for any type
type Heap[E any] struct {
  data *heapST[E]
}

// Push pushes the element x onto the heap.
// The complexity is O(log n) where n = h.Len().
func (h *Heap[E]) Push(v E) {
  heap.Push(h.data, v)
}

// Pop removes and returns the minimum element (according to Less) from the heap.
// The complexity is O(log n) where n = h.Len().
// Pop is equivalent to Remove(h, 0).
func (h *Heap[E]) Pop() E {
  return heap.Pop(h.data).(E)
}

func (h *Heap[E]) Element(index int) (e E, err error) {
  if index < 0 || index >= h.data.Len() {
    return e, fmt.Errorf("out of index")
  }
  return h.data.data[index], nil
}

// Remove removes and returns the element at index i from the heap.
// The complexity is O(log n) where n = h.Len().
func (h *Heap[E]) Remove(index int) E {
  return heap.Remove(h.data, index).(E)
}

func (h *Heap[E]) Len() int {
  return len(h.data.data)
}

// Copy to copy heap
func (h *Heap[E]) Copy() *Heap[E] {
  ret := heapST[E]{cmp: h.data.cmp}
  ret.data = make([]E, len(h.data.data))
  copy(ret.data, h.data.data)
  heap.Init(&ret)
  return &Heap[E]{&ret}
}

// NewHeap return Heap pointer and init the heap tree
func NewHeap[E any](t []E, cmp base.CMP[E]) *Heap[E] {
  ret := heapST[E]{data: t, cmp: cmp}
  heap.Init(&ret)
  return &Heap[E]{&ret}
}

完整的代码获取：https://github.com/jhunters/goassist/blob/main/container/heapx/heap.go

接入来可以改写之前的代码， 代码如下：

// An IntHeap is a min-heap of ints.
type IntHeap []int

// This example inserts several ints into an IntHeap, checks the minimum,
// and removes them in order of priority.
func Example_intHeap() {
  h := heapx.NewHeap(IntHeap{2, 1, 5}, func(p1, p2 int) int {
    return p1 - p2
  })
  h.Push(3)
  for h.Len() > 0 {
    fmt.Printf("%d ", h.Pop())
  }
  // Output:
  // 1 2 3 5
}

可以看到改写后，代码量大量减少，而且代码的可读性也大大提升.  完整的使用示例可参见：https://github.com/jhunters/goassist/blob/main/container/heapx/heap_test.go

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05

巧用泛型，提升Pool容器可读性与安全性

Go语言内存的sync包下Pool对象， 提供了可伸缩、并发安全的临时对象池的功能，用来存放已经分配但暂时不用的临时对象，通过对象重用机制，缓解 GC 压力，提高程序性能。需要注意的是Pool 是一个临时对象池，适用于储存一些会在 goroutine 间共享的临时对象，其中保存的任何项都可能随时不做通知地释放掉，所以不适合当于缓存或对象池的功能。

Pool的框架代码如下：

type Pool struct {
  // New optionally specifies a function to generate
    // a value when Get would otherwise return nil.
  // It may not be changed concurrently with calls to Get.
  New func() interface{}
  // contains filtered or unexported fields
}

// Get 从 Pool 中获取元素。当 Pool 中没有元素时，会调用 New 生成元素，新元素不会放入 Pool 中。若 New 未定义，则返回 nil。
func (p *Pool) Get() interface{}

// Put 往 Pool 中添加元素 x。
func (p *Pool) Put(x interface{})

官方Pool的API使用起来已经是非常方便，下面是摘取官方文档中的示例代码：

package sync_test

import (
    "bytes"
    "io"
    "os"
    "sync"
    "time"
)

var bufPool = sync.Pool{
    New: func() any {
        // The Pool's New function should generally only return pointer
        // types, since a pointer can be put into the return interface
        // value without an allocation:
        return new(bytes.Buffer)
    },
}

// timeNow is a fake version of time.Now for tests.
func timeNow() time.Time {
    return time.Unix(1136214245, 0)
}

func Log(w io.Writer, key, val string) {
    b := bufPool.Get().(*bytes.Buffer)
    b.Reset()
    // Replace this with time.Now() in a real logger.
    b.WriteString(timeNow().UTC().Format(time.RFC3339))
    b.WriteByte(' ')
    b.WriteString(key)
    b.WriteByte('=')
    b.WriteString(val)
    w.Write(b.Bytes())
    bufPool.Put(b)
}

func ExamplePool() {
    Log(os.Stdout, "path", "/search?q=flowers")
    // Output: 2006-01-02T15:04:05Z path=/search?q=flowers
}

从上面的代码，可以看到一个问题就是从池中获取对象时，要强制进行转换，如果转换类型不匹配，就会出现Panic异常，这种场景正是泛型可以很好解决的场景，我们改造代码如下， 封装一个全新的带泛型参数传入 Pool  结构体：

package syncx

import (
  "sync"

  "github.com/jhunters/goassist/base"
)

type Pool[E any] struct {
  New      base.Supplier[E]
  internal sync.Pool
}

// NewPoolX create a new PoolX
func NewPool[E any](f base.Supplier[E]) *Pool[E] {
  p := Pool[E]{New: f}
  p.internal = sync.Pool{
    New: func() any {
      return p.New()
    },
  }

  return &p
}

// Get selects an E generic type item from the Pool
func (p *Pool[E]) Get() E {
  v := p.internal.Get()
  return v.(E)
}

// Put adds x to the pool.
func (p *Pool[E]) Put(v E) {
  p.internal.Put(v)
}

接下来，使用新封装的Pool对象改写上面的官方示例代码：

var bufPool = syncx.NewPool(func() *bytes.Buffer {
  return new(bytes.Buffer)
})

// timeNow is a fake version of time.Now for tests.
func timeNow() time.Time {
    return time.Unix(1136214245, 0)
}

func Log(w io.Writer, key, val string) {
    b := bufPool.Get() // 不再需要强制类型转换
    b.Reset()
    // Replace this with time.Now() in a real logger.
    b.WriteString(timeNow().UTC().Format(time.RFC3339))
    b.WriteByte(' ')
    b.WriteString(key)
    b.WriteByte('=')
    b.WriteString(val)
    w.Write(b.Bytes())
    bufPool.Put(b)
}

func ExamplePool() {
    Log(os.Stdout, "path", "/search?q=flowers")
    // Output: 2006-01-02T15:04:05Z path=/search?q=flowers
}

完整的代码实现与使用示例可参见：https://github.com/jhunters/goassist/tree/main/concurrent/syncx

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06

巧用泛型，增强sync.Map容器功能

sync.Map是Go语言官方提供的一个map映射的封装实现，提供了一些更实用的方法以更方便的操作map映射，同时它本身也是线程安全的，包括原子化的更新支持。

type Map
    func (m *Map) Delete(key any)
    func (m *Map) Load(key any) (value any, ok bool)
    func (m *Map) LoadAndDelete(key any) (value any, loaded bool)
    func (m *Map) LoadOrStore(key, value any) (actual any, loaded bool)
    func (m *Map) Range(f func(key, value any) bool)
    func (m *Map) Store(key, value any)

接入来我们要用泛型功能，给sync.Map增加如下功能：

• 所有的操作支持泛型，以省去对象强制转换功能

• 引入泛型后，保障了key与value类型的一致性，可以扩展支持 Key或Value是否存在， 查询最小最大Key或Value的功能

• 另外还增加了StoreAll 从另一个map导入， ToMap转成原生map结构,  Clear清空map,   以数组结构导出key或value等实用功能

增加后Map的API列表如下：

type Map
    func NewMap[K comparable, V any]() *Map[K, V]
    func (m *Map[K, V]) Clear()
    func (m *Map[K, V]) Copy() *Map[K, V]
    func (m *Map[K, V]) Exist(key K) bool
    func (m *Map[K, V]) ExistValue(value V) (k K, exist bool)
    func (m *Map[K, V]) ExistValueWithComparator(value V, equal base.EQL[V]) (k K, exist bool)
    func (m *Map[K, V]) Get(key K) (V, bool)
    func (m *Map[K, V]) IsEmpty() (empty bool)
    func (m *Map[K, V]) Keys() []K
    func (m *Map[K, V]) MaxKey(compare base.CMP[K]) (key K, v V)
    func (m *Map[K, V]) MaxValue(compare base.CMP[V]) (key K, v V)
    func (m *Map[K, V]) MinKey(compare base.CMP[K]) (key K, v V)
    func (m *Map[K, V]) MinValue(compare base.CMP[V]) (key K, v V)
    func (m *Map[K, V]) Put(key K, value V) V
    func (m *Map[K, V]) Range(f base.BiFunc[bool, K, V])
    func (m *Map[K, V]) Remove(key K) bool
    func (m *Map[K, V]) Size() int
    func (m *Map[K, V]) ToMap() map[K]V
    func (m *Map[K, V]) Values() []V

完整的API列表在此阅读：http://localhost:4040/pkg/github.com/jhunters/goassist/container/mapx/

部分泛型代码后的代码如下：

// Map is like a Go map[interface{}]interface{} but is safe for concurrent use
// by multiple goroutines without additional locking or coordination.
// Loads, stores, and deletes run in amortized constant time.
// By generics feature supports, all api will be more readable and safty.
//
// The Map type is specialized. Most code should use a plain Go map instead,
// with separate locking or coordination, for better type safety and to make it
// easier to maintain other invariants along with the map content.
//
// The Map type is optimized for two common use cases: (1) when the entry for a given
// key is only ever written once but read many times, as in caches that only grow,
// or (2) when multiple goroutines read, write, and overwrite entries for disjoint
// sets of keys. In these two cases, use of a Map may significantly reduce lock
// contention compared to a Go map paired with a separate Mutex or RWMutex.
//
// The zero Map is empty and ready for use. A Map must not be copied after first use.
type Map[K comparable, V any] struct {
  mp    sync.Map
  empty V
  mu    sync.Mutex
}

// NewMap create a new map
func NewMap[K comparable, V any]() *Map[K, V] {
  return &Map[K, V]{mp: sync.Map{}}
}

// NewMapByInitial create a new map and store key and value from origin map
func NewMapByInitial[K comparable, V any](mmp map[K]V) *Map[K, V] {
  mp := NewMap[K, V]()
  if mmp == nil {
    return mp
  }
  for k, v := range mmp {
    mp.Store(k, v)
  }

  return mp
}


// Exist return true if key exist
func (m *Map[K, V]) Exist(key K) bool {
  _, ok := m.mp.Load(key)
  return ok
}

// ExistValue return true if value exist
func (m *Map[K, V]) ExistValue(value V) (k K, exist bool) {
  de := reflectutil.NewDeepEquals(value)
  m.Range(func(key K, val V) bool {
    if de.Matches(val) {
      exist = true
      k = key
      return false
    }
    return true
  })
  return
}

// ExistValue return true if value exist
func (m *Map[K, V]) ExistValueWithComparator(value V, equal base.EQL[V]) (k K, exist bool) {
  m.Range(func(key K, val V) bool {
    if equal(value, val) {
      exist = true
      k = key
      return false
    }
    return true
  })
  return
}

// ExistValue return true if value exist
func (m *Map[K, V]) ExistValueComparable(v base.Comparable[V]) (k K, exist bool) {
  m.Range(func(key K, val V) bool {
    if v.CompareTo(val) == 0 {
      exist = true
      k = key
      return false
    }
    return true
  })
  return
}

// MinValue to return min value in the map
func (m *Map[K, V]) MinValue(compare base.CMP[V]) (key K, v V) {
  return selectByCompareValue(m, func(o1, o2 V) int {
    return compare(o1, o2)
  })

}

// MaxValue to return max value in the map
func (m *Map[K, V]) MaxValue(compare base.CMP[V]) (key K, v V) {
  return selectByCompareValue(m, func(o1, o2 V) int {
    return compare(o2, o1)
  })

}

// MinKey to return min key in the map
func (m *Map[K, V]) MinKey(compare base.CMP[K]) (key K, v V) {
  return selectByCompareKey(m, func(o1, o2 K) int {
    return compare(o1, o2)
  })

}

// MaxKey to return max key in the map
func (m *Map[K, V]) MaxKey(compare base.CMP[K]) (key K, v V) {
  return selectByCompareKey(m, func(o1, o2 K) int {
    return compare(o2, o1)
  })

}

完整的代码与使用示例参见：

[1]https://github.com/jhunters/goassist/blob/main/concurrent/syncx/map.go

[2]https://github.com/jhunters/goassist/blob/main/concurrent/syncx/example_map_test.go

GEEK TALK

07

总结

应用泛型可以极大的减少代码的编写量，同时提升可读性与安全性都有帮助，上面提到的对于泛型的使用技巧只能是很少一部分，还有更多的case等待大家来发现。另外对泛型感兴趣的同学，也推荐大家阅读这个开源项目 https://github.com/jhunters/goassist 里面有非常多经典的泛型使用技巧，相信对大家理解与掌握泛型会有很多帮助。

 END

参考资料：

[1] Go语言官方泛型使用介绍:https://golang.google.cn/doc/tutorial/generics

[2]《using generics  in go by Ian》Go语言泛型专题分享:

https://www.bilibili.com/video/BV1KP4y157rn/?p=1&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=B63420EF-45D0-4464-A195-F27C13188C75&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&timestamp=1636179512&unique_k=ORZiX1

[3]专为Go语言开发者提供一套基础api库，包括了非常多的泛型应用:https://github.com/jhunters/goassist

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