有人把Go语言比作 21 世纪的C语言，第一是因为Go语言设计简单，第二则是因为 21 世纪最重要的就是并发程序设计，而 Go 从语言层面就支持并发。同时实现了自动垃圾回收机制。
Go语言的并发机制运用起来非常简便，在启动并发的方式上直接添加了语言级的关键字就可以实现，和其他编程语言相比更加轻量。
下面来介绍几个概念：
进程是程序在操作系统中的一次执行过程，系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
线程是进程的一个执行实体，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。
一个进程可以创建和撤销多个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行。
多线程程序在单核心的 cpu 上运行，称为并发；多线程程序在多核心的 cpu 上运行，称为并行。
并发与并行并不相同，并发主要由切换时间片来实现“同时”运行，并行则是直接利用多核实现多线程的运行，Go程序可以设置使用核心数，以发挥多核计算机的能力。
协程：独立的栈空间，共享堆空间，调度由用户自己控制，本质上有点类似于用户级线程，这些用户级线程的调度也是自己实现的。
线程：一个线程上可以跑多个协程，协程是轻量级的线程。
优雅的并发编程范式，完善的并发支持，出色的并发性能是Go语言区别于其他语言的一大特色。使用Go语言开发服务器程序时，就需要对它的并发机制有深入的了解。
goroutine 是一种非常轻量级的实现，可在单个进程里执行成千上万的并发任务，它是Go语言并发设计的核心。
说到底 goroutine 其实就是线程，但是它比线程更小，十几个 goroutine 可能体现在底层就是五六个线程，而且Go语言内部也实现了 goroutine 之间的内存共享。
使用 go 关键字就可以创建 goroutine，将 go 声明放到一个需调用的函数之前，在相同地址空间调用运行这个函数，这样该函数执行时便会作为一个独立的并发线程，这种线程在Go语言中则被称为 goroutine。
goroutine 的用法如下：
//go 关键字放在方法调用前新建一个 goroutine 并执行方法体
go GetThingDone(param1, param2);
//新建一个匿名方法并执行
go func(param1, param2) {
}(val1, val2)
//直接新建一个 goroutine 并在 goroutine 中执行代码块
go {
//do someting...
}
因为 goroutine 在多核 cpu 环境下是并行的，如果代码块在多个 goroutine 中执行，那么我们就实现了代码的并行。
如果需要了解程序的执行情况，怎么拿到并行的结果呢？需要配合使用channel进行。
channel 是Go语言在语言级别提供的 goroutine 间的通信方式。我们可以使用 channel 在两个或多个 goroutine 之间传递消息。
channel 是进程内的通信方式，因此通过 channel 传递对象的过程和调用函数时的参数传递行为比较一致，比如也可以传递指针等。如果需要跨进程通信，我们建议用分布式系统的方法来解决，比如使用 Socket 或者 HTTP 等通信协议。Go语言对于网络方面也有非常完善的支持。
channel 是类型相关的，也就是说，一个 channel 只能传递一种类型的值，这个类型需要在声明 channel 时指定。如果对 Unix 管道有所了解的话，就不难理解 channel，可以将其认为是一种类型安全的管道。
定义一个 channel 时，也需要定义发送到 channel 的值的类型，注意，必须使用 make 创建 channel，代码如下所示：
ci := make(chan int)
cs := make(chan string)
cf := make(chan interface{})
回到在 Windows 和 Linux 出现之前的古老年代，在开发程序时并没有并发的概念，因为命令式程序设计语言是以串行为基础的，程序会顺序执行每一条指令，整个程序只有一个执行上下文，即一个调用栈，一个堆。
并发则意味着程序在运行时有多个执行上下文，对应着多个调用栈。我们知道每一个进程在运行时，都有自己的调用栈和堆，有一个完整的上下文，而操作系统在调度进程的时候，会保存被调度进程的上下文环境，等该进程获得时间片后，再恢复该进程的上下文到系统中。
从整个操作系统层面来说，多个进程是可以并发的，那么并发的价值何在？下面我们先看以下几种场景。
一方面我们需要灵敏响应的图形用户界面，一方面程序还需要执行大量的运算或者 IO 密集操作，而我们需要让界面响应与运算同时执行。
当我们的 Web 服务器面对大量用户请求时，需要有更多的“Web 服务器工作单元”来分别响应用户。
我们的事务处于分布式环境上，相同的工作单元在不同的计算机上处理着被分片的数据，计算机的 CPU 从单内核（core）向多内核发展，而我们的程序都是串行的，计算机硬件的能力没有得到发挥。
我们的程序因为 IO 操作被阻塞，整个程序处于停滞状态，其他 IO 无关的任务无法执行。
从以上几个例子可以看到，串行程序在很多场景下无法满足我们的要求。下面我们归纳了并发程序的几条优点，让大家认识到并发势在必行：
在编写 Socket 网络程序时，需要提前准备一个线程池为每一个 Socket 的收发包分配一个线程。开发人员需要在线程数量和 CPU 数量间建立一个对应关系，以保证每个任务能及时地被分配到 CPU 上进行处理，同时避免多个任务频繁地在线程间切换执行而损失效率。
虽然，线程池为逻辑编写者提供了线程分配的抽象机制。但是，如果面对随时随地可能发生的并发和线程处理需求，线程池就不是非常直观和方便了。能否有一种机制：使用者分配足够多的任务，系统能自动帮助使用者把任务分配到 CPU 上，让这些任务尽量并发运作。这种机制在 Go语言中被称为 goroutine。
goroutine 是 Go语言中的轻量级线程实现，由 Go 运行时（runtime）管理。Go 程序会智能地将 goroutine 中的任务合理地分配给每个 CPU。
Go 程序从 main 包的 main() 函数开始，在程序启动时，Go 程序就会为 main() 函数创建一个默认的 goroutine。
Go 程序中使用 go 关键字为一个函数创建一个 goroutine。一个函数可以被创建多个 goroutine，一个 goroutine 必定对应一个函数。
为一个普通函数创建 goroutine 的写法如下：
go 函数名( 参数列表 )
使用 go 关键字创建 goroutine 时，被调用函数的返回值会被忽略。
如果需要在 goroutine 中返回数据，请使用后面介绍的通道（channel）特性，通过通道把数据从 goroutine 中作为返回值传出。
使用 go 关键字，将 running() 函数并发执行，每隔一秒打印一次计数器，而 main 的 goroutine 则等待用户输入，两个行为可以同时进行。请参考下面代码：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func running() {
var times int
// 构建一个无限循环
for {
times++
fmt.Println("tick", times)
// 延时1秒
time.Sleep(time.Second)
}
}
func main() {
// 并发执行程序
go running()
// 接受命令行输入, 不做任何事情
var input string
fmt.Scanln(&input)
}
命令行输出如下：
tick 1
tick 2
tick 3
tick 4
tick 5
代码执行后，命令行会不断地输出 tick，同时可以使用 fmt.Scanln() 接受用户输入。两个环节可以同时进行。
代码说明如下：
第 12 行，使用 for 形成一个无限循环。
第 13 行，times 变量在循环中不断自增。
第 14 行，输出 times 变量的值。
第 17 行，使用 time.Sleep 暂停 1 秒后继续循环。
第 25 行，使用 go 关键字让 running() 函数并发运行。
第 29 行，接受用户输入，直到按 Enter 键时将输入的内容写入 input 变量中并返回，整个程序终止。
这段代码的执行顺序如下图所示。
图：并发运行图
这个例子中，Go 程序在启动时，运行时（runtime）会默认为 main() 函数创建一个 goroutine。在 main() 函数的 goroutine 中执行到 go running 语句时，归属于 running() 函数的 goroutine 被创建，running() 函数开始在自己的 goroutine 中执行。此时，main() 继续执行，两个 goroutine 通过 Go 程序的调度机制同时运作。
go 关键字后也可以为匿名函数或闭包启动 goroutine。
使用匿名函数或闭包创建 goroutine 时，除了将函数定义部分写在 go 的后面之外，还需要加上匿名函数的调用参数，格式如下：
go func( 参数列表 ){
函数体
}( 调用参数列表 )
其中：
在 main() 函数中创建一个匿名函数并为匿名函数启动 goroutine。匿名函数没有参数。代码将并行执行定时打印计数的效果。参见下面的代码：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
go func() {
var times int
for {
times++
fmt.Println("tick", times)
time.Sleep(time.Second)
}
}()
var input string
fmt.Scanln(&input)
}
代码说明如下：
所有 goroutine 在 main() 函数结束时会一同结束。
goroutine 虽然类似于线程概念，但是从调度性能上没有线程细致，而细致程度取决于 Go 程序的 goroutine 调度器的实现和运行环境。
终止 goroutine 的最好方法就是自然返回 goroutine 对应的函数。虽然可以用 golang.org/x/net/context 包进行 goroutine 生命期深度控制，但这种方法仍然处于内部试验阶段，并不是官方推荐的特性。
关键字 go 的引入使得在Go语言中并发编程变得简单而优雅，但我们同时也应该意识到并发编程的原生复杂性，并时刻对并发中容易出现的问题保持警惕。
事实上，不管是什么平台，什么编程语言，不管在哪，并发都是一个大话题。并发编程的难度在于协调，而协调就要通过交流，从这个角度看来，并发单元间的通信是最大的问题。
在工程上，有两种最常见的并发通信模型：共享数据和消息。
共享数据是指多个并发单元分别保持对同一个数据的引用，实现对该数据的共享。被共享的数据可能有多种形式，比如内存数据块、磁盘文件、网络数据等。在实际工程应用中最常见的无疑是内存了，也就是常说的共享内存。
先看看我们在C语言中通常是怎么处理线程间数据共享的，代码如下所示。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
void *count();
pthread_mutex_t mutex1 = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
int counter = 0;
int main()
{
int rc1, rc2;
pthread_t thread1, thread2;
/* 创建线程，每个线程独立执行函数functionC */
if((rc1 = pthread_create(&thread1, NULL, &count, NULL)))
{
printf("Thread creation failed: %d\n", rc1);
}
if((rc2 = pthread_create(&thread2, NULL, &count, NULL)))
{
printf("Thread creation failed: %d\n", rc2);
}
/* 等待所有线程执行完毕 */
pthread_join( thread1, NULL);
pthread_join( thread2, NULL);
exit(0);
}
void *count()
{
pthread_mutex_lock( &mutex1 );
counter++;
printf("Counter value: %d\n",counter);
pthread_mutex_unlock( &mutex1 );
}
现在我们尝试将这段C语言代码直接翻译为Go语言代码，代码如下所示。
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
)
var counter int = 0
func Count(lock *sync.Mutex) {
lock.Lock()
counter++
fmt.Println(counter)
lock.Unlock()
}
func main() {
lock := &sync.Mutex{}
for i := 0; i < 10; i++ {
go Count(lock)
}
for {
lock.Lock()
c := counter
lock.Unlock()
runtime.Gosched()
if c >= 10 {
break
}
}
}
在上面的例子中，我们在 10 个 goroutine 中共享了变量 counter。每个 goroutine 执行完成后，会将 counter 的值加 1。因为 10 个 goroutine 是并发执行的，所以我们还引入了锁，也就是代码中的 lock 变量。每次对 n 的操作，都要先将锁锁住，操作完成后，再将锁打开。
在 main 函数中，使用 for 循环来不断检查 counter 的值（同样需要加锁）。当其值达到 10 时，说明所有 goroutine 都执行完毕了，这时主函数返回，程序退出。
事情好像开始变得糟糕了。实现一个如此简单的功能，却写出如此臃肿而且难以理解的代码。想象一下，在一个大的系统中具有无数的锁、无数的共享变量、无数的业务逻辑与错误处理分支，那将是一场噩梦。这噩梦就是众多 C/C++ 开发者正在经历的，其实 Java 和 C# 开发者也好不到哪里去。
Go语言既然以并发编程作为语言的最核心优势，当然不至于将这样的问题用这么无奈的方式来解决。Go语言提供的是另一种通信模型，即以消息机制而非共享内存作为通信方式。
消息机制认为每个并发单元是自包含的、独立的个体，并且都有自己的变量，但在不同并发单元间这些变量不共享。每个并发单元的输入和输出只有一种，那就是消息。这有点类似于进程的概念，每个进程不会被其他进程打扰，它只做好自己的工作就可以了。不同进程间靠消息来通信，它们不会共享内存。
Go语言提供的消息通信机制被称为 channel，关于 channel 的介绍将在后续的学习中为大家讲解。
有并发，就有资源竞争，如果两个或者多个 goroutine 在没有相互同步的情况下，访问某个共享的资源，比如同时对该资源进行读写时，就会处于相互竞争的状态，这就是并发中的资源竞争。
并发本身并不复杂，但是因为有了资源竞争的问题，就使得我们开发出好的并发程序变得复杂起来，因为会引起很多莫名其妙的问题。
下面的代码中就会出现竞争状态：
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
)
var (
count int32
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go incCount()
go incCount()
wg.Wait()
fmt.Println(count)
}
func incCount() {
defer wg.Done()
for i := 0; i < 2; i++ {
value := count
runtime.Gosched()
value++
count = value
}
}
这是一个资源竞争的例子，大家可以将程序多运行几次，会发现结果可能是 2，也可以是 3，还可能是 4。这是因为 count 变量没有任何同步保护，所以两个 goroutine 都会对其进行读写，会导致对已经计算好的结果被覆盖，以至于产生错误结果。
代码中的 runtime.Gosched() 是让当前 goroutine 暂停的意思，退回执行队列，让其他等待的 goroutine 运行，目的是为了使资源竞争的结果更明显。
下面我们来分析一下程序的运行过程，将两个 goroutine 分别假设为 g1 和 g2：
通过上面的分析可以看出，之所以出现上面的问题，是因为两个 goroutine 相互覆盖结果。
所以我们对于同一个资源的读写必须是原子化的，也就是说，同一时间只能允许有一个 goroutine 对共享资源进行读写操作。
共享资源竞争的问题，非常复杂，并且难以察觉，好在 Go 为我们提供了一个工具帮助我们检查，这个就是go build -race命令。在项目目录下执行这个命令，生成一个可以执行文件，然后再运行这个可执行文件，就可以看到打印出的检测信息。
在go build命令中多加了一个-race标志，这样生成的可执行程序就自带了检测资源竞争的功能，运行生成的可执行文件，效果如下所示：
==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x000000619cbc by goroutine 8:
main.incCount()
D:/code/src/main.go:25 +0x80
Previous write at 0x000000619cbc by goroutine 7:
main.incCount()
D:/code/src/main.go:28 +0x9f
Goroutine 8 (running) created at:
main.main()
D:/code/src/main.go:17 +0x7e
Goroutine 7 (finished) created at:
main.main()
D:/code/src/main.go:16 +0x66
4
Found 1 data race(s)
通过运行结果可以看出 goroutine 8 在代码 25 行读取共享资源value := count，而这时 goroutine 7 在代码 28 行修改共享资源count = value，而这两个 goroutine 都是从 main 函数的 16、17 行通过 go 关键字启动的。
Go语言提供了传统的同步 goroutine 的机制，就是对共享资源加锁。atomic 和 sync 包里的一些函数就可以对共享的资源进行加锁操作。
原子函数能够以很底层的加锁机制来同步访问整型变量和指针，示例代码如下所示：
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
"sync/atomic"
)
var (
counter int64
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go incCounter(1)
go incCounter(2)
wg.Wait() //等待goroutine结束
fmt.Println(counter)
}
func incCounter(id int) {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
atomic.AddInt64(&counter, 1) //安全的对counter加1
runtime.Gosched()
}
}
上述代码中使用了 atmoic 包的 AddInt64 函数，这个函数会同步整型值的加法，方法是强制同一时刻只能有一个 gorountie 运行并完成这个加法操作。当 goroutine 试图去调用任何原子函数时，这些 goroutine 都会自动根据所引用的变量做同步处理。
另外两个有用的原子函数是 LoadInt64 和 StoreInt64。这两个函数提供了一种安全地读和写一个整型值的方式。下面是代码就使用了 LoadInt64 和 StoreInt64 函数来创建一个同步标志，这个标志可以向程序里多个 goroutine 通知某个特殊状态。
package main
import (
"fmt"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
var (
shutdown int64
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go doWork("A")
go doWork("B")
time.Sleep(1 * time.Second)
fmt.Println("Shutdown Now")
atomic.StoreInt64(&shutdown, 1)
wg.Wait()
}
func doWork(name string) {
defer wg.Done()
for {
fmt.Printf("Doing %s Work\n", name)
time.Sleep(250 * time.Millisecond)
if atomic.LoadInt64(&shutdown) == 1 {
fmt.Printf("Shutting %s Down\n", name)
break
}
}
}
上面代码中 main 函数使用 StoreInt64 函数来安全地修改 shutdown 变量的值。如果哪个 doWork goroutine 试图在 main 函数调用 StoreInt64 的同时调用 LoadInt64 函数，那么原子函数会将这些调用互相同步，保证这些操作都是安全的，不会进入竞争状态。
另一种同步访问共享资源的方式是使用互斥锁，互斥锁这个名字来自互斥的概念。互斥锁用于在代码上创建一个临界区，保证同一时间只有一个 goroutine 可以执行这个临界代码。
示例代码如下所示：
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
)
var (
counter int64
wg sync.WaitGroup
mutex sync.Mutex
)
func main() {
wg.Add(2)
go incCounter(1)
go incCounter(2)
wg.Wait()
fmt.Println(counter)
}
func incCounter(id int) {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
//同一时刻只允许一个goroutine进入这个临界区
mutex.Lock()
{
value := counter
runtime.Gosched()
value++
counter = value
}
mutex.Unlock() //释放锁，允许其他正在等待的goroutine进入临界区
}
}
同一时刻只有一个 goroutine 可以进入临界区。之后直到调用 Unlock 函数之后，其他 goroutine 才能进去临界区。当调用 runtime.Gosched 函数强制将当前 goroutine 退出当前线程后，调度器会再次分配这个 goroutine 继续运行。
在 Go语言程序运行时（runtime）实现了一个小型的任务调度器。这套调度器的工作原理类似于操作系统调度线程，Go 程序调度器可以高效地将 CPU 资源分配给每一个任务。传统逻辑中，开发者需要维护线程池中线程与 CPU 核心数量的对应关系。同样的，Go 地中也可以通过 runtime.GOMAXPROCS() 函数做到，格式为：
runtime.GOMAXPROCS(逻辑CPU数量)
这里的逻辑CPU数量可以有如下几种数值：
一般情况下，可以使用 runtime.NumCPU() 查询 CPU 数量，并使用 runtime.GOMAXPROCS() 函数进行设置，例如：
runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
Go 1.5 版本之前，默认使用的是单核心执行。从 Go 1.5 版本开始，默认执行上面语句以便让代码并发执行，最大效率地利用 CPU。
GOMAXPROCS 同时也是一个环境变量，在应用程序启动前设置环境变量也可以起到相同的作用。
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在讲解并发概念时，总会涉及另外一个概念并行。下面让我们来了解并发和并行之间的区别。
并发不是并行。并行是让不同的代码片段同时在不同的物理处理器上执行。并行的关键是同时做很多事情，而并发是指同时管理很多事情，这些事情可能只做了一半就被暂停去做别的事情了。
在很多情况下，并发的效果比并行好，因为操作系统和硬件的总资源一般很少，但能支持系统同时做很多事情。这种“使用较少的资源做更多的事情”的哲学，也是指导 Go语言设计的哲学。
如果希望让 goroutine 并行，必须使用多于一个逻辑处理器。当有多个逻辑处理器时，调度器会将 goroutine 平等分配到每个逻辑处理器上。这会让 goroutine 在不同的线程上运行。不过要想真的实现并行的效果，用户需要让自己的程序运行在有多个物理处理器的机器上。否则，哪怕 Go语言运行时使用多个线程，goroutine 依然会在同一个物理处理器上并发运行，达不到并行的效果。
下图展示了在一个逻辑处理器上并发运行 goroutine 和在两个逻辑处理器上并行运行两个并发的 goroutine 之间的区别。调度器包含一些聪明的算法，这些算法会随着 Go语言的发布被更新和改进，所以不推荐盲目修改语言运行时对逻辑处理器的默认设置。如果真的认为修改逻辑处理器的数量可以改进性能，也可以对语言运行时的参数进行细微调整。
图：并发与并行的区别
Go语言在 GOMAXPROCS 数量与任务数量相等时，可以做到并行执行，但一般情况下都是并发执行。
C#、Lua、Python 语言都支持 coroutine 特性。coroutine 与 goroutine 在名字上类似，都可以将函数或者语句在独立的环境中运行，但是它们之间有两点不同：
goroutines 意味着并行（或者可以以并行的方式部署），coroutines 一般来说不是这样的，goroutines 通过通道来通信；coroutines 通过让出和恢复操作来通信，goroutines 比 coroutines 更强大，也很容易从 coroutines 的逻辑复用到 goroutines。
狭义地说，goroutine 可能发生在多线程环境下，goroutine 无法控制自己获取高优先度支持；coroutine 始终发生在单线程，coroutine 程序需要主动交出控制权，宿主才能获得控制权并将控制权交给其他 coroutine。
goroutine 间使用 channel 通信，coroutine 使用 yield 和 resume 操作。
goroutine 和 coroutine 的概念和运行机制都是脱胎于早期的操作系统。
coroutine 的运行机制属于协作式任务处理，早期的操作系统要求每一个应用必须遵守操作系统的任务处理规则，应用程序在不需要使用 CPU 时，会主动交出 CPU 使用权。如果开发者无意间或者故意让应用程序长时间占用 CPU，操作系统也无能为力，表现出来的效果就是计算机很容易失去响应或者死机。
goroutine 属于抢占式任务处理，已经和现有的多线程和多进程任务处理非常类似。应用程序对 CPU 的控制最终还需要由操作系统来管理，操作系统如果发现一个应用程序长时间大量地占用 CPU，那么用户有权终止这个任务。
如果说 goroutine 是 Go语言程序的并发体的话，那么 channels 就是它们之间的通信机制。一个 channels 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。
Go语言提倡使用通信的方法代替共享内存，当一个资源需要在 goroutine 之间共享时，通道在 goroutine 之间架起了一个管道，并提供了确保同步交换数据的机制。声明通道时，需要指定将要被共享的数据的类型。可以通过通道共享内置类型、命名类型、结构类型和引用类型的值或者指针。
这里通信的方法就是使用通道（channel），如下图所示。
图：goroutine 与 channel 的通信
在地铁站、食堂、洗手间等公共场所人很多的情况下，大家养成了排队的习惯，目的也是避免拥挤、插队导致的低效的资源使用和交换过程。代码与数据也是如此，多个 goroutine 为了争抢数据，势必造成执行的低效率，使用队列的方式是最高效的，channel 就是一种队列一样的结构。
Go语言中的通道（channel）是一种特殊的类型。在任何时候，同时只能有一个 goroutine 访问通道进行发送和获取数据。goroutine 间通过通道就可以通信。
通道像一个传送带或者队列，总是遵循先入先出（First In First Out）的规则，保证收发数据的顺序。
通道本身需要一个类型进行修饰，就像切片类型需要标识元素类型。通道的元素类型就是在其内部传输的数据类型，声明如下：
var 通道变量 chan 通道类型
chan 类型的空值是 nil，声明后需要配合 make 后才能使用。
通道是引用类型，需要使用 make 进行创建，格式如下：
通道实例 := make(chan 数据类型)
请看下面的例子：
ch1 := make(chan int) // 创建一个整型类型的通道
ch2 := make(chan interface{}) // 创建一个空接口类型的通道, 可以存放任意格式
type Equip struct{ /* 一些字段 */ }
ch2 := make(chan *Equip) // 创建Equip指针类型的通道, 可以存放*Equip
通道创建后，就可以使用通道进行发送和接收操作。
通道的发送使用特殊的操作符<-，将数据通过通道发送的格式为：
通道变量 <- 值
使用 make 创建一个通道后，就可以使用<-向通道发送数据，代码如下：
// 创建一个空接口通道
ch := make(chan interface{})
// 将0放入通道中
ch <- 0
// 将hello字符串放入通道中
ch <- "hello"
把数据往通道中发送时，如果接收方一直都没有接收，那么发送操作将持续阻塞。Go 程序运行时能智能地发现一些永远无法发送成功的语句并做出提示，代码如下：
package main
func main() {
// 创建一个整型通道
ch := make(chan int)
// 尝试将0通过通道发送
ch <- 0
}
运行代码，报错：
fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
报错的意思是：运行时发现所有的 goroutine（包括main）都处于等待 goroutine。也就是说所有 goroutine 中的 channel 并没有形成发送和接收对应的代码。
通道接收同样使用<-操作符，通道接收有如下特性：
① 通道的收发操作在不同的两个 goroutine 间进行。
由于通道的数据在没有接收方处理时，数据发送方会持续阻塞，因此通道的接收必定在另外一个 goroutine 中进行。
② 接收将持续阻塞直到发送方发送数据。
如果接收方接收时，通道中没有发送方发送数据，接收方也会发生阻塞，直到发送方发送数据为止。
③ 每次接收一个元素。
通道一次只能接收一个数据元素。
通道的数据接收一共有以下 4 种写法。
阻塞模式接收数据时，将接收变量作为<-操作符的左值，格式如下：
data := <-ch
执行该语句时将会阻塞，直到接收到数据并赋值给 data 变量。
使用非阻塞方式从通道接收数据时，语句不会发生阻塞，格式如下：
data, ok := <-ch
非阻塞的通道接收方法可能造成高的 CPU 占用，因此使用非常少。如果需要实现接收超时检测，可以配合 select 和计时器 channel 进行，可以参见后面的内容。
阻塞接收数据后，忽略从通道返回的数据，格式如下：
<-ch
执行该语句时将会发生阻塞，直到接收到数据，但接收到的数据会被忽略。这个方式实际上只是通过通道在 goroutine 间阻塞收发实现并发同步。
使用通道做并发同步的写法，可以参考下面的例子：
package main
import (
"fmt"
)
func main() {
// 构建一个通道
ch := make(chan int)
// 开启一个并发匿名函数
go func() {
fmt.Println("start goroutine")
// 通过通道通知main的goroutine
ch <- 0
fmt.Println("exit goroutine")
}()
fmt.Println("wait goroutine")
// 等待匿名goroutine
<-ch
fmt.Println("all done")
}
执行代码，输出如下：
wait goroutine
start goroutine
exit goroutine
all done
代码说明如下：
通道的数据接收可以借用 for range 语句进行多个元素的接收操作，格式如下：
for data := range ch {
}
通道 ch 是可以进行遍历的，遍历的结果就是接收到的数据。数据类型就是通道的数据类型。通过 for 遍历获得的变量只有一个，即上面例子中的 data。
遍历通道数据的例子请参考下面的代码。
使用 for 从通道中接收数据：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
// 构建一个通道
ch := make(chan int)
// 开启一个并发匿名函数
go func() {
// 从3循环到0
for i := 3; i >= 0; i-- {
// 发送3到0之间的数值
ch <- i
// 每次发送完时等待
time.Sleep(time.Second)
}
}()
// 遍历接收通道数据
for data := range ch {
// 打印通道数据
fmt.Println(data)
// 当遇到数据0时, 退出接收循环
if data == 0 {
break
}
}
}
执行代码，输出如下：
3
2
1
0
代码说明如下：
前面的例子创建的都是无缓冲通道。使用无缓冲通道往里面装入数据时，装入方将被阻塞，直到另外通道在另外一个 goroutine 中被取出。同样，如果通道中没有放入任何数据，接收方试图从通道中获取数据时，同样也是阻塞。发送和接收的操作是同步完成的。
下面通过一个并发打印的例子，将 goroutine 和 channel 放在一起展示它们的用法。
package main
import (
"fmt"
)
func printer(c chan int) {
// 开始无限循环等待数据
for {
// 从channel中获取一个数据
data := <-c
// 将0视为数据结束
if data == 0 {
break
}
// 打印数据
fmt.Println(data)
}
// 通知main已经结束循环(我搞定了!)
c <- 0
}
func main() {
// 创建一个channel
c := make(chan int)
// 并发执行printer, 传入channel
go printer(c)
for i := 1; i <= 10; i++ {
// 将数据通过channel投送给printer
c <- i
}
// 通知并发的printer结束循环(没数据啦!)
c <- 0
// 等待printer结束(搞定喊我!)
<-c
}
运行代码，输出如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
代码说明如下：
本例的设计模式就是典型的生产者和消费者。生产者是第 37 行的循环，而消费者是 printer() 函数。整个例子使用了两个 goroutine，一个是 main()，一个是通过第 35 行 printer() 函数创建的 goroutine。两个 goroutine 通过第 32 行创建的通道进行通信。这个通道有下面两重功能。
Go语言的类型系统提供了单方向的 channel 类型，顾名思义，单向 channel 就是只能用于写入或者只能用于读取数据。当然 channel 本身必然是同时支持读写的，否则根本没法用。
假如一个 channel 真的只能读取数据，那么它肯定只会是空的，因为你没机会往里面写数据。同理，如果一个 channel 只允许写入数据，即使写进去了，也没有丝毫意义，因为没有办法读取到里面的数据。所谓的单向 channel 概念，其实只是对 channel 的一种使用限制。
我们在将一个 channel 变量传递到一个函数时，可以通过将其指定为单向 channel 变量，从而限制该函数中可以对此 channel 的操作，比如只能往这个 channel 中写入数据，或者只能从这个 channel 读取数据。
单向 channel 变量的声明非常简单，只能写入数据的通道类型为chan<-，只能读取数据的通道类型为<-chan，格式如下：
var 通道实例 chan<- 元素类型 // 只能写入数据的通道
var 通道实例 <-chan 元素类型 // 只能读取数据的通道
示例代码如下：
ch := make(chan int)
// 声明一个只能写入数据的通道类型, 并赋值为ch
var chSendOnly chan<- int = ch
//声明一个只能读取数据的通道类型, 并赋值为ch
var chRecvOnly <-chan int = ch
上面的例子中，chSendOnly 只能写入数据，如果尝试读取数据，将会出现如下报错：
invalid operation: <-chSendOnly (receive from send-only type chan<- int)
同理，chRecvOnly 也是不能写入数据的。
当然，使用 make 创建通道时，也可以创建一个只写入或只读取的通道：
ch := make(<-chan int)
var chReadOnly <-chan int = ch
<-chReadOnly
上面代码编译正常，运行也是正确的。但是，一个不能写入数据只能读取的通道是毫无意义的。
time 包中的计时器会返回一个 timer 实例，代码如下：
timer := time.NewTimer(time.Second)
timer的Timer类型定义如下：
type Timer struct { C <-chan Time r runtimeTimer}
第 2 行中 C 通道的类型就是一种只能读取的单向通道。如果此处不进行通道方向约束，一旦外部向通道写入数据，将会造成其他使用到计时器的地方逻辑产生混乱。
因此，单向通道有利于代码接口的严谨性。
关闭 channel 非常简单，直接使用Go语言内置的 close() 函数即可：
close(ch)
在介绍了如何关闭 channel 之后，我们就多了一个问题：如何判断一个 channel 是否已经被关闭？我们可以在读取的时候使用多重返回值的方式：
x, ok := <-ch
这个用法与 map 中的按键获取 value 的过程比较类似，只需要看第二个 bool 返回值即可，如果返回值是 false 则表示 ch 已经被关闭。
Go语言中无缓冲的通道（unbuffered channel）是指在接收前没有能力保存任何值的通道。这种类型的通道要求发送 goroutine 和接收 goroutine 同时准备好，才能完成发送和接收操作。
如果两个 goroutine 没有同时准备好，通道会导致先执行发送或接收操作的 goroutine 阻塞等待。这种对通道进行发送和接收的交互行为本身就是同步的。其中任意一个操作都无法离开另一个操作单独存在。
阻塞指的是由于某种原因数据没有到达，当前协程（线程）持续处于等待状态，直到条件满足才解除阻塞。
同步指的是在两个或多个协程（线程）之间，保持数据内容一致性的机制。
下图展示两个 goroutine 如何利用无缓冲的通道来共享一个值。
图：使用无缓冲的通道在 goroutine 之间同步
在第 1 步，两个 goroutine 都到达通道，但哪个都没有开始执行发送或者接收。在第 2 步，左侧的 goroutine 将它的手伸进了通道，这模拟了向通道发送数据的行为。这时，这个 goroutine 会在通道中被锁住，直到交换完成。
在第 3 步，右侧的 goroutine 将它的手放入通道，这模拟了从通道里接收数据。这个 goroutine 一样也会在通道中被锁住，直到交换完成。在第 4 步和第 5 步，进行交换，并最终在第 6 步，两个 goroutine 都将它们的手从通道里拿出来，这模拟了被锁住的 goroutine 得到释放。两个 goroutine 现在都可以去做别的事情了。
为了讲得更清楚，让我们来看两个完整的例子。这两个例子都会使用无缓冲的通道在两个 goroutine 之间同步交换数据。
【示例 1】在网球比赛中，两位选手会把球在两个人之间来回传递。选手总是处在以下两种状态之一，要么在等待接球，要么将球打向对方。可以使用两个 goroutine 来模拟网球比赛，并使用无缓冲的通道来模拟球的来回，代码如下所示。
// 这个示例程序展示如何用无缓冲的通道来模拟
// 2 个goroutine 间的网球比赛
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"sync"
"time"
)
// wg 用来等待程序结束
var wg sync.WaitGroup
func init() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
}
// main 是所有Go 程序的入口
func main() {
// 创建一个无缓冲的通道
court := make(chan int)
// 计数加 2，表示要等待两个goroutine
wg.Add(2)
// 启动两个选手
go player("Nadal", court)
go player("Djokovic", court)
// 发球
court <- 1
// 等待游戏结束
wg.Wait()
}
// player 模拟一个选手在打网球
func player(name string, court chan int) {
// 在函数退出时调用Done 来通知main 函数工作已经完成
defer wg.Done()
for {
// 等待球被击打过来
ball, ok := <-court
if !ok {
// 如果通道被关闭，我们就赢了
fmt.Printf("Player %s Won\n", name)
return
}
// 选随机数，然后用这个数来判断我们是否丢球
n := rand.Intn(100)
if n%13 == 0 {
fmt.Printf("Player %s Missed\n", name)
// 关闭通道，表示我们输了
close(court)
return
}
// 显示击球数，并将击球数加1
fmt.Printf("Player %s Hit %d\n", name, ball)
ball++
// 将球打向对手
court <- ball
}
}
运行这个程序，输出结果如下所示。
Player Nadal Hit 1
Player Djokovic Hit 2
Player Nadal Hit 3
Player Djokovic Missed
Player Nadal Won
代码说明如下：
【示例 2】用不同的模式，使用无缓冲的通道，在 goroutine 之间同步数据，来模拟接力比赛。在接力比赛里，4 个跑步者围绕赛道轮流跑。第二个、第三个和第四个跑步者要接到前一位跑步者的接力棒后才能起跑。比赛中最重要的部分是要传递接力棒，要求同步传递。在同步接力棒的时候，参与接力的两个跑步者必须在同一时刻准备好交接。代码如下所示。
// 这个示例程序展示如何用无缓冲的通道来模拟
// 4 个goroutine 间的接力比赛
package main
import (
"fmt"
"sync"
"time"
)
// wg 用来等待程序结束
var wg sync.WaitGroup
// main 是所有Go 程序的入口
func main() {
// 创建一个无缓冲的通道
baton := make(chan int)
// 为最后一位跑步者将计数加1
wg.Add(1)
// 第一位跑步者持有接力棒
go Runner(baton)
// 开始比赛
baton <- 1
// 等待比赛结束
wg.Wait()
}
// Runner 模拟接力比赛中的一位跑步者
func Runner(baton chan int) {
var newRunner int
// 等待接力棒
runner := <-baton
// 开始绕着跑道跑步
fmt.Printf("Runner %d Running With Baton\n", runner)
// 创建下一位跑步者
if runner != 4 {
newRunner = runner + 1
fmt.Printf("Runner %d To The Line\n", newRunner)
go Runner(baton)
}
// 围绕跑道跑
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
// 比赛结束了吗？
if runner == 4 {
fmt.Printf("Runner %d Finished, Race Over\n", runner)
wg.Done()
return
}
// 将接力棒交给下一位跑步者
fmt.Printf("Runner %d Exchange With Runner %d\n",
runner,
newRunner)
baton <- newRunner
}
运行这个程序，输出结果如下所示。
Runner 1 Running With Baton
Runner 1 To The Line
Runner 1 Exchange With Runner 2
Runner 2 Running With Baton
Runner 2 To The Line
Runner 2 Exchange With Runner 3
Runner 3 Running With Baton
Runner 3 To The Line
Runner 3 Exchange With Runner 4
Runner 4 Running With Baton
Runner 4 Finished, Race Over
代码说明如下：
在这两个例子里，我们使用无缓冲的通道同步 goroutine，模拟了网球和接力赛。代码的流程与这两个活动在真实世界中的流程完全一样，这样的代码很容易读懂。
现在知道了无缓冲的通道是如何工作的，下一节我们将为大家介绍带缓冲的通道。
Go语言中有缓冲的通道（buffered channel）是一种在被接收前能存储一个或者多个值的通道。这种类型的通道并不强制要求 goroutine 之间必须同时完成发送和接收。通道会阻塞发送和接收动作的条件也会不同。只有在通道中没有要接收的值时，接收动作才会阻塞。只有在通道没有可用缓冲区容纳被发送的值时，发送动作才会阻塞。
这导致有缓冲的通道和无缓冲的通道之间的一个很大的不同：无缓冲的通道保证进行发送和接收的 goroutine 会在同一时间进行数据交换；有缓冲的通道没有这种保证。
在无缓冲通道的基础上，为通道增加一个有限大小的存储空间形成带缓冲通道。带缓冲通道在发送时无需等待接收方接收即可完成发送过程，并且不会发生阻塞，只有当存储空间满时才会发生阻塞。同理，如果缓冲通道中有数据，接收时将不会发生阻塞，直到通道中没有数据可读时，通道将会再度阻塞。
无缓冲通道保证收发过程同步。无缓冲收发过程类似于快递员给你电话让你下楼取快递，整个递交快递的过程是同步发生的，你和快递员不见不散。但这样做快递员就必须等待所有人下楼完成操作后才能完成所有投递工作。如果快递员将快递放入快递柜中，并通知用户来取，快递员和用户就成了异步收发过程，效率可以有明显的提升。带缓冲的通道就是这样的一个“快递柜”。
如何创建带缓冲的通道呢？参见如下代码：
通道实例 := make(chan 通道类型, 缓冲大小)
下面通过一个例子中来理解带缓冲通道的用法，参见下面的代码：
package main
import "fmt"
func main() {
// 创建一个3个元素缓冲大小的整型通道
ch := make(chan int, 3)
// 查看当前通道的大小
fmt.Println(len(ch))
// 发送3个整型元素到通道
ch <- 1
ch <- 2
ch <- 3
// 查看当前通道的大小
fmt.Println(len(ch))
}
代码输出如下：
0
3
代码说明如下：
带缓冲通道在很多特性上和无缓冲通道是类似的。无缓冲通道可以看作是长度永远为 0 的带缓冲通道。因此根据这个特性，带缓冲通道在下面列举的情况下依然会发生阻塞：
我们知道通道（channel）是在两个 goroutine 间通信的桥梁。使用 goroutine 的代码必然有一方提供数据，一方消费数据。当提供数据一方的数据供给速度大于消费方的数据处理速度时，如果通道不限制长度，那么内存将不断膨胀直到应用崩溃。因此，限制通道的长度有利于约束数据提供方的供给速度，供给数据量必须在消费方处理量+通道长度的范围内，才能正常地处理数据。
Go语言没有提供直接的超时处理机制，所谓超时可以理解为当我们上网浏览一些网站时，如果一段时间之后不作操作，就需要重新登录。
那么我们应该如何实现这一功能呢，这时就可以使用 select 来设置超时。
虽然 select 机制不是专门为超时而设计的，却能很方便的解决超时问题，因为 select 的特点是只要其中有一个 case 已经完成，程序就会继续往下执行，而不会考虑其他 case 的情况。
超时机制本身虽然也会带来一些问题，比如在运行比较快的机器或者高速的网络上运行正常的程序，到了慢速的机器或者网络上运行就会出问题，从而出现结果不一致的现象，但从根本上来说，解决死锁问题的价值要远大于所带来的问题。
select 的用法与 switch 语言非常类似，由 select 开始一个新的选择块，每个选择条件由 case 语句来描述。
与 switch 语句相比，select 有比较多的限制，其中最大的一条限制就是每个 case 语句里必须是一个 IO 操作，大致的结构如下：
select {
case <-chan1:
// 如果chan1成功读到数据，则进行该case处理语句
case chan2 <- 1:
// 如果成功向chan2写入数据，则进行该case处理语句
default:
// 如果上面都没有成功，则进入default处理流程
}
在一个 select 语句中，Go语言会按顺序从头至尾评估每一个发送和接收的语句。
如果其中的任意一语句可以继续执行（即没有被阻塞），那么就从那些可以执行的语句中任意选择一条来使用。
如果没有任意一条语句可以执行（即所有的通道都被阻塞），那么有如下两种可能的情况：
示例代码如下所示：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
ch := make(chan int)
quit := make(chan bool)
//新开一个协程
go func() {
for {
select {
case num := <-ch:
fmt.Println("num = ", num)
case <-time.After(3 * time.Second):
fmt.Println("超时")
quit <- true
}
}
}() //别忘了()
for i := 0; i < 5; i++ {
ch <- i
time.Sleep(time.Second)
}
<-quit
fmt.Println("程序结束")
}
运行结果如下：
num = 0
num = 1
num = 2
num = 3
num = 4
超时
程序结束
多路复用是通信和网络中的一个专业术语。多路复用通常表示在一个信道上传输多路信号或数据流的过程和技术。
报话机同一时刻只能有一边进行收或者发的单边通信，报话机需要遵守的通信流程如下：
电话可以在说话的同时听到对方说话，所以电话是一种多路复用的设备，一条通信线路上可以同时接收或者发送数据。同样的，网线、光纤也都是基于多路复用模式来设计的，网线、光纤不仅可支持同时收发数据，还支持多个人同时收发数据。
在使用通道时，想同时接收多个通道的数据是一件困难的事情。通道在接收数据时，如果没有数据可以接收将会发生阻塞。虽然可以使用如下模式进行遍历，但运行性能会非常差。
for{
// 尝试接收ch1通道
data, ok := <-ch1
// 尝试接收ch2通道
data, ok := <-ch2
// 接收后续通道
…
}
Go语言中提供了 select 关键字，可以同时响应多个通道的操作。select 的用法与 switch 语句非常类似，由 select 开始一个新的选择块，每个选择条件由 case 语句来描述。
与 switch 语句可以选择任何可使用相等比较的条件相比，select 有比较多的限制，其中最大的一条限制就是每个 case 语句里必须是一个 IO 操作，大致结构如下：
select{
case 操作1:
响应操作1
case 操作2:
响应操作2
…
default:
没有操作情况
}
操作1、操作2：包含通道收发语句，请参考下表。
| 操 作 | 语句示例 |
|---|---|
| 接收任意数据 | case <- ch; |
| 接收变量 | case d := <- ch; |
| 发送数据 | case ch <- 100; |
响应操作1、响应操作2：当操作发生时，会执行对应 case 的响应操作。
default：当没有任何操作时，默认执行 default 中的语句。
可以看出，select 不像 switch，后面并不带判断条件，而是直接去查看 case 语句。每个 case 语句都必须是一个面向 channel 的操作。
基于此功能，我们可以实现一个有趣的程序：
ch := make(chan int, 1)
for {
select {
case ch <- 0:
case ch <- 1:
}
i := <-ch
fmt.Println("Value received:", i)
}
能看明白这段代码的含义吗？其实很简单，这个程序实现了一个随机向 ch 中写入一个 0 或者 1 的过程。当然，这是个死循环。关于 select 的详细使用方法，请参考下节的示例。
服务器开发中会使用RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）简化进程间通信的过程。RPC 能有效地封装通信过程，让远程的数据收发通信过程看起来就像本地的函数调用一样。
本例中，使用通道代替 Socket 实现 RPC 的过程。客户端与服务器运行在同一个进程，服务器和客户端在两个 goroutine 中运行。
我们先给出完整代码，然后再详细分析每一个部分。
package main
import (
"errors"
"fmt"
"time"
)
// 模拟RPC客户端的请求和接收消息封装
func RPCClient(ch chan string, req string) (string, error) {
// 向服务器发送请求
ch <- req
// 等待服务器返回
select {
case ack := <-ch: // 接收到服务器返回数据
return ack, nil
case <-time.After(time.Second): // 超时
return "", errors.New("Time out")
}
}
// 模拟RPC服务器端接收客户端请求和回应
func RPCServer(ch chan string) {
for {
// 接收客户端请求
data := <-ch
// 打印接收到的数据
fmt.Println("server received:", data)
// 反馈给客户端收到
ch <- "roger"
}
}
func main() {
// 创建一个无缓冲字符串通道
ch := make(chan string)
// 并发执行服务器逻辑
go RPCServer(ch)
// 客户端请求数据和接收数据
recv, err := RPCClient(ch, "hi")
if err != nil {
// 发生错误打印
fmt.Println(err)
} else {
// 正常接收到数据
fmt.Println("client received", recv)
}
}
下面的代码封装了向服务器请求数据，等待服务器返回数据，如果请求方超时，该函数还会处理超时逻辑。
模拟 RPC 的代码：
// 模拟RPC客户端的请求和接收消息封装
func RPCClient(ch chan string, req string) (string, error) {
// 向服务器发送请求
ch <- req
// 等待服务器返回
select {
case ack := <-ch: // 接收到服务器返回数据
return ack, nil
case <-time.After(time.Second): // 超时
return "", errors.New("Time out")
}
}
代码说明如下：
RPCClient() 函数中，执行到 select 语句时，第 9 行和第 11 行的通道操作会同时开启。如果第 9 行的通道先返回，则执行第 10 行逻辑，表示正常接收到服务器数据；如果第 11 行的通道先返回，则执行第 12 行的逻辑，表示请求超时，返回错误。
服务器接收到客户端的任意数据后，先打印再通过通道返回给客户端一个固定字符串，表示服务器已经收到请求。
// 模拟RPC服务器端接收客户端请求和回应
func RPCServer(ch chan string) {
for {
// 接收客户端请求
data := <-ch
// 打印接收到的数据
fmt.Println("server received:", data)
//向客户端反馈已收到
ch <- "roger"
}
}
代码说明如下：
运行整个程序，客户端可以正确收到服务器返回的数据，客户端 RPCClient() 函数的代码按下面代码中加粗部分的分支执行。
// 等待服务器返回
select {
case ack := <-ch: // 接收到服务器返回数据
return ack, nil
case <-time.After(time.Second): // 超时
return "", errors.New("Time out")
}
程序输出如下：
server received: hi
client received roger
上面的例子虽然有客户端超时处理，但是永远不会触发，因为服务器的处理速度很快，也没有真正的网络延时或者“服务器宕机”的情况。因此，为了展示 select 中超时的处理，在服务器逻辑中增加一条语句，故意让服务器延时处理一段时间，造成客户端请求超时，代码如下：
// 模拟RPC服务器端接收客户端请求和回应
func RPCServer(ch chan string) {
for {
// 接收客户端请求
data := <-ch
// 打印接收到的数据
fmt.Println("server received:", data)
// 通过睡眠函数让程序执行阻塞2秒的任务
time.Sleep(time.Second * 2)
// 反馈给客户端收到
ch <- "roger"
}
}
第 11 行中，time.Sleep() 函数会让 goroutine 执行暂停 2 秒。使用这种方法模拟服务器延时，造成客户端超时。客户端处理超时 1 秒时通道就会返回：
// 等待服务器返回
select {
case ack := <-ch: // 接收到服务器返回数据
return ack, nil
case <-time.After(time.Second): // 超时
return "", errors.New("Time out")
}
上面代码中，加黑部分的代码就会被执行。
主流程中会创建一个无缓冲的字符串格式通道。将通道传给服务器的 RPCServer() 函数，这个函数并发执行。使用 RPCClient() 函数通过 ch 对服务器发出 RPC 请求，同时接收服务器反馈数据或者等待超时。参考下面代码：
func main() {
// 创建一个无缓冲字符串通道
ch := make(chan string)
// 并发执行服务器逻辑
go RPCServer(ch)
// 客户端请求数据和接收数据
recv, err := RPCClient(ch, "hi")
if err != nil {
// 发生错误打印
fmt.Println(err)
} else {
// 正常接收到数据
fmt.Println("client received", recv)
}
}
代码说明如下：
Go语言中的 time 包提供了计时器的封装。由于 Go语言中的通道和 goroutine 的设计，定时任务可以在 goroutine 中通过同步的方式完成，也可以通过在 goroutine 中异步回调完成。这里将分两种用法进行例子展示。
延迟回调：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
// 声明一个退出用的通道
exit := make(chan int)
// 打印开始
fmt.Println("start")
// 过1秒后, 调用匿名函数
time.AfterFunc(time.Second, func() {
// 1秒后, 打印结果
fmt.Println("one second after")
// 通知main()的goroutine已经结束
exit <- 0
})
// 等待结束
<-exit
}
代码说明如下：
time.AfterFunc() 函数是在 time.After 基础上增加了到时的回调，方便使用。
而 time.After() 函数又是在 time.NewTimer() 函数上进行的封装，下面的例子展示如何使用 timer.NewTimer() 和 time.NewTicker()。
计时器（Timer）的原理和倒计时闹钟类似，都是给定多少时间后触发。打点器（Ticker）的原理和钟表类似，钟表每到整点就会触发。这两种方法创建后会返回 time.Ticker 对象和 time.Timer 对象，里面通过一个 C 成员，类型是只能接收的时间通道（<-chan Time），使用这个通道就可以获得时间触发的通知。
下面代码创建一个打点器，每 500 毫秒触发一起；创建一个计时器，2 秒后触发，只触发一次。
计时器：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
// 创建一个打点器, 每500毫秒触发一次
ticker := time.NewTicker(time.Millisecond * 500)
// 创建一个计时器, 2秒后触发
stopper := time.NewTimer(time.Second * 2)
// 声明计数变量
var i int
// 不断地检查通道情况
for {
// 多路复用通道
select {
case <-stopper.C: // 计时器到时了
fmt.Println("stop")
// 跳出循环
goto StopHere
case <-ticker.C: // 打点器触发了
// 记录触发了多少次
i++
fmt.Println("tick", i)
}
}
// 退出的标签, 使用goto跳转
StopHere:
fmt.Println("done")
}
代码说明如下：
Go语言具有支持高并发的特性，可以很方便地实现多线程运算，充分利用多核心 cpu 的性能。
众所周知服务器的处理器大都是单核频率较低而核心数较多，对于支持高并发的程序语言，可以充分利用服务器的多核优势，从而降低单核压力，减少性能浪费。
Go语言实现多核多线程并发运行是非常方便的，下面举个例子：
package main
import (
"fmt"
)
func main() {
for i := 0; i < 5; i++ {
go AsyncFunc(i)
}
}
func AsyncFunc(index int) {
sum := 0
for i := 0; i < 10000; i++ {
sum += 1
}
fmt.Printf("线程%d, sum为:%d\n", index, sum)
}
运行结果如下：
线程0, sum为:10000
线程2, sum为:10000
线程3, sum为:10000
线程1, sum为:10000
线程4, sum为:10000
在执行一些昂贵的计算任务时，我们希望能够尽量利用现代服务器普遍具备的多核特性来尽量将任务并行化，从而达到降低总计算时间的目的。此时我们需要了解 CPU 核心的数量，并针对性地分解计算任务到多个 goroutine 中去并行运行。
下面我们来模拟一个完全可以并行的计算任务：计算 N 个整型数的总和。我们可以将所有整型数分成 M 份，M 即 CPU 的个数。让每个 CPU 开始计算分给它的那份计算任务，最后将每个 CPU 的计算结果再做一次累加，这样就可以得到所有 N 个整型数的总和：
type Vector []float64
// 分配给每个CPU的计算任务
func (v Vector) DoSome(i, n int, u Vector, c chan int) {
for ; i < n; i++ {
v[i] += u.Op(v[i])
}
c <- 1 // 发信号告诉任务管理者我已经计算完成了
}
const NCPU = 16 // 假设总共有16核
func (v Vector) DoAll(u Vector) {
c := make(chan int, NCPU) // 用于接收每个CPU的任务完成信号
for i := 0; i < NCPU; i++ {
go v.DoSome(i*len(v)/NCPU, (i+1)*len(v)/NCPU, u, c)
}
// 等待所有CPU的任务完成
for i := 0; i < NCPU; i++ {
<-c // 获取到一个数据，表示一个CPU计算完成了
}
// 到这里表示所有计算已经结束
}
这两个函数看起来设计非常合理，其中 DoAll() 会根据 CPU 核心的数目对任务进行分割，然后开辟多个 goroutine 来并行执行这些计算任务。
是否可以将总的计算时间降到接近原来的 1/N 呢？答案是不一定。如果掐秒表，会发现总的执行时间没有明显缩短。再去观察 CPU 运行状态，你会发现尽管我们有 16 个 CPU 核心，但在计算过程中其实只有一个 CPU 核心处于繁忙状态，这是会让很多Go语言初学者迷惑的问题。
官方给出的答案是，这是当前版本的 Go 编译器还不能很智能地去发现和利用多核的优势。虽然我们确实创建了多个 goroutine，并且从运行状态看这些 goroutine 也都在并行运行，但实际上所有这些 goroutine 都运行在同一个 CPU 核心上，在一个 goroutine 得到时间片执行的时候，其他 goroutine 都会处于等待状态。从这一点可以看出，虽然 goroutine 简化了我们写并行代码的过程，但实际上整体运行效率并不真正高于单线程程序。
虽然Go语言还不能很好的利用多核心的优势，我们可以先通过设置环境变量 GOMAXPROCS 的值来控制使用多少个 CPU 核心。具体操作方法是通过直接设置环境变量 GOMAXPROCS 的值，或者在代码中启动 goroutine 之前先调用以下这个语句以设置使用 16 个 CPU 核心：
runtime.GOMAXPROCS(16)
到底应该设置多少个 CPU 核心呢，其实 runtime 包中还提供了另外一个 NumCPU() 函数来获取核心数，示例代码如下：
package main
import (
"fmt"
"runtime"
)
func main() {
cpuNum := runtime.NumCPU() //获得当前设备的cpu核心数
fmt.Println("cpu核心数:", cpuNum)
runtime.GOMAXPROCS(cpuNum) //设置需要用到的cpu数量
}
运行结果如下：
cpu核心数: 4
Telnet 协议是 TCP/IP 协议族中的一种。它允许用户（Telnet 客户端）通过一个协商过程与一个远程设备进行通信。本例将使用一部分 Telnet 协议与服务器进行通信。
服务器的网络库为了完整展示自己的代码实现了完整的收发过程，一般比较倾向于使用发送任意封包返回原数据的逻辑。这个过程类似于对着大山高喊，大山把你的声音原样返回的过程。也就是回音（Echo）。本节使用 Go语言中的 Socket、goroutine 和通道编写一个简单的 Telnet 协议的回音服务器。
回音服务器的代码分为 4 个部分，分别是接受连接、会话处理、Telnet 命令处理和程序入口。
回音服务器能同时服务于多个连接。要接受连接就需要先创建侦听器，侦听器需要一个侦听地址和协议类型。就像你想卖东西，需要先确认卖什么东西，卖东西的类型就是协议类型，然后需要一个店面，店面位于街区的某个位置，这就是侦听器的地址。一个服务器可以开启多个侦听器，就像一个街区可以有多个店面。街区上的编号对应的就是地址中的端口号，如下图所示。
图：IP和端口号
通过地址和协议名创建侦听器后，可以使用侦听器响应客户端连接。响应连接是一个不断循环的过程，就像到银行办理业务时，一般是排队处理，前一个人办理完后，轮到下一个人办理。
我们把每个客户端连接处理业务的过程叫做会话。在会话中处理的操作和接受连接的业务并不冲突可以同时进行。就像银行有 3 个窗口，喊号器会将用户分配到不同的柜台。这里的喊号器就是 Accept 操作，窗口的数量就是 CPU 的处理能力。因此，使用 goroutine 可以轻松实现会话处理和接受连接的并发执行。
如下图清晰地展现了这一过程。
图：Socket 处理过程
Go语言中可以根据实际会话数量创建多个 goroutine，并自动的调度它们的处理。
telnet 服务器处理：
package main
import (
"fmt"
"net"
)
// 服务逻辑, 传入地址和退出的通道
func server(address string, exitChan chan int) {
// 根据给定地址进行侦听
l, err := net.Listen("tcp", address)
// 如果侦听发生错误, 打印错误并退出
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
exitChan <- 1
}
// 打印侦听地址, 表示侦听成功
fmt.Println("listen: " + address)
// 延迟关闭侦听器
defer l.Close()
// 侦听循环
for {
// 新连接没有到来时, Accept是阻塞的
conn, err := l.Accept()
// 发生任何的侦听错误, 打印错误并退出服务器
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
continue
}
// 根据连接开启会话, 这个过程需要并行执行
go handleSession(conn, exitChan)
}
}
代码说明如下：
每个连接的会话就是一个接收数据的循环。当没有数据时，调用 reader.ReadString 会发生阻塞，等待数据的到来。一旦数据到来，就可以进行各种逻辑处理。
回音服务器的基本逻辑是“收到什么返回什么”，reader.ReadString 可以一直读取 Socket 连接中的数据直到碰到期望的结尾符。这种期望的结尾符也叫定界符，一般用于将 TCP 封包中的逻辑数据拆分开。下例中使用的定界符是回车换行符（“\r\n”），HTTP 协议也是使用同样的定界符。使用 reader.ReadString() 函数可以将封包简单地拆分开。
如下图所示为 Telnet 数据处理过程。
图：Telnet 数据处理过程
回音服务器需要将收到的有效数据通过 Socket 发送回去。
Telnet会话处理：
package main
import (
"bufio"
"fmt"
"net"
"strings"
)
// 连接的会话逻辑
func handleSession(conn net.Conn, exitChan chan int) {
fmt.Println("Session started:")
// 创建一个网络连接数据的读取器
reader := bufio.NewReader(conn)
// 接收数据的循环
for {
// 读取字符串, 直到碰到回车返回
str, err := reader.ReadString('\n')
// 数据读取正确
if err == nil {
// 去掉字符串尾部的回车
str = strings.TrimSpace(str)
// 处理Telnet指令
if !processTelnetCommand(str, exitChan) {
conn.Close()
break
}
// Echo逻辑, 发什么数据, 原样返回
conn.Write([]byte(str + "\r\n"))
} else {
// 发生错误
fmt.Println("Session closed")
conn.Close()
break
}
}
}
代码说明如下：
Telnet 是一种协议。在操作系统中可以在命令行使用 Telnet 命令发起 TCP 连接。我们一般用 Telnet 来连接 TCP 服务器，键盘输入一行字符回车后，即被发送到服务器上。
在下例中，定义了以下两个特殊控制指令，用以实现一些功能：
Telnet命令处理：
package main
import (
"fmt"
"strings"
)
func processTelnetCommand(str string, exitChan chan int) bool {
// @close指令表示终止本次会话
if strings.HasPrefix(str, "@close") {
fmt.Println("Session closed")
// 告诉外部需要断开连接
return false
// @shutdown指令表示终止服务进程
} else if strings.HasPrefix(str, "@shutdown") {
fmt.Println("Server shutdown")
// 往通道中写入0, 阻塞等待接收方处理
exitChan <- 0
// 告诉外部需要断开连接
return false
}
// 打印输入的字符串
fmt.Println(str)
return true
}
代码说明如下：
Telnet 回音处理主流程：
package main
import (
"os"
)
func main() {
// 创建一个程序结束码的通道
exitChan := make(chan int)
// 将服务器并发运行
go server("127.0.0.1:7001", exitChan)
// 通道阻塞, 等待接收返回值
code := <-exitChan
// 标记程序返回值并退出
os.Exit(code)
}
代码说明如下：
编译所有代码并运行，命令行提示如下：
listen: 127.0.0.1:7001
此时，Socket 侦听成功。在操作系统中的命令行中输入：
telnet 127.0.0.1 7001
尝试连接本地的 7001 端口。接下来进入测试服务器的流程。
在 Telnet 连接后，输入字符串 hello，Telnet 命令行显示如下：
$ telnet 127.0.0.1 7001
Trying 127.0.0.1…
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is ‘^]’.
hello
hello
服务器显示如下：
listen: 127.0.0.1:7001
Session started:
hello
客户端输入的字符串会在服务器中显示，同时客户端也会收到自己发给服务器的内容，这就是一次回音。
当输入 @close 时，Telnet 命令行显示如下：
@close
Connection closed by foreign host
服务器显示如下：
Session closed
此时，客户端 Telnet 与服务器断开连接。
当输入 @shutdown 时，Telnet 命令行显示如下：
@shutdown
Connection closed by foreign host
服务器显示如下：
Server shutdown
此时服务器会自动关闭。
本节我们来介绍一下死锁、活锁和饥饿这三个概念。
死锁是指两个或两个以上的进程（或线程）在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。
死锁发生的条件有如下几种：
线程对资源的访问是排他性的，如果一个线程对占用了某资源，那么其他线程必须处于等待状态，直到该资源被释放。
线程 T1 至少已经保持了一个资源 R1 占用，但又提出使用另一个资源 R2 请求，而此时，资源 R2 被其他线程 T2 占用，于是该线程 T1 也必须等待，但又对自己保持的资源 R1 不释放。
线程已获得的资源，在未使用完之前，不能被其他线程剥夺，只能在使用完以后由自己释放。
在死锁发生时，必然存在一个“进程 - 资源环形链”，即：{p0,p1,p2,…pn}，进程 p0（或线程）等待 p1 占用的资源，p1 等待 p2 占用的资源，pn 等待 p0 占用的资源。
最直观的理解是，p0 等待 p1 占用的资源，而 p1 而在等待 p0 占用的资源，于是两个进程就相互等待。
死锁解决办法：
死锁程序是所有并发进程彼此等待的程序，在这种情况下，如果没有外界的干预，这个程序将永远无法恢复。
为了便于大家理解死锁是什么，我们先来看一个例子（忽略代码中任何不知道的类型，函数，方法或是包，只理解什么是死锁即可），代码如下所示：
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
"time"
)
type value struct {
memAccess sync.Mutex
value int
}
func main() {
runtime.GOMAXPROCS(3)
var wg sync.WaitGroup
sum := func(v1, v2 *value) {
defer wg.Done()
v1.memAccess.Lock()
time.Sleep(2 * time.Second)
v2.memAccess.Lock()
fmt.Printf("sum = %d\n", v1.value+v2.value)
v2.memAccess.Unlock()
v1.memAccess.Unlock()
}
product := func(v1, v2 *value) {
defer wg.Done()
v2.memAccess.Lock()
time.Sleep(2 * time.Second)
v1.memAccess.Lock()
fmt.Printf("product = %d\n", v1.value*v2.value)
v1.memAccess.Unlock()
v2.memAccess.Unlock()
}
var v1, v2 value
v1.value = 1
v2.value = 1
wg.Add(2)
go sum(&v1, &v2)
go product(&v1, &v2)
wg.Wait()
}
运行上面的代码，可能会看到：
fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
为什么呢？如果仔细观察，就可以在此代码中看到时机问题，以下是运行时的图形表示。
图 ：一个因时间问题导致死锁的演示
活锁是另一种形式的活跃性问题，该问题尽管不会阻塞线程，但也不能继续执行，因为线程将不断重复同样的操作，而且总会失败。
例如线程 1 可以使用资源，但它很礼貌，让其他线程先使用资源，线程 2 也可以使用资源，但它同样很绅士，也让其他线程先使用资源。就这样你让我，我让你，最后两个线程都无法使用资源。
活锁通常发生在处理事务消息中，如果不能成功处理某个消息，那么消息处理机制将回滚事务，并将它重新放到队列的开头。这样，错误的事务被一直回滚重复执行，这种形式的活锁通常是由过度的错误恢复代码造成的，因为它错误地将不可修复的错误认为是可修复的错误。
当多个相互协作的线程都对彼此进行相应而修改自己的状态，并使得任何一个线程都无法继续执行时，就导致了活锁。这就像两个过于礼貌的人在路上相遇，他们彼此让路，然后在另一条路上相遇，然后他们就一直这样避让下去。
要解决这种活锁问题，需要在重试机制中引入随机性。例如在网络上发送数据包，如果检测到冲突，都要停止并在一段时间后重发，如果都在 1 秒后重发，还是会冲突，所以引入随机性可以解决该类问题。
下面通过示例来演示一下活锁：
package main
import (
"bytes"
"fmt"
"runtime"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
func main() {
runtime.GOMAXPROCS(3)
cv := sync.NewCond(&sync.Mutex{})
go func() {
for range time.Tick(1 * time.Second) { // 通过tick控制两个人的步调
cv.Broadcast()
}
}()
takeStep := func() {
cv.L.Lock()
cv.Wait()
cv.L.Unlock()
}
tryDir := func(dirName string, dir *int32, out *bytes.Buffer) bool {
fmt.Fprintf(out, " %+v", dirName)
atomic.AddInt32(dir, 1)
takeStep() //走上一步
if atomic.LoadInt32(dir) == 1 { //走成功就返回
fmt.Fprint(out, ". Success!")
return true
}
takeStep() // 没走成功，再走回来
atomic.AddInt32(dir, -1)
return false
}
var left, right int32
tryLeft := func(out *bytes.Buffer) bool {
return tryDir("向左走", &left, out)
}
tryRight := func(out *bytes.Buffer) bool {
return tryDir("向右走", &right, out)
}
walk := func(walking *sync.WaitGroup, name string) {
var out bytes.Buffer
defer walking.Done()
defer func() { fmt.Println(out.String()) }()
fmt.Fprintf(&out, "%v is trying to scoot:", name)
for i := 0; i < 5; i++ {
if tryLeft(&out) || tryRight(&out) {
return
}
}
fmt.Fprintf(&out, "\n%v is tried!", name)
}
var trail sync.WaitGroup
trail.Add(2)
go walk(&trail, "男人") // 男人在路上走
go walk(&trail, "女人") // 女人在路上走
trail.Wait()
}
输出结果如下：
go run main.go
女人 is trying to scoot: 向左走 向右走 向左走 向右走 向左走 向右走 向左走 向右走 向左走 向右走
女人 is tried!
男人 is trying to scoot: 向左走 向右走 向左走 向右走 向左走 向右走 向左走 向右走 向左走 向右走
男人 is tried!
这个例子演示了使用活锁的一个十分常见的原因，两个或两个以上的并发进程试图在没有协调的情况下防止死锁。这就好比，如果走廊里的人都同意，只有一个人会移动，那就不会有活锁；一个人会站着不动，另一个人会移到另一边，他们就会继续移动。
活锁和死锁的区别在于，处于活锁的实体是在不断的改变状态，所谓的“活”，而处于死锁的实体表现为等待，活锁有可能自行解开，死锁则不能。
饥饿是指一个可运行的进程尽管能继续执行，但被调度器无限期地忽视，而不能被调度执行的情况。
与死锁不同的是，饥饿锁在一段时间内，优先级低的线程最终还是会执行的，比如高优先级的线程执行完之后释放了资源。
活锁与饥饿是无关的，因为在活锁中，所有并发进程都是相同的，并且没有完成工作。更广泛地说，饥饿通常意味着有一个或多个贪婪的并发进程，它们不公平地阻止一个或多个并发进程，以尽可能有效地完成工作，或者阻止全部并发进程。
下面的示例程序中包含了一个贪婪的 goroutine 和一个平和的 goroutine：
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
"time"
)
func main() {
runtime.GOMAXPROCS(3)
var wg sync.WaitGroup
const runtime = 1 * time.Second
var sharedLock sync.Mutex
greedyWorker := func() {
defer wg.Done()
var count int
for begin := time.Now(); time.Since(begin) <= runtime; {
sharedLock.Lock()
time.Sleep(3 * time.Nanosecond)
sharedLock.Unlock()
count++
}
fmt.Printf("Greedy worker was able to execute %v work loops\n", count)
}
politeWorker := func() {
defer wg.Done()
var count int
for begin := time.Now(); time.Since(begin) <= runtime; {
sharedLock.Lock()
time.Sleep(1 * time.Nanosecond)
sharedLock.Unlock()
sharedLock.Lock()
time.Sleep(1 * time.Nanosecond)
sharedLock.Unlock()
sharedLock.Lock()
time.Sleep(1 * time.Nanosecond)
sharedLock.Unlock()
count++
}
fmt.Printf("Polite worker was able to execute %v work loops\n", count)
}
wg.Add(2)
go greedyWorker()
go politeWorker()
wg.Wait()
}
输出如下：
Greedy worker was able to execute 276 work loops
Polite worker was able to execute 92 work loops
贪婪的 worker 会贪婪地抢占共享锁，以完成整个工作循环，而平和的 worker 则试图只在需要时锁定。两种 worker 都做同样多的模拟工作（sleeping 时间为 3ns），可以看到，在同样的时间里，贪婪的 worker 工作量几乎是平和的 worker 工作量的两倍！
假设两种 worker 都有同样大小的临界区，而不是认为贪婪的 worker 的算法更有效（或调用 Lock 和 Unlock 的时候，它们也不是缓慢的），我们得出这样的结论，贪婪的 worker 不必要地扩大其持有共享锁上的临界区，井阻止（通过饥饿）平和的 worker 的 goroutine 高效工作。
不适用锁肯定会出问题。如果用了，虽然解了前面的问题，但是又出现了更多的新问题。
只要有共享资源的访问，必定要使其逻辑上进行顺序化和原子化，确保访问一致，这绕不开锁这个概念。
本节将带领大家结合咱们前面所学的知识开发一个聊天的示例程序，它可以在几个用户之间相互广播文本消息。
服务端程序中包含 4 个 goroutine，分别是一个主 goroutine 和广播（broadcaster）goroutine，每一个连接里面又包含一个连接处理（handleConn）goroutine 和一个客户写入（clientwriter）goroutine。
广播器（broadcaster）是用于如何使用 select 的一个规范说明，因为它需要对三种不同的消息进行响应。
主 goroutine 的工作是监听端口，接受连接客户端的网络连接，对每一个连接，它将创建一个新的 handleConn goroutine。
完整的示例代码如下所示：
package main
import (
"bufio"
"fmt"
"log"
"net"
)
func main() {
listener, err := net.Listen("tcp", "localhost:8000")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
go broadcaster()
for {
conn, err := listener.Accept()
if err != nil {
log.Print(err)
continue
}
go handleConn(conn)
}
}
type client chan<- string // 对外发送消息的通道
var (
entering = make(chan client)
leaving = make(chan client)
messages = make(chan string) // 所有连接的客户端
)
func broadcaster() {
clients := make(map[client]bool)
for {
select {
case msg := <-messages:
// 把所有接收到的消息广播给所有客户端
// 发送消息通道
for cli := range clients {
cli <- msg
}
case cli := <-entering:
clients[cli] = true
case cli := <-leaving:
delete(clients, cli)
close(cli)
}
}
}
func handleConn(conn net.Conn) {
ch := make(chan string) // 对外发送客户消息的通道
go clientWriter(conn, ch)
who := conn.RemoteAddr().String()
ch <- "欢迎 " + who
messages <- who + " 上线"
entering <- ch
input := bufio.NewScanner(conn)
for input.Scan() {
messages <- who + ": " + input.Text()
}
// 注意：忽略 input.Err() 中可能的错误
leaving <- ch
messages <- who + " 下线"
conn.Close()
}
func clientWriter(conn net.Conn, ch <-chan string) {
for msg := range ch {
fmt.Fprintln(conn, msg) // 注意：忽略网络层面的错误
}
}
代码中 main 函数里面写的代码非常简单，其实服务器要做的事情总结一下无非就是获得 listener 对象，然后不停的获取链接上来的 conn 对象，最后把这些对象丢给处理链接函数去进行处理。
在使用 handleConn 方法处理 conn 对象的时候，对不同的链接都启一个 goroutine 去并发处理每个 conn 这样则无需等待。
由于要给所有在线的用户发送消息，而不同用户的 conn 对象都在不同的 goroutine 里面，但是Go语言中有 channel 来处理各不同 goroutine 之间的消息传递，所以在这里我们选择使用 channel 在各不同的 goroutine 中传递广播消息。
下面来介绍一下 broadcaster 广播器，它使用局部变量 clients 来记录当前连接的客户集合，每个客户唯一被记录的信息是其对外发送消息通道的 ID，下面是细节：
type client chan<- string // 对外发送消息的通道
var (
entering = make(chan client)
leaving = make(chan client)
messages = make(chan string) // 所有连接的客户端
)
func broadcaster() {
clients := make(map[client]bool)
for {
select {
case msg := <-messages:
// 把所有接收到的消息广播给所有客户端
// 发送消息通道
for cli := range clients {
cli <- msg
}
case cli := <-entering:
clients[cli] = true
case cli := <-leaving:
delete(clients, cli)
close(cli)
}
}
}
在 main 函数里面使用 goroutine 开启了一个 broadcaster 函数来负责广播所有用户发送的消息。
这里使用一个字典来保存用户 clients，字典的 key 是各连接申明的单向并发队列。
使用一个 select 开启一个多路复用：
下面再来看一下每个客户自己的 goroutine。
handleConn 函数创建一个对外发送消息的新通道，然后通过 entering 通道通知广播者新客户到来，接着它读取客户发来的每一行文本，通过全局接收消息通道将每一行发送给广播者，发送时在每条消息前面加上发送者 ID 作为前缀。一旦从客户端读取完毕消息，handleConn 通过 leaving 通道通知客户离开，然后关闭连接。
func handleConn(conn net.Conn) {
ch := make(chan string) // 对外发送客户消息的通道
go clientWriter(conn, ch)
who := conn.RemoteAddr().String()
ch <- "欢迎 " + who
messages <- who + " 上线"
entering <- ch
input := bufio.NewScanner(conn)
for input.Scan() {
messages <- who + ": " + input.Text()
}
// 注意：忽略 input.Err() 中可能的错误
leaving <- ch
messages <- who + " 下线"
conn.Close()
}
func clientWriter(conn net.Conn, ch <-chan string) {
for msg := range ch {
fmt.Fprintln(conn, msg) // 注意：忽略网络层面的错误
}
}
handleConn 函数会为每个过来处理的 conn 都创建一个新的 channel，开启一个新的 goroutine 去把发送给这个 channel 的消息写进 conn。
handleConn 函数的执行过程可以简单总结为如下几个步骤：
前面对服务端做了简单的介绍，下面介绍客户端，这里将其命名为“netcat.go”，完整代码如下所示：
// netcat 是一个简单的TCP服务器读/写客户端
package main
import (
"io"
"log"
"net"
"os"
)
func main() {
conn, err := net.Dial("tcp", "localhost:8000")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
done := make(chan struct{})
go func() {
io.Copy(os.Stdout, conn) // 注意：忽略错误
log.Println("done")
done <- struct{}{} // 向主Goroutine发出信号
}()
mustCopy(conn, os.Stdin)
conn.Close()
<-done // 等待后台goroutine完成
}
func mustCopy(dst io.Writer, src io.Reader) {
if _, err := io.Copy(dst, src); err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
当有 n 个客户 session 在连接的时候，程序并发运行着2n+2个相互通信的 goroutine，它不需要隐式的加锁操作。clients map 限制在广播器这一个 goroutine 中被访问，所以不会并发访问它。唯一被多个 goroutine 共享的变量是通道以及 net.Conn 的实例，它们又都是并发安全的。
使用go build命令编译服务端和客户端，并运行生成的可执行文件。
下图中展示了在同一台计算机上运行的一个服务端和三个客户端：
一般的 HTTPS 是基于 SSL（Secure Sockets Layer）协议。SSL 是网景公司开发的位于 TCP 与 HTTP 之间的透明安全协议，通过 SSL，可以把 HTTP 包数据以非对称加密的形式往返于浏览器和站点之间，从而避免被第三方非法获取。
目前，伴随着电子商务的兴起，HTTPS 获得了广泛的应用。由 IETF（Internet Engineering Task Force）实现的 TLS（Transport Layer Security）是建立于 SSL v3.0 之上的兼容协议，它们主要的区别在于所支持的加密算法。
当用户在浏览器中输入一个以 https 开头的网址时，便开启了浏览器与被访问站点之间的加密通信。下面我们以百度 https://www.baidu.com/ 为例，为大家展现一下 SSL/TLS 的工作方式。
浏览器使用证书中的公钥加密一个随机对称密钥，并将加密后的密钥和使用密钥加密后的请求 URL 一起发送到服务器。
服务器用私钥解密随机对称密钥，并用获取的密钥解密加密的请求 URL。
服务器把用户请求的网页用密钥加密，并返回给用户。
用户浏览器用密钥解密服务器发来的网页数据，并将其显示出来。
上述过程都是依赖于 SSL/TLS 层实现的。在实际开发中，SSL/TLS 的实现和工作原理比较复杂，但基本流程与上面的过程一致。
SSL 协议由两层组成，上层协议包括 SSL 握手协议、更改密码规格协议、警报协议，下层协议包括 SSL 记录协议。
SSL 握手协议建立在 SSL 记录协议之上，在实际的数据传输开始前，用于在客户与服务器之间进行“握手”。“握手”是一个协商过程。这个协议使得客户和服务器能够互相鉴别身份，协商加密算法。在任何数据传输之前，必须先进行“握手”。
在“握手”完成之后，才能进行 SSL 记录协议，它的主要功能是为高层协议提供数据封装、压缩、添加MAC、加密等支持。
Go语言目前实现了 TLS 协议的部分功能，已经可以提供最基础的安全层服务。下面我们来看一下如何实现支持 TLS 的 Web 服务器。下面的代码示范了如何使用 http.ListenAndServerTLS 实现一个支持 HTTPS 的 Web 服务器。
package main
import (
"fmt"
"net/http"
)
const RESPONSE_TEMPLATE = "C语言中文网"
func rootHandler(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
w.Header().Set("Content-Type", "text/plain")
w.Header().Set("Content-Length", fmt.Sprint(len(RESPONSE_TEMPLATE)))
w.Write([]byte(RESPONSE_TEMPLATE))
}
func main() {
http.HandleFunc("/", rootHandler)
http.ListenAndServeTLS(":8080", "cert.pem", "key.pem", nil)
}
运行上面的程序需要用到 cert.pem 和 key.pem 这两个文件，可以使用 crypto/tls 包的 generate_cert.go 文件来生成，运行成功后我们可以在浏览器中通过 https://localhost:8080 查看访问效果，如下图所示。
可以看到，我们使用了 http.ListenAndServerTLS() 这个方法，这表明它是执行在 TLS 层上的 HTTP 协议。如果我们并不需要支持 HTTPS，只需要把该方法替换为 http.ListenAndServeTLS(fmt.Sprintf(":%d", SERVER_PORT), nil) 即可。
利用 Go语言标准库中提供的完备封装，我们也可以很容易实现一个支持 HTTPS 的文件服务器，代码如下所示。
package main
import (
"net/http"
)
func main() {
h := http.FileServer(http.Dir("."))
http.ListenAndServeTLS(":8001", "cert.pem", "key.pem", h)
}
运行效果如下图所示。
在本章最后，我们用一个完整的安全版 ECHO 程序来演示如何让 Socket 通信也支持 HTTPS。当然，ECHO 程序支持 HTTPS 似乎没有什么必要，但这个程序可以比较容易地改造成有实际价值的程序，比如安全的聊天工具等。
下面我们首先实现这个超级 ECHO 程序的服务器端，代码如下所示。
package main
import (
"crypto/rand"
"crypto/tls"
"io"
"log"
"net"
"time"
)
func main() {
cert, err := tls.LoadX509KeyPair("rui.crt", "rui.key")
if err != nil {
log.Fatalf("server: loadkeys: %s", err)
}
config := tls.Config{Certificates:[]tls.Certificate{cert}}
config.Time = time.Now
config.Rand = rand.Reader
service := "127.0.0.1:8000"
listener, err := tls.Listen("tcp", service, &config)
if err != nil {
log.Fatalf("server: listen: %s", err)
}
log.Print("server: listening")
for {
conn, err := listener.Accept()
if err != nil {
log.Printf("server: accept: %s", err)
break
}
log.Printf("server: accepted from %s", conn.RemoteAddr())
go handleClient(conn)
}
}
func handleClient(conn net.Conn) {
defer conn.Close()
buf := make([]byte, 512)
for {
log.Print("server: conn: waiting")
n, err := conn.Read(buf)
if err != nil {
if err != io.EOF {
log.Printf("server: conn: read: %s", err)
}
break
}
log.Printf("server: conn: echo %q\n", string(buf[:n]))
n, err = conn.Write(buf[:n])
log.Printf("server: conn: wrote %d bytes", n)
if err != nil {
log.Printf("server: write: %s", err)
break
}
}
log.Println("server: conn: closed")
}
现在服务器端已经实现了。我们再实现超级 ECHO 的客户端，代码如下所示。
package main
import (
"crypto/tls"
"io"
"log"
)
func main() {
conn, err := tls.Dial("tcp", "127.0.0.1:8000", nil)
if err != nil {
log.Fatalf("client: dial: %s", err)
}
defer conn.Close()
log.Println("client: connected to: ", conn.RemoteAddr())
state := conn.ConnectionState()
log.Println("client: handshake: ", state.HandshakeComplete)
log.Println("client: mutual: ", state.NegotiatedProtocolIsMutual)
message := "Hello\n"
n, err := io.WriteString(conn, message)
if err != nil {
log.Fatalf("client: write: %s", err)
}
log.Printf("client: wrote %q (%d bytes)", message, n)
reply := make([]byte, 256)
n, err = conn.Read(reply)
log.Printf("client: read %q (%d bytes)", string(reply[:n]), n)
log.Print("client: exiting")
}
接下来我们分别编译和运行服务器端和客户端程序，可以看到类似以下的运行效果。
服务器端的输出结果为：
2012/04/06 13:48:24 server: listening
2012/04/06 13:50:41 server: accepted from 127.0.0.1:15056
2012/04/06 13:50:41 server: conn: waiting
2012/04/06 13:50:41 server: conn: echo “Hello\n”
2012/04/06 13:50:41 server: conn: wrote 6 bytes
2012/04/06 13:50:41 server: conn: waiting
2012/04/06 13:50:41 server: conn: closed
客户端的输出结果为：
2012/04/06 13:50:41 client: connected to: 127.0.0.1:8000
2012/04/06 13:50:41 client: handshake: true
2012/04/06 13:50:41 client: mutual: true
2012/04/06 13:50:41 client: wrote “Hello\n” (6 bytes)
2012/04/06 13:50:41 client: read “Hello\n” (6 bytes)
2012/04/06 13:50:41 client: exiting
需要注意的是，SSL/TLS 协议只能运行于 TCP 之上，不能在 UDP 上工作，且 SSL/TLS 位于 TCP 与应用层协议之间，因此所有基于 TCP 的应用层协议都可以透明地使用 SSL/TLS 为自己提供安全保障。所谓透明地使用是指既不需要了解细节，也不需要专门处理该层的包，比如封装、解封等。