并发
Go语言中的并发程序可以用两种手段来实现。本章讲解goroutine和channel，其支持“顺序通信进程”（communicating sequential processes）或被简称为CSP。CSP是一种现代的并发编程模型，在这种编程模型中值会在不同的运行实例（goroutine）中传递，尽管大多数情况下仍然是被限制在单一实例中。
Goroutines
在Go语言中，每一个并发的执行单元叫作一个goroutine。当一个程序启动时，主函数就在一个单独的goroutine上运行，称为main goroutine。
新的goroutine通过go语句创建:
1go fun()主函数返回时，所有的goroutine都会被直接打断，程序退出。
并发处理TCP连接
go程序监听8000端口，每次当client连接后通过goroutinue处理业务操作，且不阻塞第二个client的连接。
1func main() {
2 listener, err := net.Listen("tcp", "localhost:8000")
3 if err != nil {
4 log.Fatal(err)
5 }
6
7 for {
8 conn, err := listener.Accept()
9 if err != nil {
10 log.Print(err) // e.g., connection aborted
11 continue
12 }
13 go handleConn(conn) // handle one connection at a time
14 }
15}
16
17func handleConn(c net.Conn) {
18 defer c.Close()
19 for {
20 _, err := io.WriteString(c, time.Now().Format("15:04:05\n"))
21 if err != nil {
22 return // e.g., client disconnected
23 }
24 time.Sleep(1 * time.Second)
25 }
26}Channels
如果说goroutine是Go语言程序的并发体的话，那么channels则是它们之间的通信机制。一个channel是一个通信机制，它可以让一个goroutine通过它给另一个goroutine发送值信息。每个channel都有一个特殊的类型，也就是channels可发送数据的类型。一个可以发送int类型数据的channel一般写为chan int。
使用内置的make函数，我们可以创建一个channel:
1ch = make(chan int) // unbuffered channel
2ch = make(chan int, 0) // unbuffered channel
3ch = make(chan int, 3) // buffered channel with capacity 3
和map类似，channel也对应一个make创建的底层数据结构的引用。当我们复制一个channel或用于函数参数传递时，我们只是拷贝了一个channel引用，因此调用者和被调用者将引用同一个channel对象。和其它的引用类型一样，channel的零值也是nil。
channel的发送和接收行为如下：
1ch <- x // a send statement
2x = <-ch // a receive expression in an assignment statement
3<-ch // a receive statement; result is discarded
Channel还支持close操作，用于关闭channel，随后对基于该channel的任何发送操作都将导致panic异常。对一个已经被close过的channel进行接收操作依然可以接受到之前已经成功发送的数据；如果channel中已经没有数据的话将产生一个零值的数据：
1close(ch)不带缓冲的Channels
1ch = make(chan int, 0) // unbuffered channel
一个基于无缓存Channels的发送操作将导致发送者goroutine阻塞，直到另一个goroutine在相同的Channels上执行接收操作，当发送的值通过Channels成功传输之后，两个goroutine可以继续执行后面的语句。反之，如果接收操作先发生，那么接收者goroutine也将阻塞，直到有另一个goroutine在相同的Channels上执行发送操作。
基于无缓存Channels的发送和接收操作将导致两个goroutine做一次同步操作。因为这个原因，无缓存Channels有时候也被称为同步Channels。
下述代码给出了一个同步的实例。主goroutine等待后台goroutinue完成copy操作后才结束阻塞，函数返回。
1func main() {
2 conn, err := net.Dial("tcp", "localhost:8000")
3 if err != nil {
4 log.Fatal(err)
5 }
6 done := make(chan struct{})
7 go func() {
8 io.Copy(os.Stdout, conn) // NOTE: ignoring errors
9 log.Println("done")
10 done <- struct{}{} // signal the main goroutine
11 }()
12 mustCopy(conn, os.Stdin)
13 conn.Close()
14 <-done // wait for background goroutine to finish
15}有些时候，相比于通信的具体内容，我们更关心通信本身的发生，我们将它称为消息事件，这时我们可以使用struct{}来作为元素类型。
串连的channels(pipeline)
考虑这样一个简单的串连channels：
1func main() {
2 naturals := make(chan int)
3 squares := make(chan int)
4
5 // Counter
6 go func() {
7 for x := 0; ; x++ {
8 naturals <- x
9 }
10 }()
11
12 // Squarer
13 go func() {
14 for {
15 x := <-naturals
16 squares <- x * x
17 }
18 }()
19
20 // Printer (in main goroutine)
21 for {
22 fmt.Println(<-squares)
23 }
24}如果我们希望只发送有限个自然数应该怎么办呢？
如果直接关闭naturals通道，再向该channel发送数据将导致panic异常，而当一个被关闭的channel中已经发送的数据都被成功接收后，后续的接收操作将不再阻塞，它们会立即返回一个零值，因而关闭通道无法终止循环。
如果我们多传输一个结果作为状态，就可以终止循环，如下所示：
1// Squarer
2go func() {
3 for {
4 x, ok := <-naturals
5 if !ok {
6 break // channel was closed and drained
7 }
8 squares <- x * x
9 }
10 close(squares)
11}()由于考虑到这种处理方式较为笨拙但十分常见，因而Go语言支持使用range循环直接在channels上进行迭代，当channel被关闭并且没有值可以接受时就推出循环：
1func main() {
2 naturals := make(chan int)
3 squares := make(chan int)
4
5 // Counter
6 go func() {
7 for x := 0; x < 100; x++ {
8 naturals <- x
9 }
10 close(naturals)
11 }()
12
13 // Squarer
14 go func() {
15 for x := range naturals {
16 squares <- x * x
17 }
18 close(squares)
19 }()
20
21 // Printer (in main goroutine)
22 for x := range squares {
23 fmt.Println(x)
24 }
25}单向channels
Go语言的类型系统提供了单方向的channel类型，分别用于只发送或只接收的channel。类型chan<- int表示一个只发送int的channel，只能发送不能接收。相反，类型<-chan int表示一个只接收int的channel，只能接收不能发送。
双向channel可以自动转换为单向channel,但是反之不行。
带缓冲的channels
Go语言新手有时候会将一个带缓存的channel当作同一个goroutine中的队列使用，虽然语法看似简单，但实际上这是一个错误。Channel和goroutine的调度器机制是紧密相连的，如果没有其他goroutine从channel接收，发送者——或许是整个程序——将会面临永远阻塞的风险。如果你只是需要一个简单的队列，使用slice就可以了。
基于select的多路复用
select会等待case中有能够执行的case时去执行。当条件满足时，select才会去通信并执行case之后的语句；这时候其它通信是不会执行的。一个没有任何case的select语句写作select{}，会永远地等待下去。
下述代码中，ch这个channel的buffer大小是1，所以会交替的为空或为满，所以只有一个case可以进行下去，无论i是奇数或者偶数，它都会打印0 2 4 6 8。
1ch := make(chan int, 1)
2for i := 0; i < 10; i++ {
3 select {
4 case x := <-ch:
5 fmt.Println(x) // "0" "2" "4" "6" "8"
6 case ch <- i:
7 }
8}如果多个case同时就绪时，select会随机地选择一个执行，这样来保证每一个channel都有平等的被select的机会。增加上述代码的buffer大小会使其输出变得不确定，因为当buffer既不为满也不为空时，select语句的执行情况就像是抛硬币的行为一样是随机的。
并发的退出
- range
- ,ok
- 专用的退出通道
共享变量
竞争条件
竞争条件指的是程序在多个goroutine交叉执行操作时，没有给出正确的结果。数据竞争是竞争条件的一种，无论任何时候，只要有两个goroutine并发访问同一变量，且至少其中的一个是写操作的时候就会发生数据竞争。
一种避免数据竞争的方式是，避免从多个goroutinue访问变量。Go的口头禅是：不要使用共享数据来通信；使用通信来共享数据。
在下面的代码中，Cakes由于管道的通信而严格地被顺序处理。
1type Cake struct{ state string }
2
3func baker(cooked chan<- *Cake) {
4 for {
5 cake := new(Cake)
6 cake.state = "cooked"
7 cooked <- cake // baker never touches this cake again
8 }
9}
10
11func icer(iced chan<- *Cake, cooked <-chan *Cake) {
12 for cake := range cooked {
13 cake.state = "iced"
14 iced <- cake // icer never touches this cake again
15 }
16}互斥
互斥允许多个goroutine访问变量，但同一时刻最多只有一个正在访问。
sync.Mutex互斥锁
Mutex的Lock方法能够获取到token(这里叫锁)，并且Unlock方法会释放这个token。
1import "sync"
2
3var (
4 mu sync.Mutex // guards balance
5 balance int
6)
7
8func Deposit(amount int) {
9 mu.Lock()
10 balance = balance + amount
11 mu.Unlock()
12}
13
14func Balance() int {
15 mu.Lock()
16 b := balance
17 mu.Unlock()
18 return b
19}惯例来说，被mutex所保护的变量是在mutex变量声明之后立刻声明的。如果你的做法和惯例不符，确保在文档里对你的做法进行说明。
sync.RWMutex读写锁
读写锁是一种特殊的锁，对读操作并行，而对写操作互斥，叫做“多读单写”锁。
1var mu sync.RWMutex
2var balance int
3func Balance() int {
4 mu.RLock() // readers lock
5 defer mu.RUnlock()
6 return balance
7}sync.Once惰性初始化
这是一个懒初始化的例子：
1func loadIcons() {
2 icons = map[string]image.Image{
3 "spades.png": loadIcon("spades.png"),
4 "hearts.png": loadIcon("hearts.png"),
5 "diamonds.png": loadIcon("diamonds.png"),
6 "clubs.png": loadIcon("clubs.png"),
7 }
8}
9
10// NOTE: not concurrency-safe!
11func Icon(name string) image.Image {
12 if icons == nil {
13 loadIcons() // one-time initialization
14 }
15 return icons[name]
16}但该函数并不是并发安全的，现代编译器和CPU可能随意改变指令排布顺序，一种可能的指令顺序如下：
1func loadIcons() {
2 icons = make(map[string]image.Image)
3 icons["spades.png"] = loadIcon("spades.png")
4 icons["hearts.png"] = loadIcon("hearts.png")
5 icons["diamonds.png"] = loadIcon("diamonds.png")
6 icons["clubs.png"] = loadIcon("clubs.png")
7}因此，一个goroutine在检查icons是非空时，也并不能就假设这个变量的初始化流程已经走完了。
使用读写锁可以保证并发。
1var mu sync.RWMutex // guards icons
2var icons map[string]image.Image
3// Concurrency-safe.
4func Icon(name string) image.Image {
5 mu.RLock()
6 if icons != nil {
7 icon := icons[name]
8 mu.RUnlock()
9 return icon
10 }
11 mu.RUnlock()
12
13 // acquire an exclusive lock
14 mu.Lock()
15 if icons == nil { // NOTE: must recheck for nil
16 loadIcons()
17 }
18 icon := icons[name]
19 mu.Unlock()
20 return icon
21}通常的方式较为复杂，Once函数简化了这个过程：
1var loadIconsOnce sync.Once
2var icons map[string]image.Image
3// Concurrency-safe.
4func Icon(name string) image.Image {
5 loadIconsOnce.Do(loadIcons)
6 return icons[name]
7}竞争条件检测
只要在go build，go run或者go test命令后面加上-race的flag，就会使编译器创建一个你的应用的“修改”版或者一个附带了能够记录所有运行期对共享变量访问工具的test，并且会记录下每一个读或者写共享变量的goroutine的身份信息。
线程和Goroutinues
- 动态栈。一个线程通常有一个固定大小2MB内存做栈，而这对于一个goroutinue来说过大了，无法支持高并发和深层的递归函数。而一个goroutinue会以一个很小的栈（2KB）开始生命周期，该栈也会保存活跃、挂起的函数的本地变量，但区别在于其大小不定，可以动态伸缩，最多可以达到1GB.
- 调度。OS对于线程的调度需要进行完整的上下文切换，而Go使用了自己的调度器，不需要进入内核的上下文，所以调度代价低得很多。
- GOMAXPROCC。Go的调度器通过GOMAXPROCC变量决定有多少个OS的线程执行Go代码，其默认值是机器上的CPU核心数。可以通过环境变量来显式地控制这个参数，或者也可以在运行时用runtime.GOMAXPROCS函数来修改它。
1for {
2 go fmt.Print(0)
3 fmt.Print(1)
4}
5
6$ GOMAXPROCS=1 go run hacker-cliché.go
7111111111111111111110000000000000000000011111...
8
9$ GOMAXPROCS=2 go run hacker-cliché.go
10010101010101010101011001100101011010010100110...- 线程号。goroutine没有可以被程序员获取到的身份（id）的概念。这一点是设计上故意而为之，由于thread-local storage总是会被滥用。在这种行为下，一个函数的行为可能并不仅由自己的参数所决定，而是由其所运行在的线程所决定，这不好。