golang note 1-25

https://www.golangroadmap.com/interview/books/questions/golang/

1.Golang中除了加Mutex锁以外还有哪些方式安全读写共享变量 ?

• Golang中Goroutine 可以通过 Channel 进行安全读写共享变量,还可以通过原子性操作进行

2.无缓冲Chan的发送和接收是否同步?

 ch := make(chan int)    无缓冲的channel由于没有缓冲发送和接收需要同步.
 ch := make(chan int, 2) 有缓冲channel不要求发送和接收操作同步. 

• channel无缓冲时，发送阻塞直到数据被接收，接收阻塞直到读到数据。
• channel有缓冲时，当缓冲满时发送阻塞，当缓冲空时接收阻塞。

3.Golang并发机制以及它所使用的CSP并发模型

在计算机科学中，通信顺序过程（communicating sequential processes，CSP）是一种描述并发系统中交互模式的正式语言，它是并发数学理论家族中的一个成员，被称为过程算法（process algebras），或者说过程计算（process calculate），是基于消息的通道传递的数学理论。

CSP模型是上个世纪七十年代提出的,不同于传统的多线程通过共享内存来通信，CSP讲究的是“以通信的方式来共享内存”。用于描述两个独立的并发实体通过共享的通讯 channel(管道)进行通信的并发模型。 CSP中channel是第一类对象，它不关注发送消息的实体，而关注与发送消息时使用的channel。

Golang中channel 是被单独创建并且可以在进程之间传递，它的通信模式类似于 boss-worker 模式的，一个实体通过将消息发送到channel 中，然后又监听这个 channel 的实体处理，两个实体之间是匿名的，这个就实现实体中间的解耦，其中 channel 是同步的一个消息被发送到 channel 中，最终是一定要被另外的实体消费掉的，在实现原理上其实类似一个阻塞的消息队列。

Goroutine 是Golang实际并发执行的实体，它底层是使用协程(coroutine)实现并发，coroutine是一种运行在用户态的用户线程，类似于greenthread，go底层选择使用coroutine的出发点是因为，

它具有以下特点：

• 用户空间 避免了内核态和用户态的切换导致的成本.
• 可以由语言和框架层进行调度.
• 更小的栈空间允许创建大量的实例.

Golang中的Goroutine的特性:

Golang内部有三个对象: P对象(processor) 代表上下文（或者可以认为是cpu），M(work thread)代表工作线程，G对象（goroutine）.

正常情况下一个cpu对象启一个工作线程对象，线程去检查并执行goroutine对象。碰到goroutine对象阻塞的时候，会启动一个新的工作线程，以充分利用cpu资源。 所有有时候线程对象会比处理器对象多很多.

我们用如下图分别表示P、M、G:

G（Goroutine）: 我们所说的协程，为用户级的轻量级线程，每个Goroutine对象中的sched保存着其上下文信息。

M（Machine）: 对Os内核级线程的封装，数量对应真实的CPU数（真正干活的对象）。

P（Processor）: 逻辑处理器,即为G和M的调度对象，用来调度G和M之间的关联关系，其数量可通过GOMAXPROCS()来设置，默认为核心数。

在单核情况下，所有Goroutine运行在同一个线程（M0）中，每一个线程维护一个上下文（P），任何时刻，一个上下文中只有一个Goroutine，其他Goroutine在runqueue中等待。

一个Goroutine运行完自己的时间片后，让出上下文，自己回到runqueue中（如下图所示）。

当正在运行的G0阻塞的时候（可以需要IO），会再创建一个线程（M1），P转到新的线程中去运行。

当M0返回时，它会尝试从其他线程中“偷”一个上下文过来，如果没有偷到，会把Goroutine放到Global runqueue中去，然后把自己放入线程缓存中。 上下文会定时检查Global runqueue。

Golang是为并发而生的语言，Go语言是为数不多的在语言层面实现并发的语言；也正是Go语言的并发特性，吸引了全球无数的开发者。

Golang的CSP并发模型，是通过Goroutine和Channel来实现的。

Goroutine 是Go语言中并发的执行单位。有点抽象，其实就是和传统概念上的”线程“类似，可以理解为”线程“。 Channel是Go语言中各个并发结构体(Goroutine)之前的通信机制。通常Channel，是各个Goroutine之间通信的”管道“，有点类似于Linux中的管道。

通信机制channel也很方便，传数据用channel <- data，取数据用<-channel。

在通信过程中，传数据channel <- data和取数据<-channel必然会成对出现，因为这边传，那边取，两个goroutine之间才会实现通信。

而且不管是传还是取，肯定阻塞，直到另外的goroutine传或者取为止。

因此GPM的简要概括即为: 事件循环,线程池,工作队列.

4.Golang中常用的并发模型

Golang 中常用的并发模型有三种:

• 通过channel通知实现并发控制

无缓冲的通道指的是通道的大小为0，也就是说，这种类型的通道在接收前没有能力保存任何值，它要求发送 goroutine 和接收 goroutine 同时准备好，才可以完成发送和接收操作。

从上面无缓冲的通道定义来看，发送 goroutine 和接收 gouroutine 必须是同步的，同时准备后，如果没有同时准备好的话，先执行的操作就会阻塞等待，直到另一个相对应的操作准备好为止。这种无缓冲的通道我们也称之为同步通道。

func main() {
    ch := make(chan struct{})
    go func() {
        fmt.Println("start working")
        time.Sleep(time.Second * 1)
        ch <- struct{}{}
    }()

    <-ch

    fmt.Println("finished")
}

当主 goroutine 运行到 <-ch 接受 channel 的值的时候，如果该 channel 中没有数据，就会一直阻塞等待，直到有值。 这样就可以简单实现并发控制

• 通过sync包中的WaitGroup实现并发控制

Goroutine是异步执行的，有的时候为了防止在结束main函数的时候结束掉Goroutine，所以需要同步等待，这个时候就需要用 WaitGroup了，在 sync 包中，提供了 WaitGroup,它会等待它收集的所有 goroutine 任务全部完成。

在WaitGroup里主要有三个方法:

• Add, 可以添加或减少 goroutine的数量.
• Done, 相当于Add(-1).
• Wait, 执行后会堵塞主线程，直到WaitGroup 里的值减至0.

在主 goroutine 中 Add(delta int) 索要等待goroutine 的数量。在每一个 goroutine 完成后 Done() 表示这一个goroutine 已经完成，当所有的 goroutine 都完成后，在主 goroutine 中 WaitGroup 返回。

func main(){
    var wg sync.WaitGroup
    var urls = []string{
        "http://www.golang.org/",
        "http://www.google.com/",
    }
    for _, url := range urls {
        wg.Add(1)
        go func(url string) {
            defer wg.Done()
            http.Get(url)
        }(url)
    }
    wg.Wait()
}

 

在Golang官网中对于WaitGroup介绍是A WaitGroup must not be copied after first use,在 WaitGroup 第一次使用后，不能被拷贝。

应用示例:

func main(){
 wg := sync.WaitGroup{}
    for i := 0; i < 5; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(wg sync.WaitGroup, i int) {
            fmt.Printf("i:%d", i)
            wg.Done()
        }(wg, i)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("exit")
}

运行:

i:1i:3i:2i:0i:4fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!

goroutine 1 [semacquire]:
sync.runtime_Semacquire(0xc000094018)
        /home/keke/soft/go/src/runtime/sema.go:56 +0x39
sync.(*WaitGroup).Wait(0xc000094010)
        /home/keke/soft/go/src/sync/waitgroup.go:130 +0x64
main.main()
        /home/keke/go/Test/wait.go:17 +0xab
exit status 2

它提示所有的 goroutine 都已经睡眠了，出现了死锁。这是因为 wg 给拷贝传递到了 goroutine 中，导致只有 Add 操作，其实 Done操作是在 wg 的副本执行的。

因此 Wait 就会死锁。

这个第一个修改方式:将匿名函数中 wg 的传入类型改为 *sync.WaitGroup,这样就能引用到正确的WaitGroup了。

这个第二个修改方式:将匿名函数中的 wg 的传入参数去掉，因为Go支持闭包类型，在匿名函数中可以直接使用外面的 wg 变量.

• 在Go 1.7 以后引进的强大的Context上下文，实现并发控制.

通常,在一些简单场景下使用 channel 和 WaitGroup 已经足够了，但是当面临一些复杂多变的网络并发场景下 channel 和 WaitGroup 显得有些力不从心了。

比如一个网络请求 Request，每个 Request 都需要开启一个 goroutine 做一些事情，这些 goroutine 又可能会开启其他的 goroutine，比如数据库和RPC服务。

所以我们需要一种可以跟踪 goroutine 的方案，才可以达到控制他们的目的，这就是Go语言为我们提供的 Context，称之为上下文非常贴切，它就是goroutine 的上下文。

它是包括一个程序的运行环境、现场和快照等。每个程序要运行时，都需要知道当前程序的运行状态，通常Go 将这些封装在一个 Context 里，再将它传给要执行的 goroutine 。

context 包主要是用来处理多个 goroutine 之间共享数据，及多个 goroutine 的管理。

context 包的核心是 struct Context，接口声明如下：

// A Context carries a deadline, cancelation signal, and request-scoped values
// across API boundaries. Its methods are safe for simultaneous use by multiple
// goroutines.
type Context interface {
    // Done returns a channel that is closed when this `Context` is canceled
    // or times out.
    // Done() 返回一个只能接受数据的channel类型，当该context关闭或者超时时间到了的时候，该channel就会有一个取消信号
    Done() <-chan struct{}

    // Err indicates why this Context was canceled, after the Done channel
    // is closed.
    // Err() 在Done() 之后，返回context 取消的原因。
    Err() error

    // Deadline returns the time when this Context will be canceled, if any.
    // Deadline() 设置该context cancel的时间点
    Deadline() (deadline time.Time, ok bool)

    // Value returns the value associated with key or nil if none.
    // Value() 方法允许 Context 对象携带request作用域的数据，该数据必须是线程安全的。
    Value(key interface{}) interface{}
}

Context 对象是线程安全的，你可以把一个 Context 对象传递给任意个数的 gorotuine，对它执行取消操作时，所有 goroutine 都会接收到取消信号。

一个 Context 不能拥有 Cancel 方法，同时我们也只能 Done channel 接收数据。其中的原因是一致的：接收取消信号的函数和发送信号的函数通常不是一个。

典型的场景是：父操作为子操作操作启动 goroutine，子操作也就不能取消父操作。

5.Go中对nil的Slice和空Slice的处理是一致的吗?

首先Go的JSON 标准库对 nil slice 和 空 slice 的处理是不一致.

通常错误的用法，会报数组越界的错误，因为只是声明了slice，却没有给实例化的对象。

var slice []int
slice[1] = 0

此时slice的值是nil，这种情况可以用于需要返回slice的函数，当函数出现异常的时候，保证函数依然会有nil的返回值。

empty slice 是指slice不为nil，但是slice没有值，slice的底层的空间是空的，此时的定义如下：

slice := make([]int,0）
slice := []int{}

当我们查询或者处理一个空的列表的时候，这非常有用，它会告诉我们返回的是一个列表，但是列表内没有任何值。

总之，nil slice 和 empty slice是不同的东西,需要我们加以区分的.

6.协程和线程和进程的区别?

• 进程

进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。

每个进程都有自己的独立内存空间，不同进程通过进程间通信来通信。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。

• 线程

线程是进程的一个实体,线程是内核态,而且是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。

线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。

• 协程

协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。 协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。

7.Golang的内存模型中为什么小对象多了会造成GC压力

• 通常小对象过多会导致GC三色法消耗过多的GPU。优化思路是，减少对象分配。

8.Go中数据竞争问题怎么解决?

Data Race问题可以使用互斥锁sync.Mutex, 或者也可以通过CAS无锁并发解决.

其中使用同步访问共享数据或者CAS无锁并发是处理数据竞争的一种有效的方法.

golang在1.1之后引入了竞争检测机制，可以使用 go run -race 或者 go build -race来进行静态检测。

其在内部的实现是,开启多个协程执行同一个命令， 并且记录下每个变量的状态.

竞争检测器基于C/C++的ThreadSanitizer运行时库，该库在Google内部代码基地和Chromium找到许多错误。这个技术在2012年九月集成到Go中，从那时开始，它已经在标准库中检测到42个竞争条件。现在，它已经是我们持续构建过程的一部分，当竞争条件出现时，它会继续捕捉到这些错误。

竞争检测器已经完全集成到Go工具链中，仅仅添加-race标志到命令行就使用了检测器。

$ go test -race mypkg    // 测试包
$ go run -race mysrc.go  // 编译和运行程序
$ go build -race mycmd   // 构建程序
$ go install -race mypkg // 安装程序

要想解决数据竞争的问题可以使用互斥锁sync.Mutex,解决数据竞争(Data race),也可以使用管道解决,使用管道的效率要比互斥锁高.

9.什么是channel，为什么它可以做到线程安全?

• Channel是Go中的一个核心类型，可以把它看成一个管道，通过它并发核心单元就可以发送或者接收数据进行通讯(communication),Channel也可以理解是一个先进先出的队列，通过管道进行通信。
• Golang的Channel,发送一个数据到Channel和从Channel接收一个数据都是原子性的。
• Go的设计思想就是, 不要通过共享内存来通信，而是通过通信来共享内存，前者就是传统的加锁，后者就是Channel。
• 也就是说，设计Channel的主要目的就是在多任务间传递数据的，本身就是安全的。

10.Golang垃圾回收算法?

首先我们先来了解下垃圾回收.

什么是垃圾回收？

内存管理是程序员开发应用的一大难题。传统的系统级编程语言（主要指C/C++）中，程序开发者必须对内存小心的进行管理操作，控制内存的申请及释放。 因为稍有不慎，就可能产生内存泄露问题，这种问题不易发现并且难以定位，一直成为困扰程序开发者的噩梦。

如何解决这个头疼的问题呢？

过去一般采用两种办法：

• 内存泄露检测工具。这种工具的原理一般是静态代码扫描，通过扫描程序检测可能出现内存泄露的代码段。然而检测工具难免有疏漏和不足，只能起到辅助作用。

• 智能指针。这是 c++ 中引入的自动内存管理方法，通过拥有自动内存管理功能的指针对象来引用对象，是程序员不用太关注内存的释放，而达到内存自动释放的目的。这种方法是采用最广泛的做法，但是对程序开发者有一定的学习成本（并非语言层面的原生支持），而且一旦有忘记使用的场景依然无法避免内存泄露。

为了解决这个问题，后来开发出来的几乎所有新语言（java，python，php等等）都引入了语言层面的自动内存管理 – 也就是语言的使用者只用关注内存的申请而不必关心内存的释放，内存释放由虚拟机（virtual machine）或运行时（runtime）来自动进行管理。而这种对不再使用的内存资源进行自动回收的行为就被称为垃圾回收。

常用的垃圾回收的方法:

• 引用计数（reference counting）

这是最简单的一种垃圾回收算法，和之前提到的智能指针异曲同工。对每个对象维护一个引用计数，当引用该对象的对象被销毁或更新时被引用对象的引用计数自动减一，当被引用对象被创建或被赋值给其他对象时引用计数自动加一。当引用计数为0时则立即回收对象。

这种方法的优点是实现简单，并且内存的回收很及时。这种算法在内存比较紧张和实时性比较高的系统中使用的比较广泛，如ios cocoa框架，php，python等。

但是简单引用计数算法也有明显的缺点：

1. 频繁更新引用计数降低了性能。

一种简单的解决方法就是编译器将相邻的引用计数更新操作合并到一次更新；还有一种方法是针对频繁发生的临时变量引用不进行计数，而是在引用达到0时通过扫描堆栈确认是否还有临时对象引用而决定是否释放。等等还有很多其他方法，具体可以参考这里。

2. 循环引用。

当对象间发生循环引用时引用链中的对象都无法得到释放。最明显的解决办法是避免产生循环引用，如cocoa引入了strong指针和weak指针两种指针类型。或者系统检测循环引用并主动打破循环链。当然这也增加了垃圾回收的复杂度。

• 标记-清除（mark and sweep）

标记-清除（mark and sweep）分为两步，标记从根变量开始迭代得遍历所有被引用的对象，对能够通过应用遍历访问到的对象都进行标记为“被引用”；标记完成后进行清除操作，对没有标记过的内存进行回收（回收同时可能伴有碎片整理操作）。 这种方法解决了引用计数的不足，但是也有比较明显的问题：每次启动垃圾回收都会暂停当前所有的正常代码执行，回收时,系统响应能力大大降低 ！当然后续也出现了很多mark&sweep算法的变种（如三色标记法）优化了这个问题。

• 分代搜集（generation）

java的jvm 就使用的分代回收的思路。在面向对象编程语言中，绝大多数对象的生命周期都非常短。分代收集的基本思想是，将堆划分为两个或多个称为代（generation）的空间。 新创建的对象存放在称为新生代（young generation）中（一般来说，新生代的大小会比 老年代小很多），随着垃圾回收的重复执行，生命周期较长的对象会被提升（promotion）到老年代中（这里用到了一个分类的思路，这个是也是科学思考的一个基本思路）。

因此，新生代垃圾回收和老年代垃圾回收两种不同的垃圾回收方式应运而生，分别用于对各自空间中的对象执行垃圾回收。新生代垃圾回收的速度非常快，比老年代快几个数量级，即使新生代垃圾回收的频率更高，执行效率也仍然比老年代垃圾回收强，这是因为大多数对象的生命周期都很短，根本无需提升到老年代。

Golang GC 时会发生什么?

Golang 1.5后，采取的是“非分代的、非移动的、并发的、三色的”标记清除垃圾回收算法。

golang 中的 gc 基本上是标记清除的过程：

golang 的垃圾回收是基于标记清扫算法，这种算法需要进行 STW（stop the world)，这个过程就会导致程序是卡顿的，频繁的 GC 会严重影响程序性能.

golang 在此基础上进行了改进，通过三色标记清扫法与写屏障来减少 STW 的时间.

gc的过程一共分为四个阶段：

1. 栈扫描（开始时STW），所有对象最开始都是白色.
2. 从 root开始找到所有可达对象（所有可以找到的对象)，标记为灰色，放入待处理队列。
3. 遍历灰色对象队列，将其引用对象标记为灰色放入待处理队列，自身标记为黑色。
4. 清除（并发） 循环步骤3直到灰色队列为空为止，此时所有引用对象都被标记为黑色，所有不可达的对象依然为白色，白色的就是需要进行回收的对象。 三色标记法相对于普通标记清扫，减少了 STW 时间. 这主要得益于标记过程是 "on-the-fly" 的，在标记过程中是不需要 STW 的，它与程序是并发执行的，这就大大缩短了STW的时间.

Golang gc 优化的核心就是尽量使得 STW(Stop The World) 的时间越来越短。

详细的Golang的GC介绍可以参看Golang垃圾回收原理.

写屏障:

当标记和程序是并发执行的，这就会造成一个问题. 在标记过程中，有新的引用产生，可能会导致误清扫.

清扫开始前，标记为黑色的对象引用了一个新申请的对象，它肯定是白色的，而黑色对象不会被再次扫描，那么这个白色对象无法被扫描变成灰色、黑色，它就会最终被清扫，而实际它不应该被清扫.

这就需要用到屏障技术，golang采用了写屏障，其作用就是为了避免这类误清扫问题. 写屏障即在内存写操作前，维护一个约束，从而确保清扫开始前，黑色的对象不能引用白色对象.

11.GC的触发条件

Go中对 GC 的触发时机存在两种形式：

• 主动触发(手动触发)，通过调用runtime.GC 来触发GC，此调用阻塞式地等待当前GC运行完毕.
• 被动触发，分为两种方式： a. 使用系统监控，当超过两分钟没有产生任何GC时，强制触发 GC. b. 使用步调（Pacing）算法，其核心思想是控制内存增长的比例,当前内存分配达到一定比例则触发.

12.Go的GPM如何调度?

Goroutine协程:

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。 因此，协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作执行者则是用户自身程序，goroutine也是协程。

groutine能拥有强大的并发实现是通过GPM调度模型实现.

Go的调度器内部有四个重要的结构：M，G，P，Sched，如上图所示（Sched未给出）.

• M: M代表内核级线程，一个M就是一个线程，goroutine就是跑在M之上的；M是一个很大的结构，里面维护小对象内存cache（mcache）、当前执行的goroutine、随机数发生器等等非常多的信息.
• G: 代表一个goroutine，它有自己的栈，instruction pointer和其他信息（正在等待的channel等等），用于调度.
• P: P全称是Processor，逻辑处理器，它的主要用途就是用来执行goroutine的，所以它也维护了一个goroutine队列，里面存储了所有需要它来执行的goroutine.
• Sched：代表调度器，它维护有存储M和G的队列以及调度器的一些状态信息等.

Go中的GPM调度:

新创建的Goroutine会先存放在Global全局队列中，等待Go调度器进行调度，随后Goroutine被分配给其中的一个逻辑处理器P，并放到这个逻辑处理器对应的Local本地运行队列中，最终等待被逻辑处理器P执行即可。 在M与P绑定后，M会不断从P的Local队列中无锁地取出G，并切换到G的堆栈执行，当P的Local队列中没有G时，再从Global队列中获取一个G，当Global队列中也没有待运行的G时，则尝试从其它的P窃取部分G来执行相当于P之间的负载均衡。

从上图中可以看到，有2个物理线程M，每一个M都拥有一个处理器P，每一个也都有一个正在运行的goroutine。P的数量可以通过GOMAXPROCS()来设置，它其实也就代表了真正的并发度，即有多少个goroutine可以同时运行。

图中灰色的那些goroutine并没有运行，而是出于ready的就绪态，正在等待被调度。P维护着这个队列（称之为runqueue），Go语言里，启动一个goroutine很容易：go function 就行，所以每有一个go语句被执行，runqueue队列就在其末尾加入一个goroutine，在下一个调度点，就从runqueue中取出（如何决定取哪个goroutine？）一个goroutine执行。

当一个OS线程M0陷入阻塞时，P转而在运行M1，图中的M1可能是正被创建，或者从线程缓存中取出。

当MO返回时，它必须尝试取得一个P来运行goroutine，一般情况下，它会从其他的OS线程那里拿一个P过来， 如果没有拿到的话，它就把goroutine放在一个global runqueue里，然后自己睡眠（放入线程缓存里）。所有的P也会周期性的检查global runqueue并运行其中的goroutine，否则global runqueue上的goroutine永远无法执行。

另一种情况是P所分配的任务G很快就执行完了（分配不均），这就导致了这个处理器P处于空闲的状态，但是此时其他的P还有任务，此时如果global runqueue没有任务G了，那么这个P就会从其他的P里偷取一些G来执行。

通常来说，如果P从其他的P那里要拿任务的话，一般就拿run queue的一半，这就确保了每个OS线程都能充分的使用。

  

13.并发编程概念是什么?

• 并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。

• 并行是在不同实体上的多个事件，并发是在同一实体上的多个事件。在一台处理器上“同时”处理多个任务，在多台处理器上同时处理多个任务。如hadoop分布式集群

• 并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行的。而并行是真正意义上的“同时执行”。

• 并发编程是指在一台处理器上“同时”处理多个任务。并发是在同一实体上的多个事件。多个事件在同一时间间隔发生。并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核，以达到最高的处理性能。

14.Go语言的栈空间管理是怎么样的?

Go语言的运行环境（runtime）会在goroutine需要的时候动态地分配栈空间，而不是给每个goroutine分配固定大小的内存空间。这样就避免了需要程序员来决定栈的大小。

分块式的栈是最初Go语言组织栈的方式。当创建一个goroutine的时候，它会分配一个8KB的内存空间来给goroutine的栈使用。我们可能会考虑当这8KB的栈空间被用完的时候该怎么办?

为了处理这种情况，每个Go函数的开头都有一小段检测代码。这段代码会检查我们是否已经用完了分配的栈空间。如果是的话，它会调用morestack函数。morestack函数分配一块新的内存作为栈空间，并且在这块栈空间的底部填入各种信息（包括之前的那块栈地址）。在分配了这块新的栈空间之后，它会重试刚才造成栈空间不足的函数。这个过程叫做栈分裂（stack split）。

在新分配的栈底部，还插入了一个叫做lessstack的函数指针。这个函数还没有被调用。这样设置是为了从刚才造成栈空间不足的那个函数返回时做准备的。当我们从那个函数返回时，它会跳转到lessstack。lessstack函数会查看在栈底部存放的数据结构里的信息，然后调整栈指针（stack pointer）。这样就完成了从新的栈块到老的栈块的跳转。接下来，新分配的这个块栈空间就可以被释放掉了。

分块式的栈让我们能够按照需求来扩展和收缩栈的大小。 Go开发者不需要花精力去估计goroutine会用到多大的栈。创建一个新的goroutine的开销也不大。当 Go开发者不知道栈会扩展到多少大时，它也能很好的处理这种情况。

这一直是之前Go语言管理栈的的方法。但这个方法有一个问题。缩减栈空间是一个开销相对较大的操作。如果在一个循环里有栈分裂，那么它的开销就变得不可忽略了。一个函数会扩展，然后分裂栈。当它返回的时候又会释放之前分配的内存块。如果这些都发生在一个循环里的话，代价是相当大的。 这就是所谓的热分裂问题（hot split problem）。它是Go语言开发者选择新的栈管理方法的主要原因。新的方法叫做栈复制法（stack copying）。

栈复制法一开始和分块式的栈很像。当goroutine运行并用完栈空间的时候，与之前的方法一样，栈溢出检查会被触发。但是，不像之前的方法那样分配一个新的内存块并链接到老的栈内存块，新的方法会分配一个两倍大的内存块并把老的内存块内容复制到新的内存块里。这样做意味着当栈缩减回之前大小时，我们不需要做任何事情。栈的缩减没有任何代价。而且，当栈再次扩展时，运行环境也不需要再做任何事。它可以重用之前分配的空间。

栈的复制听起来很容易，但实际操作并非那么简单。存储在栈上的变量的地址可能已经被使用到。也就是说程序使用到了一些指向栈的指针。当移动栈的时候，所有指向栈里内容的指针都会变得无效。然而，指向栈内容的指针自身也必定是保存在栈上的。这是为了保证内存安全的必要条件。否则一个程序就有可能访问一段已经无效的栈空间了。

因为垃圾回收的需要，我们必须知道栈的哪些部分是被用作指针了。当我们移动栈的时候，我们可以更新栈里的指针让它们指向新的地址。所有相关的指针都会被更新。我们使用了垃圾回收的信息来复制栈，但并不是任何使用栈的函数都有这些信息。因为很大一部分运行环境是用C语言写的，很多被调用的运行环境里的函数并没有指针的信息，所以也就不能够被复制了。当遇到这种情况时，我们只能退回到分块式的栈并支付相应的开销。

这也是为什么现在运行环境的开发者正在用Go语言重写运行环境的大部分代码。无法用Go语言重写的部分（比如调度器的核心代码和垃圾回收器）会在特殊的栈上运行。这个特殊栈的大小由运行环境的开发者设置。

这些改变除了使栈复制成为可能，它也允许我们在将来实现并行垃圾回收。

另外一种不同的栈处理方式就是在虚拟内存中分配大内存段。由于物理内存只是在真正使用时才会被分配，因此看起来好似你可以分配一个大内存段并让操 作系统处理它。下面是这种方法的一些问题

首先，32位系统只能支持4G字节虚拟内存，并且应用只能用到其中的3G空间。由于同时运行百万goroutines的情况并不少见，因此你很可 能用光虚拟内存，即便我们假设每个goroutine的stack只有8K。

第二，然而我们可以在64位系统中分配大内存，它依赖于过量内存使用。所谓过量使用是指当你分配的内存大小超出物理内存大小时，依赖操作系统保证 在需要时能够分配出物理内存。然而，允许过量使用可能会导致一些风险。由于一些进程分配了超出机器物理内存大小的内存，如果这些进程使用更多内存 时，操作系统将不得不为它们补充分配内存。这会导致操作系统将一些内存段放入磁盘缓存，这常常会增加不可预测的处理延迟。正是考虑到这个原因，一 些新系统关闭了对过量使用的支持。

15.Goroutine和Channel的作用分别是什么 ?

进程是内存资源管理和cpu调度的执行单元。为了有效利用多核处理器的优势，将进程进一步细分，允许一个进程里存在多个线程，这多个线程还是共享同一片内存空间，但cpu调度的最小单元变成了线程。

那协程又是什么呢，以及与线程的差异性?

协程，可以看作是轻量级的线程。但与线程不同的是，线程的切换是由操作系统控制的，而协程的切换则是由用户控制的。

最早支持协程的程序语言应该是lisp方言scheme里的continuation（续延），续延允许scheme保存任意函数调用的现场，保存起来并重新执行。Lua,C#,python等语言也有自己的协程实现。

Go中的goroutinue就是协程,可以实现并行，多个协程可以在多个处理器同时跑。而协程同一时刻只能在一个处理器上跑（可以把宿主语言想象成单线程的就好了）。 然而,多个goroutine之间的通信是通过channel，而协程的通信是通过yield和resume()操作。

goroutine非常简单，只需要在函数的调用前面加关键字go即可，例如:

go elegance()

我们也可以启动5个goroutines分别打印索引:

func main() {
 for i:=1;i<5;i++ {
    go func(i int) {
        fmt.Println(i)
    }(i)
 }
 // 停歇5s，保证打印全部结束
 time.Sleep(5*time.Second)
}

在分析goroutine执行的随机性和并发性，启动了5个goroutine，再加上main函数的主goroutine，总共有6个goroutines。由于goroutine类似于”守护线程“，异步执行的,如果主goroutine不等待片刻，可能程序就没有输出打印了。

在Golang中channel则是goroutinues之间进行通信的渠道。

可以把channel形象比喻为工厂里的传送带,一头的生产者goroutine往传输带放东西,另一头的消费者goroutinue则从输送带取东西。channel实际上是一个有类型的消息队列,遵循先进先出的特点。

1. channel的操作符号

ch <- data 表示data被发送给channel ch；

data <- ch 表示从channel ch取一个值，然后赋给data。

2. 阻塞式channel

channel默认是没有缓冲区的，也就是说，通信是阻塞的。send操作必须等到有消费者accept才算完成。

应用示例:

func main() {
 ch1 := make(chan int)
 go pump(ch1) // pump hangs
 fmt.Println(<-ch1) // prints only 1
}

func pump(ch chan int) {
 for i:= 1; ; i++ {
    ch <- i
 }
}

在函数pump()里的channel在接受到第一个元素后就被阻塞了，直到主goroutinue取走了数据。最终channel阻塞在接受第二个元素，程序只打印 1。

没有缓冲(buffer)的channel只能容纳一个元素，而带有缓冲(buffer)channel则可以非阻塞容纳N个元素。发送数据到缓冲(buffer) channel不会被阻塞，除非channel已满；同样的，从缓冲(buffer) channel取数据也不会被阻塞，除非channel空了。

16.怎么查看Goroutine的数量?

• 在Golang中,GOMAXPROCS中控制的是未被阻塞的所有Goroutine,可以被 Multiplex 到多少个线程上运行,通过GOMAXPROCS可以查看Goroutine的数量。

17.Go中的锁有哪些?

Go中的三种锁包括:互斥锁,读写锁,sync.Map的安全的锁

18.怎么限制Goroutine的数量?

带缓存通道 + sync.WaitGroup
package main

import (
	"fmt"
	"runtime"
	"sync"
	"time"
)

// Pool Goroutine Pool
type Pool struct {
	queue chan int
	wg *sync.WaitGroup
}

// New 新建一个协程池
func NewPool(size int) *Pool{
	if size <=0{
		size = 1
	}
	return &Pool{
		queue:make(chan int,size),
		wg:&sync.WaitGroup{},
	}
}

// Add 新增一个执行
func (p *Pool)Add(delta int){
	// delta为正数就添加
	for i :=0;i;i++{
		p.queue <-1
	}
	// delta为负数就减少
	for i:=0;i>delta;i--{
		<-p.queue
	}
	p.wg.Add(delta)
}

// Done 执行完成减一
func (p *Pool) Done(){
	<-p.queue
	p.wg.Done()
}

// Wait 等待Goroutine执行完毕
func (p *Pool) Wait(){
	p.wg.Wait()
}

func main(){
	// 这里限制5个并发
	pool := NewPool(5)
	fmt.Println("the NumGoroutine begin is:",runtime.NumGoroutine())
	for i:=0;i<20;i++{
		pool.Add(1)
		go func(i int) {
			time.Sleep(time.Second)
			fmt.Println("the NumGoroutine continue is:",runtime.NumGoroutine())
			pool.Done()
		}(i)
	}
	pool.Wait()
	fmt.Println("the NumGoroutine done is:",runtime.NumGoroutine())
}

19.Channel是同步的还是异步的?

Channel是异步进行的, channel存在3种状态：

• nil，未初始化的状态，只进行了声明，或者手动赋值为nil
• active，正常的channel，可读或者可写
• closed，已关闭，千万不要误认为关闭channel后，channel的值是nil

下面我们对channel的三种操作解析:

1. 零值（nil）通道；
2. 非零值但已关闭的通道；
3. 非零值并且尚未关闭的通道。

操作	一个零值nil通道	一个非零值但已关闭的通道	一个非零值且尚未关闭的通道
关闭	产生恐慌	产生恐慌	成功关闭
发送数据	永久阻塞	产生恐慌	阻塞或者成功发送
接收数据	永久阻塞	永不阻塞	阻塞或者成功接收

 

20.Goroutine和线程的区别?

从调度上看，goroutine的调度开销远远小于线程调度开销。

OS的线程由OS内核调度，每隔几毫秒，一个硬件时钟中断发到CPU，CPU调用一个调度器内核函数。这个函数暂停当前正在运行的线程，把他的寄存器信息保存到内存中，查看线程列表并决定接下来运行哪一个线程，再从内存中恢复线程的注册表信息，最后继续执行选中的线程。这种线程切换需要一个完整的上下文切换：即保存一个线程的状态到内存，再恢复另外一个线程的状态，最后更新调度器的数据结构。某种意义上，这种操作还是很慢的。

Go运行的时候包涵一个自己的调度器，这个调度器使用一个称为一个M:N调度技术，m个goroutine到n个os线程（可以用GOMAXPROCS来控制n的数量），Go的调度器不是由硬件时钟来定期触发的，而是由特定的go语言结构来触发的，他不需要切换到内核语境，所以调度一个goroutine比调度一个线程的成本低很多。

从栈空间上，goroutine的栈空间更加动态灵活。

每个OS的线程都有一个固定大小的栈内存，通常是2MB，栈内存用于保存在其他函数调用期间哪些正在执行或者临时暂停的函数的局部变量。这个固定的栈大小，如果对于goroutine来说，可能是一种巨大的浪费。作为对比goroutine在生命周期开始只有一个很小的栈，典型情况是2KB, 在go程序中，一次创建十万左右的goroutine也不罕见（2KB*100,000=200MB）。而且goroutine的栈不是固定大小，它可以按需增大和缩小，最大限制可以到1GB。

goroutine没有一个特定的标识。

在大部分支持多线程的操作系统和编程语言中，线程有一个独特的标识，通常是一个整数或者指针，这个特性可以让我们构建一个线程的局部存储，本质是一个全局的map，以线程的标识作为键，这样每个线程可以独立使用这个map存储和获取值，不受其他线程干扰。

goroutine中没有可供程序员访问的标识，原因是一种纯函数的理念，不希望滥用线程局部存储导致一个不健康的超距作用，即函数的行为不仅取决于它的参数，还取决于运行它的线程标识。

21.Go的Struct能不能比较?

• 相同struct类型的可以比较

• 不同struct类型的不可以比较,编译都不过，类型不匹配

22.Go的defer原理是什么？

什么是defer？如何理解 defer 关键字？Go 中使用 defer 的一些坑。

defer 意为延迟，在 golang 中用于延迟执行一个函数。它可以帮助我们处理容易忽略的问题，如资源释放、连接关闭等。但在实际使用过程中，有一些需要注意的地方.

1. 若函数中有多个 defer，其执行顺序为 先进后出，可以理解为栈。
2. return 会做什么呢?

Go 的函数返回值是通过堆栈返回的, return 语句不是原子操作，而是被拆成了两步.

• 给返回值赋值 (rval)
• 调用 defer 表达式
• 返回给调用函数(ret)
1. 若 defer 表达式有返回值，将会被丢弃。

闭包与匿名函数.

• 匿名函数：没有函数名的函数。
• 闭包：可以使用另外一个函数作用域中的变量的函数。

23.Go的select可以用于什么?

Golang 的 select 机制可以理解为是在语言层面实现了和 select, poll, epoll 相似的功能：监听多个描述符的读/写等事件，一旦某个描述符就绪（一般是读或者写事件发生了），就能够将发生的事件通知给关心的应用程序去处理该事件。 golang 的 select 机制是，监听多个channel，每一个 case 是一个事件，可以是读事件也可以是写事件，随机选择一个执行，可以设置default，它的作用是：当监听的多个事件都阻塞住会执行default的逻辑。

select的源码在 (runtime/select.go)[https://github.com/golang/go/blob/master/src/runtime/select.go] ，看的时候建议是重点关注 pollorder 和 lockorder.

• pollorder保存的是scase的序号，乱序是为了之后执行时的随机性。
• lockorder保存了所有case中channel的地址，这里按照地址大小堆排了一下lockorder对应的这片连续内存。对chan排序是为了去重，保证之后对所有channel上锁时不会重复上锁。

goroutine作为Golang并发的核心，我们不仅要关注它们的创建和管理，当然还要关注如何合理的退出这些协程，不（合理）退出不然可能会造成阻塞、panic、程序行为异常、数据结果不正确等问题。goroutine在退出方面，不像线程和进程，不能通过某种手段强制关闭它们，只能等待goroutine主动退出。

goroutine的优雅退出方法有三种:

1. 使用for-range退出

for-range是使用频率很高的结构，常用它来遍历数据，range能够感知channel的关闭，当channel被发送数据的协程关闭时，range就会结束，接着退出for循环。

它在并发中的使用场景是：当协程只从1个channel读取数据，然后进行处理，处理后协程退出。下面这个示例程序，当in通道被关闭时，协程可自动退出。

go func(in <-chan int) {
    // Using for-range to exit goroutine
    // range has the ability to detect the close/end of a channel
    for x := range in {
        fmt.Printf("Process %d\n", x)
    }
}(in)

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2. 使用select case ,ok退出

for-select也是使用频率很高的结构，select提供了多路复用的能力，所以for-select可以让函数具有持续多路处理多个channel的能力。但select没有感知channel的关闭，这引出了2个问题：

继续在关闭的通道上读，会读到通道传输数据类型的零值，如果是指针类型，读到nil，继续处理还会产生nil。 继续在关闭的通道上写，将会panic。

问题2可以这样解决，通道只由发送方关闭，接收方不可关闭，即某个写通道只由使用该select的协程关闭，select中就不存在继续在关闭的通道上写数据的问题。

问题1可以使用,ok来检测通道的关闭，使用情况有2种。

第一种：如果某个通道关闭后，需要退出协程，直接return即可。示例代码中，该协程需要从in通道读数据，还需要定时打印已经处理的数量，有2件事要做，所有不能使用for-range，需要使用for-select，当in关闭时，ok=false，我们直接返回。

go func() {
	// in for-select using ok to exit goroutine
	for {
		select {
		case x, ok := <-in:
			if !ok {
				return
			}
			fmt.Printf("Process %d\n", x)
			processedCnt++
		case <-t.C:
			fmt.Printf("Working, processedCnt = %d\n", processedCnt)
		}
	}
}()

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第二种：如果某个通道关闭了，不再处理该通道，而是继续处理其他case，退出是等待所有的可读通道关闭。我们需要使用select的一个特征：select不会在nil的通道上进行等待。这种情况，把只读通道设置为nil即可解决。

go func() {
	// in for-select using ok to exit goroutine
	for {
		select {
		case x, ok := <-in1:
			if !ok {
				in1 = nil
			}
			// Process
		case y, ok := <-in2:
			if !ok {
				in2 = nil
			}
			// Process
		case <-t.C:
			fmt.Printf("Working, processedCnt = %d\n", processedCnt)
		}

		// If both in channel are closed, goroutine exit
		if in1 == nil && in2 == nil {
			return
		}
	}
}()

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3. 使用退出通道退出

使用,ok来退出使用for-select协程，解决是当读入数据的通道关闭时，没数据读时程序的正常结束。想想下面这2种场景，,ok还能适用吗？

接收的协程要退出了，如果它直接退出，不告知发送协程，发送协程将阻塞。启动了一个工作协程处理数据，如何通知它退出？

使用一个专门的通道，发送退出的信号，可以解决这类问题。以第2个场景为例，协程入参包含一个停止通道stopCh，当stopCh被关闭，case <-stopCh会执行，直接返回即可。

当我启动了100个worker时，只要main()执行关闭stopCh，每一个worker都会都到信号，进而关闭。如果main()向stopCh发送100个数据，这种就低效了。

func worker(stopCh <-chan struct{}) {
	go func() {
		defer fmt.Println("worker exit")
		// Using stop channel explicit exit
		for {
			select {
			case <-stopCh:
				fmt.Println("Recv stop signal")
				return
			case <-t.C:
				fmt.Println("Working .")
			}
		}
	}()
	return
}

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通过channel控制子goroutine的方法可以总结为：循环监听一个channel，一般来说是for循环里放一个select监听channel以达到通知子goroutine的效果。再借助Waitgroup，主进程可以等待所有协程优雅退出后再结束自己的运行，这就通过channel实现了优雅控制goroutine并发的开始和结束。

因此在退出协程的时候需要注意:

• 发送协程主动关闭通道，接收协程不关闭通道。使用技巧：把接收方的通道入参声明为只读，如果接收协程关闭只读协程，编译时就会报错。
• 协程处理1个通道，并且是读时，协程优先使用for-range，因为range可以关闭通道的关闭自动退出协程。
• ok可以处理多个读通道关闭，需要关闭当前使用for-select的协程。
• 显式关闭通道stopCh可以处理主动通知协程退出的场景。

24.Context包的用途是什么?

在 Go http包的Server中，每一个请求在都有一个对应的 goroutine 去处理。请求处理函数通常会启动额外的 goroutine 用来访问后端服务，比如数据库和RPC服务。用来处理一个请求的 goroutine 通常需要访问一些与请求特定的数据，比如终端用户的身份认证信息、验证相关的token、请求的截止时间。 当一个请求被取消或超时时，所有用来处理该请求的 goroutine 都应该迅速退出，然后系统才能释放这些 goroutine 占用的资源。

在Google 内部，我们开发了 Context 包，专门用来简化 对于处理单个请求的多个 goroutine 之间与请求域的数据、取消信号、截止时间等相关操作，这些操作可能涉及多个 API 调用。

context的数据结构是:

// A Context carries a deadline, cancelation signal, and request-scoped values
// across API boundaries. Its methods are safe for simultaneous use by multiple
// goroutines.
type Context interface {
    // Done returns a channel that is closed when this `Context` is canceled
    // or times out.
    Done() <-chan struct{}

    // Err indicates why this Context was canceled, after the Done channel
    // is closed.
    Err() error

    // Deadline returns the time when this Context will be canceled, if any.
    Deadline() (deadline time.Time, ok bool)

    // Value returns the value associated with key or nil if none.
    Value(key interface{}) interface{}
}

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Context中的方法:

• Done会返回一个channel，当该context被取消的时候，该channel会被关闭，同时对应的使用该context的routine也应该结束并返回。
• Context中的方法是协程安全的，这也就代表了在父routine中创建的context，可以传递给任意数量的routine并让他们同时访问。
• Deadline会返回一个超时时间，routine获得了超时时间后，可以对某些io操作设定超时时间。
• Value可以让routine共享一些数据，当然获得数据是协程安全的。

这里需要注意一点的是在goroutine中使用context包的时候,通常我们需要在goroutine中新创建一个上下文的context,原因是:如果直接传递外部context到协层中,一个请求可能在主函数中已经结束,在goroutine中如果还没有结束的话,会直接导致goroutine中的运行的被取消.

go func() {
   _, ctx, _ := log.FromContextOrNew(context.Background(), nil)
}()

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context.Background函数的返回值是一个空的context，经常作为树的根结点，它一般由接收请求的第一个routine创建，不能被取消、没有值、也没有过期时间。

Background函数的声明如下：

// Background returns an empty Context. It is never canceled, has no deadline,
// and has no values. Background is typically used in main, init, and tests,
// and as the top-level `Context` for incoming requests.
func Background() Context

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WithCancel 和 WithTimeout 函数 会返回继承的 Context 对象， 这些对象可以比它们的父 Context 更早地取消。

当请求处理函数返回时，与该请求关联的 Context 会被取消。 当使用多个副本发送请求时，可以使用 WithCancel取消多余的请求。 WithTimeout 在设置对后端服务器请求截止时间时非常有用。 下面是这三个函数的声明：

// WithCancel returns a copy of parent whose Done channel is closed as soon as
// parent.Done is closed or cancel is called.
func WithCancel(parent Context) (ctx Context, cancel CancelFunc)

// A CancelFunc cancels a Context.
type CancelFunc func()

// WithTimeout returns a copy of parent whose Done channel is closed as soon as
// parent.Done is closed, cancel is called, or timeout elapses. The new
// Context's Deadline is the sooner of now+timeout and the parent's deadline, if
// any. If the timer is still running, the cancel function releases its
// resources.
func WithTimeout(parent Context, timeout time.Duration) (Context, CancelFunc)

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调用CancelFunc对象将撤销对应的Context对象，这样父结点的所在的环境中，获得了撤销子节点context的权利，当触发某些条件时，可以调用CancelFunc对象来终止子结点树的所有routine。在子节点的routine中，需要判断何时退出routine：

select {
    case <-cxt.Done():
        // do some cleaning and return
}

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根据cxt.Done()判断是否结束。当顶层的Request请求处理结束，或者外部取消了这次请求，就可以cancel掉顶层context，从而使整个请求的routine树得以退出。

WithDeadline和WithTimeout比WithCancel多了一个时间参数，它指示context存活的最长时间。如果超过了过期时间，会自动撤销它的子context。所以context的生命期是由父context的routine和deadline共同决定的。

WithValue 函数能够将请求作用域的数据与 Context 对象建立关系。声明如下：

type valueCtx struct {
    Context
    key, val interface{}
}

func WithValue(parent Context, key, val interface{}) Context {
    if key == nil {
        panic("nil key")
    }
    ......
    return &valueCtx{parent, key, val}
}

func (c *valueCtx) Value(key interface{}) interface{} {
    if c.key == key {
        return c.val
    }
    return c.Context.Value(key)
}

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WithValue返回parent的一个副本，该副本保存了传入的key/value，而调用Context接口的Value(key)方法就可以得到val。注意在同一个context中设置key/value，若key相同，值会被覆盖。

Context上下文数据的存储就像一个树，每个结点只存储一个key/value对。WithValue()保存一个key/value对，它将父context嵌入到新的子context，并在节点中保存了key/value数据。Value()查询key对应的value数据，会从当前context中查询，如果查不到，会递归查询父context中的数据。

值得注意的是，context中的上下文数据并不是全局的，它只查询本节点及父节点们的数据，不能查询兄弟节点的数据。

Context 使用原则:

• 不要把Context放在结构体中，要以参数的方式传递。
• 以Context作为参数的函数方法，应该把Context作为第一个参数，放在第一位。
• 给一个函数方法传递Context的时候，不要传递nil，如果不知道传递什么，就使用context.TODO。
• Context的Value相关方法应该传递必须的数据，不要什么数据都使用这个传递。
• Context是线程安全的，可以放心的在多个goroutine中传递。

25.Go主协程如何等其余协程完再操作？

Go提供了更简单的方法——使用sync.WaitGroup。WaitGroup，就是用来等待一组操作完成的。WaitGroup内部实现了一个计数器，用来记录未完成的操作个数.

它提供了三个方法，Add()用来添加计数。Done()用来在操作结束时调用，使计数减一。Wait()用来等待所有的操作结束，即计数变为0，该函数会在计数不为0时等待，在计数为0时立即返回。

应用示例:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {

    var wg sync.WaitGroup

    wg.Add(2) // 因为有两个动作，所以增加2个计数
    go func() {
        fmt.Println("Goroutine 1")
        wg.Done() // 操作完成，减少一个计数
    }()

    go func() {
        fmt.Println("Goroutine 2")
        wg.Done() // 操作完成，减少一个计数
    }()

    wg.Wait() // 等待，直到计数为0
}

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运行输出:

26.Go的Slice如何扩容

slice是 Go 中的一种基本的数据结构，使用这种结构可以用来管理数据集合。但是slice本身并不是动态数据或者数组指针。slice常见的操作有 reslice、append、copy。

slice自身并不是动态数组或者数组指针。它内部实现的数据结构通过指针引用底层数组，设定相关属性将数据读写操作限定在指定的区域内。slice本身是一个只读对象，其工作机制类似数组指针的一种封装。

slice是对数组一个连续片段的引用，所以切片是一个引用类型（因此更类似于 C/C++ 中的数组类型，或者 Python 中的 list类型）。这个片段可以是整个数组，或者是由起始和终止索引标识的一些项的子集。

这里需要注意的是，终止索引标识的项不包括在切片内。切片提供了一个与指向数组的动态窗口。

slice是可以看做是一个长度可变的数组。

slice数据结构如下:

type slice struct {
	array unsafe.Pointer
	len   int
	cap   int
}

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slice的结构体由3部分构成，Pointer 是指向一个数组的指针，len 代表当前切片的长度，cap 是当前切片的容量。cap 总是大于等于 len 的。

通常我们在对slice进行append等操作时，可能会造成slice的自动扩容。

其扩容时的大小增长规则是：

• 如果切片的容量小于1024个元素，那么扩容的时候slice的cap就翻番，乘以2；一旦元素个数超过1024个元素，增长因子就变成1.25，即每次增加原来容量的四分之一。

• 如果扩容之后，还没有触及原数组的容量，那么，切片中的指针指向的位置，就还是原数组，如果扩容之后，超过了原数组的容量，那么，Go就会开辟一块新的内存，把原来的值拷贝过来，这种情况丝毫不会影响到原数组。

通过slice源码可以看到,append的实现只是简单的在内存中将旧slice复制给新slice.

newcap := old.cap

if newcap+newcap < cap {
    newcap = cap
} else {
    for {
        if old.len < 1024 {
            newcap += newcap
        } else {
            newcap += newcap / 4
        }
        if newcap >= cap {
            break
        }
    }
}

2. return 会做什么呢?

Go 的函数返回值是通过堆栈返回的, return 语句不是原子操作，而是被拆成了两步.

• 给返回值赋值 (rval)
• 调用 defer 表达式
• 返回给调用函数(ret)