sync.map 不适合 mapreduce 中间结果存储，因其在高频写入与遍历混合场景下性能退化，且缺乏原子性“写入并返回当前值”语义，易致 reduce 阶段漏数据或重复计算。
为什么 Go 的 sync.Map 不适合做 MapReduce 中间结果存储
MapReduce 的 shuffle 阶段需要高频写入、并发读取、按 key 聚合，而 sync.Map 在大量写入+遍历混合场景下性能会明显退化，且不提供原子性的“写入并返回当前值”语义，容易导致 reduce 阶段漏数据或重复计算。
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- 用普通
map+sync.RWMutex手动控制读写，尤其在 map 分片（shard）后，锁粒度更小 - 若 key 空间可预估，优先用
make(map[string][]interface{}, estimatedSize)预分配容量，避免扩容时的并发 panic - 绝不要在 reduce goroutine 里直接 range 原始 map——必须先
copy出一份快照再遍历，否则可能 panic: “concurrent map iteration and map write”
如何用 runtime.GOMAXPROCS 和 sync.WaitGroup 控制多核并行度
Go 默认把 GOMAXPROCS 设为 CPU 核心数，但 MapReduce 的 map 阶段如果每个任务都开 goroutine，实际并发数可能远超预期，导致调度开销压垮性能；reduce 阶段若未等所有 map 完成就启动，中间结果可能为空。
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- 显式设置
runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())，避免容器环境里被限制为 1 - map 阶段用固定 size 的 worker pool（比如
chan *Task+ N 个 for-select goroutine），而非为每条记录启一个 goroutine - 用
sync.WaitGroup分两层等待：第一层等所有 map 完成并写入中间结果；第二层才启动 reduce goroutine，确保数据就绪
io.Pipe 或临时文件？中间结果该走内存还是磁盘
单机多核场景下，中间结果量不大（io.Pipe 在 map 和 reduce 之间流式传递最轻量；但 pipe 没缓冲，一旦 reduce 消费慢，map 会阻塞，反而串行化。
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- 小数据（bytes.Buffer +
json.Encoder序列化到内存，再传给 reduce - 中等数据（10–500MB）：写临时文件，路径用
os.CreateTemp("", "mr_*.bin")，避免命名冲突和权限问题 - 绝不直接用
os.Stdout或全局变量传中间结果——无法并发安全，且测试难 mock
reduce 阶段如何避免 key 冲突和类型断言 panic
map 阶段输出的 value 类型如果不统一（比如有的是 int，有的是 float64），reduce 里直接 v.(int) 会 panic；多个 map task 写同一个 key 到同一份中间结果，也可能因写入顺序导致数据覆盖。
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- 定义明确的中间数据结构，如
type KeyValue struct { Key string; Value interface{} }，并在 map 阶段统一转为json.RawMessage或自定义二进制格式 - reduce 前先按 key 分组聚合：用
map[string][]json.RawMessage收集，再对每个 key 的 slice 做反序列化+合并 - 类型断言前必加 ok 判断：
if v, ok := val.(float64); ok { ... }，否则线上一崩就是整批失败
真正麻烦的是 key 的哈希一致性——如果 map 阶段用 hash/fnv，reduce 阶段却用 fmt.Sprintf("%s", key) 当分组依据，结果一定错。这种细节不会报错，只会静默出错。
