在这部分，老师直接从并发开始讲，但结合资料我进行一些接口等的补充。我建议还是多看看go语言的资料（go圣经以及B站的一些教学视频）再继续，老师讲得比较粗略。

1.接口

接口类型是对其它类型行为的抽象和概括；因为接口类型不会和特定的实现细节绑定在一起，通过这种抽象的方式我们可以让我们的函数更加灵活和更具有适应能力。

很多面向对象的语言都有相似的接口概念，但Go语言中接口类型的独特之处在于它是满足隐式实现的。也就是说，我们没有必要对于给定的具体类型定义所有满足的接口类型；简单地拥有一些必需的方法就足够了。这种设计可以让你创建一个新的接口类型满足已经存在的具体类型却不会去改变这些类型的定义；当我们使用的类型来自于不受我们控制的包时这种设计尤其有用。

1.1. 接口约定

目前为止，我们看到的类型都是具体的类型。一个具体的类型可以准确的描述它所代表的值，并且展示出对类型本身的一些操作方式：就像数字类型的算术操作，切片类型的取下标、添加元素和范围获取操作。具体的类型还可以通过它的内置方法提供额外的行为操作。总的来说，当你拿到一个具体的类型时你就知道它的本身是什么和你可以用它来做什么。

在Go语言中还存在着另外一种类型：接口类型。接口类型是一种抽象的类型。它不会暴露出它所代表的对象的内部值的结构和这个对象支持的基础操作的集合；它们只会表现出它们自己的方法。也就是说当我们有看到一个接口类型的值时，我们不知道它是什么，唯一知道的就是可以通过它的方法来做什么。

1.2. 接口类型

接口类型具体描述了一系列方法的集合，一个实现了这些方法的具体类型是这个接口类型的实例。

io.Writer类型是用得最广泛的接口之一，因为它提供了所有类型的写入bytes的抽象，包括文件类型，内存缓冲区，网络链接，HTTP客户端，压缩工具，哈希等等。io包中定义了很多其它有用的接口类型。Reader可以代表任意可以读取bytes的类型，Closer可以是任意可以关闭的值，例如一个文件或是网络链接。（到现在你可能注意到了很多Go语言中单方法接口的命名习惯）

package io
type Reader interface {
    Read(p []byte) (n int, err error)
}
type Closer interface {
    Close() error
}

再往下看，我们发现有些新的接口类型通过组合已有的接口来定义。下面是两个例子：

type ReadWriter interface {
    Reader
    Writer
}
type ReadWriteCloser interface {
    Reader
    Writer
    Closer
}

上面用到的语法和结构内嵌相似，我们可以用这种方式以一个简写命名一个接口，而不用声明它所有的方法。这种方式称为接口内嵌。尽管略失简洁，我们可以像下面这样，不使用内嵌来声明io.ReadWriter接口。

type ReadWriter interface {
    Read(p []byte) (n int, err error)
    Write(p []byte) (n int, err error)
}

或者甚至使用一种混合的风格：

type ReadWriter interface {
    Read(p []byte) (n int, err error)
    Writer
}

上面3种定义方式都是一样的效果。方法顺序的变化也没有影响，唯一重要的就是这个集合里面的方法。

1.3. 实现接口的条件

一个类型如果拥有一个接口需要的所有方法，那么这个类型就实现了这个接口。例如，*os.File类型实现了io.Reader，Writer，Closer，和ReadWriter接口。*bytes.Buffer实现了Reader，Writer，和ReadWriter这些接口，但是它没有实现Closer接口因为它不具有Close方法。Go的程序员经常会简要的把一个具体的类型描述成一个特定的接口类型。举个例子，*bytes.Buffer是io.Writer；*os.Files是io.ReadWriter。

接口指定的规则非常简单：表达一个类型属于某个接口只要这个类型实现这个接口。所以：

var w io.Writer
w = os.Stdout           // OK: *os.File has Write method
w = new(bytes.Buffer)   // OK: *bytes.Buffer has Write method
w = time.Second         // compile error: time.Duration lacks Write method

var rwc io.ReadWriteCloser
rwc = os.Stdout         // OK: *os.File has Read, Write, Close methods
rwc = new(bytes.Buffer) // compile error: *bytes.Buffer lacks Close method

这个规则甚至适用于等式右边本身也是一个接口类型

w = rwc                 // OK: io.ReadWriteCloser has Write method
rwc = w                 // compile error: io.Writer lacks Close method

因为ReadWriter和ReadWriteCloser包含有Writer的方法，所以任何实现了ReadWriter和ReadWriteCloser的类型必定也实现了Writer接口

2　Goroutines和Channels

并发程序指同时进行多个任务的程序，随着硬件的发展，并发程序变得越来越重要。Web服务器会一次处理成千上万的请求。平板电脑和手机app在渲染用户画面同时还会后台执行各种计算任务和网络请求。即使是传统的批处理问题——读取数据、计算、写输出，现在也会用并发来隐藏掉I/O的操作延迟以充分利用现代计算机设备的多个核心。计算机的性能每年都在以非线性的速度增长。

Go语言中的并发程序可以用两种手段来实现。goroutine和channel，其支持“顺序通信进程”（communicating sequential processes）或被简称为CSP(提倡通过通信共享内存而不是通过共享内存而实现通信）。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。

go可以充分发挥多核优势，高效运行。

2.1. Goroutines

在Go语言中，每一个并发的执行单元叫作一个goroutine。设想这里的一个程序有两个函数，一个函数做计算，另一个输出结果，假设两个函数没有相互之间的调用关系。一个线性的程序会先调用其中的一个函数，然后再调用另一个。如果程序中包含多个goroutine，对两个函数的调用则可能发生在同一时刻。马上就会看到这样的一个程序。

可以简单地把goroutine类比作一个线程，但还是有本质区别。

当一个程序启动时，其主函数即在一个单独的goroutine中运行，我们叫它main goroutine。新的goroutine会用go语句来创建。在语法上，go语句是一个普通的函数或方法调用前加上关键字go。go语句会使其语句中的函数在一个新创建的goroutine中运行。而go语句本身会迅速地完成。

主函数返回时，所有的goroutine都会被直接打断，程序退出。除了从主函数退出或者直接终止程序之外，没有其它的编程方法能够让一个goroutine来打断另一个的执行，但是之后可以看到一种方式来实现这个目的，通过goroutine之间的通信来让一个goroutine请求其它的goroutine，并让被请求的goroutine自行结束执行。

2.2. 示例: 并发的Clock服务

网络编程是并发大显身手的一个领域，由于服务器是最典型的需要同时处理很多连接的程序，这些连接一般来自于彼此独立的客户端。go语言的net包提供编写一个网络客户端或者服务器程序的基本组件，无论两者间通信是使用TCP、UDP或者Unix domain sockets。

例子是一个顺序执行的时钟服务器，它会每隔一秒钟将当前时间写到客户端：

// Clock1 is a TCP server that periodically writes the time.
package main

import (
    "io"
    "log"
    "net"
    "time"
)

func main() {
    listener, err := net.Listen("tcp", "localhost:8000")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for {
        conn, err := listener.Accept()
        if err != nil {
            log.Print(err) // e.g., connection aborted
            continue
        }
        handleConn(conn) // handle one connection at a time
    }
}

func handleConn(c net.Conn) {
    defer c.Close()
    for {
        _, err := io.WriteString(c, time.Now().Format("15:04:05\n"))
        if err != nil {
            return // e.g., client disconnected
        }
        time.Sleep(1 * time.Second)
    }
}

Listen函数创建了一个net.Listener的对象，这个对象会监听一个网络端口上到来的连接，在这个例子里我们用的是TCP的localhost:8000端口。listener对象的Accept方法会直接阻塞，直到一个新的连接被创建，然后会返回一个net.Conn对象来表示这个连接。

handleConn函数会处理一个完整的客户端连接。在一个for死循环中，用time.Now()获取当前时刻，然后写到客户端。由于net.Conn实现了io.Writer接口，我们可以直接向其写入内容。这个死循环会一直执行，直到写入失败。最可能的原因是客户端主动断开连接。这种情况下handleConn函数会用defer调用关闭服务器侧的连接，然后返回到主函数，继续等待下一个连接请求。

time.Time.Format方法提供了一种格式化日期和时间信息的方式。它的参数是一个格式化模板，标识如何来格式化时间，而这个格式化模板限定为Mon Jan 2 03:04:05PM 2006 UTC-0700。有8个部分（周几、月份、一个月的第几天……）。可以以任意的形式来组合前面这个模板；出现在模板中的部分会作为参考来对时间格式进行输出。在上面的例子中只用到了小时、分钟和秒。time包里定义了很多标准时间格式，比如time.RFC1123。在进行格式化的逆向操作time.Parse时，也会用到同样的策略。（这是go语言和其它语言相比比较奇葩的一个地方。你需要记住格式化字符串是1月2日下午3点4分5秒零六年UTC-0700，而不像其它语言那样Y-m-d H:i:s一样，当然了这里可以用1234567的方式来记忆，倒是也不麻烦。）

为了连接例子里的服务器，我们需要一个客户端程序，比如netcat这个工具（nc命令），这个工具可以用来执行网络连接操作。

$ go build gopl.io/ch8/clock1
$ ./clock1 &
$ nc localhost 8000
13:58:54
13:58:55
13:58:56
13:58:57
^C

客户端将服务器发来的时间显示了出来，我们用Control+C来中断客户端的执行，在Unix系统上，你会看到^C这样的响应。如果你的系统没有装nc这个工具，你可以用telnet来实现同样的效果，或者也可以用我们下面的这个用go写的简单的telnet程序，用net.Dial就可以简单地创建一个TCP连接：

// Netcat1 is a read-only TCP client.
package main

import (
    "io"
    "log"
    "net"
    "os"
)

func main() {
    conn, err := net.Dial("tcp", "localhost:8000")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer conn.Close()
    mustCopy(os.Stdout, conn)
}

func mustCopy(dst io.Writer, src io.Reader) {
    if _, err := io.Copy(dst, src); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

这个程序会从连接中读取数据，并将读到的内容写到标准输出中，直到遇到end of file的条件或者发生错误。mustCopy这个函数我们在本节的几个例子中都会用到。让我们同时运行两个客户端来进行一个测试，这里可以开两个终端窗口，下面左边的是其中的一个的输出，右边的是另一个的输出：

$ go build gopl.io/ch8/netcat1
$ ./netcat1
13:58:54                               $ ./netcat1
13:58:55
13:58:56
^C
                                       13:58:57
                                       13:58:58
                                       13:58:59
                                       ^C
$ killall clock1

killall命令是一个Unix命令行工具，可以用给定的进程名来杀掉所有名字匹配的进程。

第二个客户端必须等待第一个客户端完成工作，这样服务端才能继续向后执行；因为我们这里的服务器程序同一时间只能处理一个客户端连接。我们这里对服务端程序做一点小改动，使其支持并发：在handleConn函数调用的地方增加go关键字，让每一次handleConn的调用都进入一个独立的goroutine。

for {
    conn, err := listener.Accept()
    if err != nil {
        log.Print(err) // e.g., connection aborted
        continue
    }
    go handleConn(conn) // handle connections concurrently
}

现在多个客户端可以同时接收到时间了：

$ go build gopl.io/ch8/clock2
$ ./clock2 &
$ go build gopl.io/ch8/netcat1
$ ./netcat1
14:02:54                               $ ./netcat1
14:02:55                               14:02:55
14:02:56                               14:02:56
14:02:57                               ^C
14:02:58
14:02:59                               $ ./netcat1
14:03:00                               14:03:00
14:03:01                               14:03:01
^C                                     14:03:02
                                       ^C
$ killall clock2

2.4. 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：

ch := make(chan int) // ch has type 'chan int'

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。

两个相同类型的channel可以使用==运算符比较。如果两个channel引用的是相同的对象，那么比较的结果为真。一个channel也可以和nil进行比较。

一个channel有发送和接受两个主要操作，都是通信行为。一个发送语句将一个值从一个goroutine通过channel发送到另一个执行接收操作的goroutine。发送和接收两个操作都使用<-运算符。在发送语句中，<-运算符分割channel和要发送的值。在接收语句中，<-运算符写在channel对象之前。一个不使用接收结果的接收操作也是合法的。

ch <- x  // a send statement
x = <-ch // a receive expression in an assignment statement
<-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。

使用内置的close函数就可以关闭一个channel：

close(ch)

以最简单方式调用make函数创建的是一个无缓存的channel，但是我们也可以指定第二个整型参数，对应channel的容量。如果channel的容量大于零，那么该channel就是带缓存的channel。

ch = make(chan int)    // unbuffered channel
ch = make(chan int, 0) // unbuffered channel
ch = make(chan int, 3) // buffered channel with capacity 3

2.4.1. 不带缓存的Channels

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。当通过一个无缓存Channels发送数据时，接收者收到数据发生在再次唤醒唤醒发送者goroutine之前（happens before，这是Go语言并发内存模型的一个关键术语！）。

在讨论并发编程时，当我们说x事件在y事件之前发生（happens before），我们并不是说x事件在时间上比y时间更早；我们要表达的意思是要保证在此之前的事件都已经完成了，例如在此之前的更新某些变量的操作已经完成，你可以放心依赖这些已完成的事件了。

当我们说x事件既不是在y事件之前发生也不是在y事件之后发生，我们就说x事件和y事件是并发的。这并不是意味着x事件和y事件就一定是同时发生的，我们只是不能确定这两个事件发生的先后顺序。在下一章中我们将看到，当两个goroutine并发访问了相同的变量时，我们有必要保证某些事件的执行顺序，以避免出现某些并发问题。

2.4.2. 串联的Channels（Pipeline）

Channels也可以用于将多个goroutine连接在一起，一个Channel的输出作为下一个Channel的输入。这种串联的Channels就是所谓的管道（pipeline）。下面的程序用两个channels将三个goroutine串联起来，如图所示。

第一个goroutine是一个计数器，用于生成0、1、2、……形式的整数序列，然后通过channel将该整数序列发送给第二个goroutine；第二个goroutine是一个求平方的程序，对收到的每个整数求平方，然后将平方后的结果通过第二个channel发送给第三个goroutine；第三个goroutine是一个打印程序，打印收到的每个整数。为了保持例子清晰，我们有意选择了非常简单的函数，当然三个goroutine的计算很简单，在现实中确实没有必要为如此简单的运算构建三个goroutine。

func main() {
    naturals := make(chan int)
    squares := make(chan int)

    // Counter
    go func() {
        for x := 0; ; x++ {
            naturals <- x
        }
    }()

    // Squarer
    go func() {
        for {
            x := <-naturals
            squares <- x * x
        }
    }()

    // Printer (in main goroutine)
    for {
        fmt.Println(<-squares)
    }
}

上面的程序将生成0、1、4、9、……形式的无穷数列。像这样的串联Channels的管道（Pipelines）可以用在需要长时间运行的服务中，每个长时间运行的goroutine可能会包含一个死循环，在不同goroutine的死循环内部使用串联的Channels来通信。但是，如果我们希望通过Channels只发送有限的数列该如何处理呢？

如果发送者知道，没有更多的值需要发送到channel的话，那么让接收者也能及时知道没有多余的值可接收将是有用的，因为接收者可以停止不必要的接收等待。这可以通过内置的close函数来关闭channel实现：

close(naturals)

当一个channel被关闭后，再向该channel发送数据将导致panic异常。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。关闭上面例子中的naturals变量对应的channel并不能终止循环，它依然会收到一个永无休止的零值序列，然后将它们发送给打印者goroutine。

没有办法直接测试一个channel是否被关闭，但是接收操作有一个变体形式：它多接收一个结果，多接收的第二个结果是一个布尔值ok，ture表示成功从channels接收到值，false表示channels已经被关闭并且里面没有值可接收。使用这个特性，我们可以修改squarer函数中的循环代码，当naturals对应的channel被关闭并没有值可接收时跳出循环，并且也关闭squares对应的channel.

// Squarer
go func() {
    for {
        x, ok := <-naturals
        if !ok {
            break // channel was closed and drained
        }
        squares <- x * x
    }
    close(squares)
}()

2.4.3. 单方向的Channel

随着程序的增长，人们习惯于将大的函数拆分为小的函数。我们前面的例子中使用了三个goroutine，然后用两个channels来连接它们，它们都是main函数的局部变量。将三个goroutine拆分为以下三个函数是自然的想法：

func counter(out chan int)
func squarer(out, in chan int)
func printer(in chan int)

其中计算平方的squarer函数在两个串联Channels的中间，因此拥有两个channel类型的参数，一个用于输入一个用于输出。两个channel都拥有相同的类型，但是它们的使用方式相反：一个只用于接收，另一个只用于发送。参数的名字in和out已经明确表示了这个意图，但是并无法保证squarer函数向一个in参数对应的channel发送数据或者从一个out参数对应的channel接收数据。

这种场景是典型的。当一个channel作为一个函数参数时，它一般总是被专门用于只发送或者只接收。

为了表明这种意图并防止被滥用，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。（箭头<-和关键字chan的相对位置表明了channel的方向。）这种限制将在编译期检测。

因为关闭操作只用于断言不再向channel发送新的数据，所以只有在发送者所在的goroutine才会调用close函数，因此对一个只接收的channel调用close将是一个编译错误。

这是改进的版本，这一次参数使用了单方向channel类型：

func counter(out chan<- int) {
    for x := 0; x < 100; x++ {
        out <- x
    }
    close(out)
}

func squarer(out chan<- int, in <-chan int) {
    for v := range in {
        out <- v * v
    }
    close(out)
}

func printer(in <-chan int) {
    for v := range in {
        fmt.Println(v)
    }
}

func main() {
    naturals := make(chan int)
    squares := make(chan int)
    go counter(naturals)
    go squarer(squares, naturals)
    printer(squares)
}

调用counter（naturals）时，naturals的类型将隐式地从chan int转换成chan<- int。调用printer(squares)也会导致相似的隐式转换，这一次是转换为<-chan int类型只接收型的channel。任何双向channel向单向channel变量的赋值操作都将导致该隐式转换。这里并没有反向转换的语法：也就是不能将一个类似chan<- int类型的单向型的channel转换为chan int类型的双向型的channel。

2.4.4. 带缓存的Channels

带缓存的Channel内部持有一个元素队列。队列的最大容量是在调用make函数创建channel时通过第二个参数指定的。下面的语句创建了一个可以持有三个字符串元素的带缓存Channel。图8.2是ch变量对应的channel的图形表示形式。

ch = make(chan string, 3)

向缓存Channel的发送操作就是向内部缓存队列的尾部插入元素，接收操作则是从队列的头部删除元素。如果内部缓存队列是满的，那么发送操作将阻塞直到因另一个goroutine执行接收操作而释放了新的队列空间。相反，如果channel是空的，接收操作将阻塞直到有另一个goroutine执行发送操作而向队列插入元素。

我们可以在无阻塞的情况下连续向新创建的channel发送三个值：

ch <- "A"
ch <- "B"
ch <- "C"

此刻，channel的内部缓存队列将是满的（图8.3），如果有第四个发送操作将发生阻塞。

如果我们接收一个值，

fmt.Println(<-ch) // "A"

那么channel的缓存队列将不是满的也不是空的（图8.4），因此对该channel执行的发送或接收操作都不会发生阻塞。通过这种方式，channel的缓存队列解耦了接收和发送的goroutine。

在某些特殊情况下，程序可能需要知道channel内部缓存的容量，可以用内置的cap函数获取：

fmt.Println(cap(ch)) // "3"

同样，对于内置的len函数，如果传入的是channel，那么将返回channel内部缓存队列中有效元素的个数。因为在并发程序中该信息会随着接收操作而失效，但是它对某些故障诊断和性能优化会有帮助。

fmt.Println(len(ch)) // "2"

在继续执行两次接收操作后channel内部的缓存队列将又成为空的，如果有第四个接收操作将发生阻塞：

fmt.Println(<-ch) // "B"
fmt.Println(<-ch) // "C"

在这个例子中，发送和接收操作都发生在同一个goroutine中，但是在真实的程序中它们一般由不同的goroutine执行。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。

下面的例子展示了一个使用了带缓存channel的应用。它并发地向三个镜像站点发出请求，三个镜像站点分散在不同的地理位置。它们分别将收到的响应发送到带缓存channel，最后接收者只接收第一个收到的响应，也就是最快的那个响应。因此mirroredQuery函数可能在另外两个响应慢的镜像站点响应之前就返回了结果。（顺便说一下，多个goroutines并发地向同一个channel发送数据，或从同一个channel接收数据都是常见的用法。）

func mirroredQuery() string {
    responses := make(chan string, 3)
    go func() { responses <- request("asia.gopl.io") }()
    go func() { responses <- request("europe.gopl.io") }()
    go func() { responses <- request("americas.gopl.io") }()
    return <-responses // return the quickest response
}

func request(hostname string) (response string) { /* ... */ }

如果我们使用了无缓存的channel，那么两个慢的goroutines将会因为没有人接收而被永远卡住。这种情况，称为goroutines泄漏，这将是一个BUG。和垃圾变量不同，泄漏的goroutines并不会被自动回收，因此确保每个不再需要的goroutine能正常退出是重要的。

关于无缓存或带缓存channels之间的选择，或者是带缓存channels的容量大小的选择，都可能影响程序的正确性。无缓存channel更强地保证了每个发送操作与相应的同步接收操作；但是对于带缓存channel，这些操作是解耦的。同样，即使我们知道将要发送到一个channel的信息的数量上限，创建一个对应容量大小的带缓存channel也是不现实的，因为这要求在执行任何接收操作之前缓存所有已经发送的值。如果未能分配足够的缓存将导致程序死锁。

Channel的缓存也可能影响程序的性能。想象一家蛋糕店有三个厨师，一个烘焙，一个上糖衣，还有一个将每个蛋糕传递到它下一个厨师的生产线。在狭小的厨房空间环境，每个厨师在完成蛋糕后必须等待下一个厨师已经准备好接受它；这类似于在一个无缓存的channel上进行沟通。

如果在每个厨师之间有一个放置一个蛋糕的额外空间，那么每个厨师就可以将一个完成的蛋糕临时放在那里而马上进入下一个蛋糕的制作中；这类似于将channel的缓存队列的容量设置为1。只要每个厨师的平均工作效率相近，那么其中大部分的传输工作将是迅速的，个体之间细小的效率差异将在交接过程中弥补。如果厨师之间有更大的额外空间——也是就更大容量的缓存队列——将可以在不停止生产线的前提下消除更大的效率波动，例如一个厨师可以短暂地休息，然后再加快赶上进度而不影响其他人。

另一方面，如果生产线的前期阶段一直快于后续阶段，那么它们之间的缓存在大部分时间都将是满的。相反，如果后续阶段比前期阶段更快，那么它们之间的缓存在大部分时间都将是空的。对于这类场景，额外的缓存并没有带来任何好处。

生产线的隐喻对于理解channels和goroutines的工作机制是很有帮助的。例如，如果第二阶段是需要精心制作的复杂操作，一个厨师可能无法跟上第一个厨师的进度，或者是无法满足第三阶段厨师的需求。要解决这个问题，我们可以再雇佣另一个厨师来帮助完成第二阶段的工作，他执行相同的任务但是独立工作。这类似于基于相同的channels创建另一个独立的goroutine。

3　基于共享变量的并发

主要讲在多goroutine之间的共享变量，并发问题的分析手段，以及解决这些问题的基本模式。

3.1. 竞争条件

在一个线性（就是说只有一个goroutine的）的程序中，程序的执行顺序只由程序的逻辑来决定。例如，我们有一段语句序列，第一个在第二个之前（废话），以此类推。在有两个或更多goroutine的程序中，每一个goroutine内的语句也是按照既定的顺序去执行的，但是一般情况下我们没法去知道分别位于两个goroutine的事件x和y的执行顺序，x是在y之前还是之后还是同时发生是没法判断的。当我们没有办法自信地确认一个事件是在另一个事件的前面或者后面发生的话，就说明x和y这两个事件是并发的。

考虑一下，一个函数在线性程序中可以正确地工作。如果在并发的情况下，这个函数依然可以正确地工作的话，那么我们就说这个函数是并发安全的，并发安全的函数不需要额外的同步工作。我们可以把这个概念概括为一个特定类型的一些方法和操作函数，对于某个类型来说，如果其所有可访问的方法和操作都是并发安全的话，那么该类型便是并发安全的。

在一个程序中有非并发安全的类型的情况下，我们依然可以使这个程序并发安全。确实，并发安全的类型是例外，而不是规则，所以只有当文档中明确地说明了其是并发安全的情况下，你才可以并发地去访问它。我们会避免并发访问大多数的类型，无论是将变量局限在单一的一个goroutine内，还是用互斥条件维持更高级别的不变性，都是为了这个目的。我们会在本章中说明这些术语。

相反，包级别的导出函数一般情况下都是并发安全的。由于package级的变量没法被限制在单一的gorouine，所以修改这些变量“必须”使用互斥条件。

一个函数在并发调用时没法工作的原因太多了，比如死锁（deadlock）、活锁（livelock）和饿死（resource starvation）。我们没有空去讨论所有的问题，这里我们只聚焦在竞争条件上。

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。竞争条件是很恶劣的一种场景，因为这种问题会一直潜伏在你的程序里，然后在非常少见的时候蹦出来，或许只是会在很大的负载时才会发生，又或许是会在使用了某一个编译器、某一种平台或者某一种架构的时候才会出现。这些使得竞争条件带来的问题非常难以复现而且难以分析诊断。

3.2. sync.Mutex互斥锁

我们可以用一个容量只有1的channel来保证最多只有一个goroutine在同一时刻访问一个共享变量。一个只能为1和0的信号量叫做二元信号量（binary semaphore）。

var (
    sema    = make(chan struct{}, 1) // a binary semaphore guarding balance
    balance int
)

func Deposit(amount int) {
    sema <- struct{}{} // acquire token
    balance = balance + amount
    <-sema // release token
}

func Balance() int {
    sema <- struct{}{} // acquire token
    b := balance
    <-sema // release token
    return b
}

这种互斥很实用，而且被sync包里的Mutex类型直接支持。它的Lock方法能够获取到token(这里叫锁)，并且Unlock方法会释放这个token：

import "sync"

var (
    mu      sync.Mutex // guards balance
    balance int
)

func Deposit(amount int) {
    mu.Lock()
    balance = balance + amount
    mu.Unlock()
}

func Balance() int {
    mu.Lock()
    b := balance
    mu.Unlock()
    return b
}

每次一个goroutine访问bank变量时（这里只有balance余额变量），它都会调用mutex的Lock方法来获取一个互斥锁。如果其它的goroutine已经获得了这个锁的话，这个操作会被阻塞直到其它goroutine调用了Unlock使该锁变回可用状态。mutex会保护共享变量。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。

在Lock和Unlock之间的代码段中的内容goroutine可以随便读取或者修改，这个代码段叫做临界区。锁的持有者在其他goroutine获取该锁之前需要调用Unlock。goroutine在结束后释放锁是必要的，无论以哪条路径通过函数都需要释放，即使是在错误路径中，也要记得释放。

4 go module

go module 是go语言官方挂出的依赖管理系统，解决了之前依赖管理系统存在的诸如无法以来同一个库的多个版本等问题，go module通过go.mod文件管理依赖包版本，通过go get/go mod 指令工具管理依赖包。

依赖管理三要素：

1. 配置文件，描述依赖 go.mod;
2. 中心仓库管理依赖库 proxy；
3. 本地工具 go get/mod。

5 测试

我们说测试的时候一般是指自动化测试，也就是写一些小的程序用来检测被测试代码（产品代码）的行为和预期的一样，这些通常都是精心设计的执行某些特定的功能或者是通过随机性的输入待验证边界的处理。

软件测试是一个巨大的领域。测试的任务可能已经占据了一些程序员的部分时间和另一些程序员的全部时间。和软件测试技术相关的图书或博客文章有成千上万之多。对于每一种主流的编程语言，都会有一打的用于测试的软件包，同时也有大量的测试相关的理论，而且每种都吸引了大量技术先驱和追随者。这些都足以说服那些想要编写有效测试的程序员重新学习一套全新的技能。

Go语言的测试技术是相对低级的。它依赖一个go test测试命令和一组按照约定方式编写的测试函数，测试命令可以运行这些测试函数。编写相对轻量级的纯测试代码是有效的，而且它很容易延伸到基准测试和示例文档。

在实践中，编写测试代码和编写程序本身并没有多大区别。我们编写的每一个函数也是针对每个具体的任务。我们必须小心处理边界条件，思考合适的数据结构，推断合适的输入应该产生什么样的结果输出。编写测试代码和编写普通的Go代码过程是类似的；它并不需要学习新的符号、规则和工具。

5.1. go test

go test命令是一个按照一定的约定和组织来测试代码的程序。在包目录内，所有以_test.go为后缀名的源文件在执行go build时不会被构建成包的一部分，它们是go test测试的一部分。

在*_test.go文件中，有三种类型的函数：测试函数、基准测试（benchmark）函数、示例函数。一个测试函数是以Test为函数名前缀的函数，用于测试程序的一些逻辑行为是否正确；go test命令会调用这些测试函数并报告测试结果是PASS或FAIL。基准测试函数是以Benchmark为函数名前缀的函数，它们用于衡量一些函数的性能；go test命令会多次运行基准测试函数以计算一个平均的执行时间。示例函数是以Example为函数名前缀的函数，提供一个由编译器保证正确性的示例文档。

go test命令会遍历所有的*_test.go文件中符合上述命名规则的函数，生成一个临时的main包用于调用相应的测试函数，接着构建并运行、报告测试结果，最后清理测试中生成的临时文件。

5.2. 测试函数

每个测试函数必须导入testing包。测试函数有如下的签名：

func TestName(t *testing.T) {
    // ...
}

测试函数的名字必须以Test开头，可选的后缀名必须以大写字母开头：

func TestSin(t *testing.T) { /* ... */ }
func TestCos(t *testing.T) { /* ... */ }
func TestLog(t *testing.T) { /* ... */ }

5.3. 基准测试

基准测试是测量一个程序在固定工作负载下的性能。在Go语言中，基准测试函数和普通测试函数写法类似，但是以Benchmark为前缀名，并且带有一个*testing.B类型的参数；*testing.B参数除了提供和*testing.T类似的方法，还有额外一些和性能测量相关的方法。它还提供了一个整数N，用于指定操作执行的循环次数。

下面是IsPalindrome函数的基准测试，其中循环将执行N次。

import "testing"

func BenchmarkIsPalindrome(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        IsPalindrome("A man, a plan, a canal: Panama")
    }
}

我们用下面的命令运行基准测试。和普通测试不同的是，默认情况下不运行任何基准测试。我们需要通过-bench命令行标志参数手工指定要运行的基准测试函数。该参数是一个正则表达式，用于匹配要执行的基准测试函数的名字，默认值是空的。其中“.”模式将可以匹配所有基准测试函数，但因为这里只有一个基准测试函数，因此和-bench=IsPalindrome参数是等价的效果。

$ cd $GOPATH/src/gopl.io/ch11/word2
$ go test -bench=.
PASS
BenchmarkIsPalindrome-8 1000000                1035 ns/op
ok      gopl.io/ch11/word2      2.179s

结果中基准测试名的数字后缀部分，这里是8，表示运行时对应的GOMAXPROCS的值，这对于一些与并发相关的基准测试是重要的信息。

报告显示每次调用IsPalindrome函数花费1.035微秒，是执行1,000,000次的平均时间。因为基准测试驱动器开始时并不知道每个基准测试函数运行所花的时间，它会尝试在真正运行基准测试前先尝试用较小的N运行测试来估算基准测试函数所需要的时间，然后推断一个较大的时间保证稳定的测量结果。

循环在基准测试函数内实现，而不是放在基准测试框架内实现，这样可以让每个基准测试函数有机会在循环启动前执行初始化代码，这样并不会显著影响每次迭代的平均运行时间。如果还是担心初始化代码部分对测量时间带来干扰，那么可以通过testing.B参数提供的方法来临时关闭或重置计时器，不过这些一般很少会用到。

5.4. 示例函数

第三种被go test特别对待的函数是示例函数，以Example为函数名开头。示例函数没有函数参数和返回值。下面是IsPalindrome函数对应的示例函数：

func ExampleIsPalindrome() {
    fmt.Println(IsPalindrome("A man, a plan, a canal: Panama"))
    fmt.Println(IsPalindrome("palindrome"))
    // Output:
    // true
    // false
}

示例函数有三个用处。最主要的一个是作为文档：一个包的例子可以更简洁直观的方式来演示函数的用法，比文字描述更直接易懂，特别是作为一个提醒或快速参考时。一个示例函数也可以方便展示属于同一个接口的几种类型或函数之间的关系，所有的文档都必须关联到一个地方，就像一个类型或函数声明都统一到包一样。同时，示例函数和注释并不一样，示例函数是真实的Go代码，需要接受编译器的编译时检查，这样可以保证源代码更新时，示例代码不会脱节。

根据示例函数的后缀名部分，godoc这个web文档服务器会将示例函数关联到某个具体函数或包本身，因此ExampleIsPalindrome示例函数将是IsPalindrome函数文档的一部分，Example示例函数将是包文档的一部分。

示例函数的第二个用处是，在go test执行测试的时候也会运行示例函数测试。如果示例函数内含有类似上面例子中的// Output:格式的注释，那么测试工具会执行这个示例函数，然后检查示例函数的标准输出与注释是否匹配。

示例函数的第三个目的提供一个真实的演练场。 golang.org 就是由godoc提供的文档服务，它使用了Go Playground让用户可以在浏览器中在线编辑和运行每个示例函数，就像下图所示的那样。这通常是学习函数使用或Go语言特性最快捷的方式。

小结

总体而言，更多是粗略理解学习，还有几个小项目需要复现，就留到实践记录写吧。

这边就把go语言基础大致记录完了，当然还有很多部分需要深入（之后补充深入版本）。接下来需要记录gorm和MySQL，下一篇写gorm吧。