Lin博客

数据竞争是并发程序中最常见的，也是最难发现的并发问题，所幸的是，Go内置了在一定程度上可以发现竞争问题。你可以在测试数据竞争检测器（data race detector)，或者运行程序时使用-race开启数据竞争检测器，或者在编译程序时开启，编译好的二进制程序在运行时也可以开启数据竞争检测：

go test -race mypkg	// 测试mypkg包
go run -race mysr

因为并发编程中有竞争条件和数据竞争的问题，我们才需要将代码片段设定为临界区，通过使用Mutex等同步原语将临界区保护起来。接下来，我们来熟悉Go标准库的Mutex 的使用方法，看看它是如何保护临界区，解决竞争条件和数据竞争的问题的。

一个并发问题

有时候，我们很清楚地知道临界区或者共享资源，能主动地发现数据竞争问题；但是有时候，数据竞争问题却不那么容易被发现，比如下面这段代码，你认为有数据竞争

竞争条件和数据竞争是两个相关的概念，它们都涉及多线程环境中的数据竞争。但是，它们也有如下一些重要的区别。

• 竞争条件：指的是在多线程环境中，由于操作顺序的不确定性导致的程序执行结果的不确定性。例如，如果两个线程同时对同一个变量进行读／写操作，那么它们的执行顺序将会对最终的结果产生影响。这就是竞争条件。外部时序或排序的非确定性会产生竞争条件；典型的示例包括上下文切换、操作系统信号、多处理器上的内存操作和硬件中断等。竞争

一般来说，正如我们平常理解的那样，将串行程序修改为并行程序之后，其性能会得到提升。但也不是绝对的，在某些情况下，串行编程性能反而更好。

下面这个例子是快速排序的串行实现。

// 快速排序中的分区，把a分成左右两部分，左边部分小于右边部分
func partition(a []int, lo, hi int) int {
	pivot := a[hi] // 将最后一个值作为分界值
	i := l

阿姆达尔定律（Amdahl's Law,Amdahl's Argument)，计算机科学界的一个经验法则，因IBM公司计算机架构师吉恩·阿姆达尔而得名。阿姆达尔曾致力于并行处理系统的研究，他进行了一项富有洞察力的观察：提升系统的一部分性能对整个系统的性能有多大影响。这一观察被称为阿姆达尔定律：

当提升系统的一部分性能时，对整个系统性能的影响取决于：

• 这一部分有多重要。
• 这一部分性能提升了多少。

假

并发是同时处理很多事情，并行是同时做很多事情。

并发是同时处理很多事情，有时间段的概念，这些事情可能会有一个先后顺序，但是会在这个时间段内去做。从这个时间段来看，这些事情都被处理了。

比如我在编写代码的同时还在听着音乐，这两件事情如果被调度在同一个CPU上，它们是并发执行的。

并行是在同一个时间点有多件事情都在做。如果手头阔绰，我还可以买一台机器放在旁边，打开Markdown编辑器编写文章的内容，同时音乐播放器在播放抖音上最流行的歌曲。这两台服务器可以并行地执行，在同一个时刻，两台服务器都在做着事情，这是并行。

并发和并行并不相同，但是相关。如图，左边并发，右边并行。 ![并发vs并行

当今很多高级编程语言都支持并发编程，但是Go语言绝对是很特殊的那一个，一开始它就从语言设计上为并发编程提供了最简单的方式，并且设计了对线程更轻量级的goroutine，还为CSP模型提供了容易使用的channel类型，并将其作为内建类型直接提供。

2019年，在Go Time对Rob Pike和Robert Griesemer的访谈节目中，Rob Pike 谈到发明Go语言的想法时说道，“我们听到了一个C+＋新版本发