concurrency 并行编程

Goroutine

go语言的魅力所在，高并发。

线程是操作系统调度的一种执行路径，用于在处理器执行我们在函数中编写的代码。一个进程从一个线程开始，即主线程，当该线程终止时，进程终止。这是因为主线程是应用程序的原点。然后，主线程可以依次启动更多的线程，而这些线程可以启动更多的线程。

并发不是并行。并行是指两个或多个线程同时在不同的处理器执行代码。如果将运行时配置为使用多个逻辑处理器，则调度程序将在这些逻辑处理器之间分配 goroutine，这将导致 goroutine 在不同的操作系统线程上运行。但是，要获得真正的并行性，您需要在具有多个物理处理器的计算机上运行程序。否则，goroutine 将针对单个物理处理器并发运行，即使 Go 运行时使用多个逻辑处理器。

注意：① 空的 select{} 会永远进行 阻塞

② 如果当前的goroutine要执行但是需要等待另一个goroutine执行完毕才行，这时候就要把另一个goroutine的事情拿来自己做。

③ 使用goroutine考虑两个问题，一是它什么时候结束，二是你有没有一个方法让它结束

这里展示一个较好例子：

Memory model

go 的内存模型，个人总结：只要是多线程就不要觉得自己太聪明，使用”锁"，确保操作事物的原子性，因为多线程之间的调度过程中，cpu,线程为了最大限度的性能，有可能改变不同线程之间关于整体事物的逻辑执行顺序，导致结果出现不可测性。指针copy的方法，指针是一个原子性，但是并不满足 single machine. 当然如果你只是单线程，那么这些忧虑不用考虑

为了说明读和写的必要条件，我们定义了先行发生（Happens Before）。如果事件 e1 发生在 e2 前，我们可以说 e2 发生在 e1 后。如果 e1不发生在 e2 前也不发生在 e2 后，我们就说 e1 和 e2 是并发的。
在单一的独立的 goroutine 中先行发生的顺序即是程序中表达的顺序。

• 当下面条件满足时，对变量 v 的读操作 r 是被允许看到对 v 的写操作 w 的：
  • r 不先行发生于 w
  • 在 w 后 r 前没有对 v 的其他写操作
• 为了保证对变量 v 的读操作 r 看到对 v 的写操作 w，要确保 w 是 r 允许看到的唯一写操作。即当下面条件满足时，r 被保证看到 w：
  • w 先行发生于 r
  • 其他对共享变量 v 的写操作要么在 w 前，要么在 r 后。

这一对条件比前面的条件更严格，需要没有其他写操作与 w 或 r 并发发生。

Package sync

data race : 线程竞争，在线程模型中Go 没有显式地使用锁来协调对共享数据的访问，而是鼓励使用 chan 在 goroutine 之间传递对数据的引用。这种方法确保在给定的时间只有一个 goroutine 可以访问数据。

go buid -race go test -race

i++是原子性操作吗？ 不是，i++的底层是三行代码，并不是原子性。

Copy-On-Write 思路在微服务降级或者 local cache 场景中经常使用。写时复制指的是，写操作时候复制全量老数据到一个新的对象中，携带上本次新写的数据，之后利用原子替换（atomic.Value），更新调用者的变量。来完成无锁访问共享数据。这也是 Redis 进行写操作来更改数据的一种方法。

Mutex

• go的几种 Mutex 锁的实现:
  • Barging. 这种模式是为了提高吞吐量，当锁被释放时，它会唤醒第一个等待者，然后把锁给第一个等待者或者给第一个请求锁的人。
  • Handsoff. 当锁释放时候，锁会一直持有直到第一个等待者准备好获取锁。它降低了吞吐量，因为锁被持有，即使另一个 goroutine 准备获取它。（一个互斥锁的 handsoff 会完美地平衡两个goroutine 之间的锁分配，但是会降低性能，因为它会迫使第一个 goroutine 等待锁。）
  • Spinning. 自旋在等待队列为空或者应用程序重度使用锁时效果不错。parking 和 unparking goroutines 有不低的性能成本开销，相比自旋来说要慢得多。

errgroup

实际生活中我们的errgroup使用的更多一些，用几个gooroutine 去进行分布处理业务，然后通过sync进行控制管理各个分支，把最后的数据再集合起来。 sync.waitGroup()

Chan

各个goroutine通过chan管道来进行实时通信。

channels 是一种类型安全的消息队列，充当两个 goroutine 之间的管道，将通过它同步的进行任意资源的交换。chan 控制 goroutines 交互的能力从而创建了 Go 同步机制。当创建的 chan 没有容量时，称为无缓冲通道。反过来，使用容量创建的 chan 称为缓冲通道。

无缓冲chan

ch := make(chan struct{})
无缓冲 chan 没有容量，因此进行任何交换前需要两个 goroutine 同时准备好。当 goroutine 试图将一个资源发送到一个无缓冲的通道并且没有goroutine 等待接收该资源时，该通道将锁住发送 goroutine 并使其等待。当 goroutine 尝试从无缓冲通道接收，并且没有 goroutine 等待发送资源时，该通道将锁住接收 goroutine 并使其等待。
意思就是双方都得准备好才能进行下去 , 无缓冲信道的本质是保证同步。

• Receive 先于 Send 发生。
• 好处: 100% 保证能收到。
• 代价: 延迟时间未知。

有缓冲的chan

buffered channel 具有容量，因此其行为可能有点不同。当 goroutine 试图将资源发送到缓冲通道，而该通道已满时，该通道将锁住 goroutine并使其等待缓冲区可用。如果通道中有空间，发送可以立即进行，goroutine 可以继续。当goroutine 试图从缓冲通道接收数据，而缓冲通道为空时，该通道将锁住 goroutine 并使其等待资源被发送。

• Send 先于 Receive 发生。
• 好处: 延迟更小。
• 代价: 不保证数据到达，越大的 buffer，越小的保障到达。buffer = 1 时，给你延迟一个消息的保障。

Context

context 的使用因该是贯穿全过程，而不是被把它放到一个对象结构体中去使用

context.WithValue() : 用于创建一个context对象

context.WithValue 方法允许上下文携带请求范围的数据。这些数据必须是安全的，以便多个 goroutine 同时使用。这里的数据，更多是面向请求的元数据，不应该作为函数的可选参数来使用（比如 context 里面挂了一个sql.Tx 对象，传递到 data 层使用），因为元数据相对函数参数更加是隐含的，面向请求的。而参数是更加显示的。

同一个 context 对象可以传递给在不同 goroutine 中运行的函数；上下文对于多个 goroutine 同时使用是安全的。对于值类型最容易犯错的地方，在于 context value 应该是 immutable 的，每次重新赋值应该是新的 context，即: context.WithValue(ctx, oldvalue)

比如 染色，API 重要性，Trace

注意选择使用 copy-on-write 的思路，解决跨多个 goroutine 使用数据、修改数据的场景。

COW: 从 ctx1 中获取 map1（可以理解为 v1 版本的 map 数据）。构建一个新的 map 对象 map2，复制所有 map1 数据，同时追加新的数据 “k2”: “v2” 键值对，使用 context.WithValue 创建新的 ctx2，ctx2 会传递到其他的 goroutine 中。这样各自读取的副本都是自己的数据，写行为追加的数据，在 ctx2 中也能完整读取到，同时也不会污染 ctx1 中的数据。

COW就是 copy-on-write

当一个 context 被取消时，从它派生的所有 context 也将被取消。WithCancel(ctx) 参数 ctx 认为是 parent ctx，在内部会进行一个传播关系链的关联。Done() 返回 一个 chan，当我们取消某个parent context, 实际上上会递归层层 cancel 掉自己的 child context 的 done chan 从而让整个调用链中所有监听 cancel 的 goroutine 退出。

如果要实现一个超时控制，通过上面的 context 的 parent/child 机制，其实我们只需要启动一个定时器，然后在超时的时候，直接将当前的 context 给 cancel 掉，就可以实现监听在当前和下层的额 context.Done() 的 goroutine 的退出。