Go语言中的并发程序可以用两种手段来实现。这一章会讲解goroutine和channel，其支持“顺序进程通信”(communicating sequential processes)或被简称为CSP。CSP是一个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，尽管大多数情况下被限制在单一实例中。
在Go语言中，每一个并发的执行单元叫作一个goroutine。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。
当主函数返回时，所有的goroutine都会直接打断，程序退出。除了从主函数退出或者直接退出程序之外，没有其它的编程方法能够让一个goroutine来打断另一个的执行，但是我们之后可以看到，可以通过goroutine之间的通信来让一个goroutine请求请求其它的goroutine，并让其自己结束执行。
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，等等)。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。在上面的例子中我们只用到了小时、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。(译注：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)
io.Copy(dst, src)
会从src中读取数据，并将读到的内容写到dst中，直到遇到end of file的条件或者发生错误。
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。
如果说goroutine是Go语言程序并发体的话，那么channels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。
ch := make(chan int)
和map类似，channel也是一个对应make创建底层数据结构的引用。当复制一个channel或用于函数参数传递时，只是拷贝了一个channel的引用，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有发送和接收两个主要操作，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是用<-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。
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执行接收操作依然可以接收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。
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形参数，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, 3)
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唤醒发送者goroutine之前（译注：happens before，这是Go语言并发内存模型的一个关键术语！）。
基于channels发送消息有两个重要方面。首先每个消息都有一个值，但是有时候通讯的事实和发生的时刻也同样重要。当我们更希望强调通讯发生的时刻时，我们将它称为消息事件。有些消息事件并不携带额外的信息，它仅仅是用作两个goroutine之间的同步，这时候我们可以用struct{}空结构体作为channels元素的类型，虽然也可以使用bool或int类型实现同样的功能，done <- 1语句也比done <- struct{}{}更短。
Channels也可以用于将多个goroutine链接在一起，一个Channels的输出作为下一个Channels的输入。这种串联的Channels就是所谓的管道（pipeline）。
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。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。
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。
// Squarer
go func() {
for {
x, ok := <-naturals
if !ok {
break // channel was closed and drained
}
squares <- x * x
}
close(squares)
}()
// Squarer
go func() {
for x := range naturals {
squares <- x * x
}
close(squares)
}()因为上面的语法是笨拙的，而且这种处理模式很常见，因此Go语言的range循环可直接在channels上面迭代。使用range循环是上面处理模式的简洁语法，它依次从channel接收数据，当channel被关闭并且没有值可接收时跳出循环。
其实你并不需要关闭每一个channel。只要当需要告诉接收者goroutine，所有的数据已经全部发送时才需要关闭channel。不管一个channel是否被关闭，当它没有被引用时将会被Go语言的垃圾自动回收器回收。（不要将关闭一个打开文件的操作和关闭一个channel操作混淆。对于每个打开的文件，都需要在不使用的时候调用对应的Close方法来关闭文件。）
试图重复关闭一个channel将导致panic异常，试图关闭一个nil值的channel也将导致panic异常。
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。
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。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。
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。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。
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。
为了知道最后一个goroutine什么时候结束(最后一个结束并不一定是最后一个开始)，我们需要一个递增的计数器，在每一个goroutine启动时加一，在goroutine退出时减一。这需要一种特殊的计数器，这个计数器需要在多个goroutine操作时做到安全并且提供提供在其减为零之前一直等待的一种方法。这种计数类型被称为sync.WaitGroup
我们无法做到从每一个channel中接收信息，如果我们这么做的话，如果第一个channel中没有事件发过来那么程序就会立刻被阻塞，这样我们就无法收到第二个channel中发过来的事件。这时候我们需要多路复用(multiplex)这些操作了，为了能够多路复用，我们使用了select语句。
select {
case <-ch1:
// ...
case x := <-ch2:
// ...use x...
case ch3 <- y:
// ...
default:
// ...
}上面是select语句的一般形式。和switch语句稍微有点相似，也会有几个case和最后的default选择支。每一个case代表一个通信操作(在某个channel上进行发送或者接收)并且会包含一些语句组成的一个语句块。一个接收表达式可能只包含接收表达式自身(译注：不把接收到的值赋值给变量什么的)，就像上面的第一个case，或者包含在一个简短的变量声明中，像第二个case里一样；第二种形式让你能够引用接收到的值。
select会等待case中有能够执行的case时去执行。当条件满足时，select才会去通信并执行case之后的语句；这时候其它通信是不会执行的。一个没有任何case的select语句写作select{}，会永远地等待下去。
如果多个case同时就绪时，select会随机地选择一个执行，这样来保证每一个channel都有平等的被select的机会。
func main() {
// ...create abort channel...
fmt.Println("Commencing countdown. Press return to abort.")
tick := time.Tick(1 * time.Second)
for countdown := 10; countdown > 0; countdown-- {
fmt.Println(countdown)
select {
case <-tick:
// Do nothing.
case <-abort:
fmt.Println("Launch aborted!")
return
}
}
launch()
}time.Tick函数表现得好像它创建了一个在循环中调用time.Sleep的goroutine，每次被唤醒时发送一个事件。当countdown函数返回时，它会停止从tick中接收事件，但是ticker这个goroutine还依然存活，继续徒劳地尝试向channel中发送值，然而这时候已经没有其它的goroutine会从该channel中接收值了–这被称为goroutine泄露(§8.4.4)。
Tick函数挺方便，但是只有当程序整个生命周期都需要这个时间时我们使用它才比较合适。否则的话，我们应该使用下面的这种模式：
ticker := time.NewTicker(1 * time.Second)
<-ticker.C // receive from the ticker's channel
ticker.Stop() // cause the ticker's goroutine to terminate下面的select语句会在abort channel中有值时，从其中接收值；无值时什么都不做。这是一个非阻塞的接收操作；反复地做这样的操作叫做“轮询channel”。
select {
case <-abort:
fmt.Printf("Launch aborted!\n")
return
default:
// do nothing
}Go语言并没有提供在一个goroutine中终止另一个goroutine的方法，由于这样会导致goroutine之间的共享变量落在未定义的状态上。
我们关闭了一个channel并且被消费掉了所有已发送的值，操作channel之后的代码可以立即被执行，并且会产生零值。我们可以将这个机制扩展一下，来作为我们的广播机制：不要向channel发送值，而是用关闭一个channel来进行广播。
现在当取消发生时，所有后台的goroutine都会迅速停止并且主函数会返回。当然，当主函数返回时，一个程序会退出，而我们又无法在主函数退出的时候确认其已经释放了所有的资源(译注：因为程序都退出了，你的代码都没法执行了)。这里有一个方便的窍门我们可以一用：取代掉直接从主函数返回，我们调用一个panic，然后runtime会把每一个goroutine的栈dump下来。如果main goroutine是唯一一个剩下的goroutine的话，他会清理掉自己的一切资源。但是如果还有其它的goroutine没有退出，他们可能没办法被正确地取消掉，也有可能被取消但是取消操作会很花时间；所以这里的一个调研还是很有必要的。
当我们能够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。
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)。
数据竞争会在两个或两个以上的goroutine并发访问相同的变量且至少其中一个为写操作时发生。根据上述定义，有三种方式可以避免数据竞争：
第一种方法是不要去写变量。
第二种方法是避免从多个goroutine访问变量。不要使用共享数据来通信；使用通信来共享数据。
第三种方法是允许很多goroutine去访问变量，但是在同一个时刻最多只有一个goroutine在访问。
即使当一个变量无法在其整个生命周期内被绑定到一个独立的goroutine，绑定依然是并发问题的一个解决方案。例如在一条流水线上的goroutine之间共享变量是很普遍的行为，在这两者间会通过channel来传输地址信息。如果流水线的每一个阶段都能够避免在将变量传送到下一阶段时再去访问它，那么对这个变量的所有访问就是线性的。其效果是变量会被绑定到流水线的一个阶段，传送完之后被绑定到下一个，以此类推。这种规则有时被称为串行绑定。
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。
func Balance() int {
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
return balance
}上面的例子里Unlock会在return语句读取完balance的值之后执行，所以Balance函数是并发安全的。这带来的另一点好处是，我们再也不需要一个本地变量b了。
此外，一个deferred Unlock即使在临界区发生panic时依然会执行，这对于用recover (§5.10)来恢复的程序来说是很重要的。defer调用只会比显式地调用Unlock成本高那么一点点，不过却在很大程度上保证了代码的整洁性。大多数情况下对于并发程序来说，代码的整洁性比过度的优化更重要。如果可能的话尽量使用defer来将临界区扩展到函数的结束。
go里没有重入锁，关于重入锁的概念，请参考java，也就是说没法对一个已经锁上的mutex来再次上锁–这会导致程序死锁，没法继续执行下去
一种特殊类型的锁，其允许多个只读操作并行执行，但写操作会完全互斥。这种锁叫作“多读单写”锁(multiple readers, single writer lock)，Go语言提供的这样的锁是sync.RWMutex
RWMutex只有当获得锁的大部分goroutine都是读操作，而锁在竞争条件下，也就是说，goroutine们必须等待才能获取到锁的时候，RWMutex才是最能带来好处的。RWMutex需要更复杂的内部记录，所以会让它比一般的无竞争锁的mutex慢一些。
sync包为我们提供了一个专门的方案来解决这种一次性初始化的问题：sync.Once。概念上来讲，一次性的初始化需要一个互斥量mutex和一个boolean变量来记录初始化是不是已经完成了；互斥量用来保护boolean变量和客户端数据结构。Do这个唯一的方法需要接收初始化函数作为其参数。
var loadIconsOnce sync.Once
var icons map[string]image.Image
// Concurrency-safe.
func Icon(name string) image.Image {
loadIconsOnce.Do(loadIcons)
return icons[name]
}