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Go 协程在实际项目中的应用详解

news 2025/10/12 8:17:26

1 引言：Go 协程概述

Go 语言（Golang）作为一种现代化的编程语言，自诞生之初就将并发作为其核心设计理念。在传统的编程语言中，并发编程通常依赖于操作系统线程，这意味着创建和销毁线程的开销较大，且线程间的上下文切换成本高昂。然而，Go 语言通过引入 协程（Goroutine） 这一轻量级的并发实体，极大地简化了并发编程的复杂性。协程是 Go 语言中并发执行的基本单位，可以理解为一种用户态的轻量级线程，由 Go 运行时（runtime）自行管理，而不是直接依赖于操作系统线程。

与传统的线程相比，Go 协程具有显著的轻量级特性。每个协程的初始栈空间仅约为 2KB，远小于传统线程的兆字节级别栈空间，这使得在单机环境中创建数万个甚至数百万个协程成为可能。此外，Go 运行时采用了一种称为 M:N 调度模型的机制，即将 M 个协程映射到 N 个操作系统线程上。该模型允许在少量线程上高效运行大量协程，当某个协程发生 I/O 阻塞时，调度器会迅速将其从当前线程分离，并将其他可运行的协程调度到该线程上执行，从而确保 CPU 资源得到充分利用。这种调度机制显著降低了上下文切换的开销，使 Go 程序能够高效地利用多核处理器的计算能力。

从语法角度来看，启动一个 Go 协程异常简单，仅需在函数调用前添加 go 关键字即可。例如，go processTask() 会并发地执行 processTask 函数。这种简洁的语法降低了并发编程的门槛，使开发者能够轻松地将串行任务改写成并发模式。然而，高效的并发编程并非仅仅意味着大量创建协程，还需要考虑协程间的通信、同步、资源竞争以及错误处理等问题。为此，Go 语言提供了 通道（Channel）、同步原语（如 sync.WaitGroup、sync.Mutex）以及 上下文（context） 等机制，以协助开发者构建健壮的并发程序。

本文将系统性地探讨 Go 协程在实际项目中的广泛应用场景、最佳实践以及常见问题与解决方案。无论您是正在构建高并发的网络服务、处理大规模数据的并行计算任务，还是需要高效执行异步后台作业，了解并熟练运用 Go 协程都将为您带来显著性能提升和开发效率的优化。

2 Go 协程基础概念

在深入探讨 Go 协程的实际应用之前，有必要理解其基本概念、核心优势以及与传统线程的区别。这将为我们后续分析实际应用场景打下坚实基础。

2.1 协程的定义与优势

Go 协程（Goroutine）是一种轻量级的并发执行单元，由 Go 运行时管理。与操作系统线程相比，协程的创建和销毁成本极低，初始栈空间仅约 2KB，并且可以动态扩容或缩容。这意味着在单机环境中，轻松创建数十万个协程是可行的，而对于传统线程而言，这几乎会导致系统资源耗尽。

Go 协程的核心优势主要体现在以下几个方面：

轻量级：协程的初始栈空间远小于传统线程（通常为 2KB 对比几MB），使得创建大量协程成为可能，而不会导致内存资源紧张。
高效调度：Go 运行时采用 M:N 调度模型，将多个协程映射到少量操作系统线程上。当某个协程发生 I/O 阻塞时，调度器会迅速将其他就绪的协程调度到空闲的线程上执行，这种机制显著降低了上下文切换的开销，并提高了 CPU 利用率。
简洁的并发编程模型：通过 go 关键字即可启动协程，大大降低了并发编程的入门门槛。同时，Go 语言提供的通道（Channel）机制使得协程间的通信变得直观且安全，遵循“不要通过共享内存来通信，而应通过通信来共享内存”的设计哲学。

2.2 协程与线程的对比

为了更清晰地展示 Go 协程与传统线程的差异，下表从多个维度进行了比较：

特性	传统线程	Go 协程
创建开销	较大，通常需要 MB 级栈空间	极小，初始仅 2KB 栈空间
调度方式	由操作系统内核调度，上下文切换成本高	由 Go 运行时用户态调度，切换成本低
通信机制	通常通过共享内存，需要复杂的锁机制	推荐使用通道（Channel）进行通信
并发数量	受限于内存和上下文切换开销，通常千级	可轻松创建百万级协程
管理复杂度	高，需要开发者手动管理线程生命周期	低，由 Go 运行时自动管理

从表中可以看出，Go 协程在资源占用、调度效率以及编程复杂度方面均具有明显优势。特别是在高并发场景下，这些优势会转化为实实在在的性能提升和更简洁的代码结构。

2.3 协程的基本使用

启动一个 Go 协程非常简单，仅需在函数调用前添加 go 关键字。以下是一个简单示例：

package mainimport ("fmt""time"
)func printNumbers() {for i := 1; i <= 5; i++ {fmt.Printf("%d ", i)time.Sleep(100 * time.Millisecond)}
}func main() {// 启动一个协程并发执行 printNumbers 函数go printNumbers()// 主协程继续执行其他任务time.Sleep(1 * time.Second)fmt.Println("Main function completed")
}

在上述代码中，printNumbers 函数会在一个新协程中并发执行，而主协程（main 函数）会继续执行后续代码。需要注意的是，如果主协程提前结束，所有其他协程也会被强制终止，因此通常需要某种同步机制（如 time.Sleep 或 sync.WaitGroup）来确保主协程等待其他协程完成任务。

通过以上基础概念的介绍，我们对 Go 协程有了初步认识。接下来，我们将深入探讨其在实际项目中的核心应用场景，并通过具体案例说明如何利用协程解决实际问题。

3 Go 协程的核心应用场景

Go 协程的轻量级特性和简洁的并发模型使其在实际项目中具有广泛的应用价值。本节将系统分析几个核心应用场景，并通过具体代码示例说明其实现方式。

3.1 高并发网络服务

网络服务通常需要同时处理大量客户端请求，如 HTTP 请求、微服务调用或实时通信连接。Go 协程为构建高并发、低延迟的网络服务提供了理想基础。

Web 服务器：在传统的 Web 服务器中，每个客户端请求通常需要一个独立的线程进行处理。当并发连接数增加时，线程的大量创建和上下文切换会导致系统性能急剧下降。而在 Go 语言中，可以为每个传入请求创建一个独立的协程进行处理。由于协程的轻量级特性，即使同时处理数万个并发连接，系统资源消耗仍可保持在较低水平。

package mainimport ("fmt""net/http""sync"
)func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {// 模拟处理请求的逻辑，例如数据库查询或计算fmt.Fprintf(w, "Request processed successfully")
}func main() {http.HandleFunc("/", handleRequest)// 监听端口并服务err := http.ListenAndServe(":8080", nil)if err != nil {panic(err)}
}

在上述示例中，Go 的 net/http 包内部已经为每个传入请求创建了协程进行处理。开发者无需手动管理协程的创建和销毁，即可构建出能支持高并发的 Web 服务。

分布式系统：在分布式文件系统或微服务架构中，经常需要并行处理来自多个客户端的请求或同时调用多个下游服务。利用 Go 协程，可以并行执行这些独立任务，从而显著降低总体响应时间。

package mainimport ("context""fmt""sync""time"
)func processClientRequest(ctx context.Context, requestID int) {// 模拟处理客户端请求的逻辑fmt.Printf("Processing request %d\n", requestID)time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟工作负载fmt.Printf("Completed request %d\n", requestID)
}func main() {var wg sync.WaitGroupctx := context.Background()// 模拟同时处理5个客户端请求for i := 1; i <= 5; i++ {wg.Add(1)go func(reqID int) {defer wg.Done()processClientRequest(ctx, reqID)}(i)}wg.Wait()fmt.Println("All requests processed")
}

此代码演示了如何使用协程并行处理多个客户端请求，并通过 sync.WaitGroup 同步所有任务的完成。

3.2 大规模并行计算

对于可以分解为独立子任务的计算密集型问题，Go 协程能够充分利用多核 CPU 的并行计算能力，显著提高处理速度。

图像处理：在处理大型图像时，通常需要对每个像素或像素块应用相同的操作。利用协程可以将图像分区，并并行处理各个区域，从而大幅提升处理效率。

package mainimport ("image""image/color""sync"
)func processImageSegment(img *image.RGBA, segmentBounds image.Rectangle, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()for y := segmentBounds.Min.Y; y < segmentBounds.Max.Y; y++ {for x := segmentBounds.Min.X; x < segmentBounds.Max.X; x++ {// 对每个像素应用处理逻辑，例如调整亮度或应用滤镜originalColor := img.At(x, y)r, g, b, a := originalColor.RGBA()// 简化处理：将像素颜色取反inverted := color.RGBA{R: uint8(255 - r>>8),G: uint8(255 - g>>8),B: uint8(255 - b>>8),A: uint8(a >> 8),}img.Set(x, y, inverted)}}
}func main() {// 创建或加载图像（此处省略具体代码）bounds := image.Rect(0, 0, 1000, 1000)img := image.NewRGBA(bounds)var wg sync.WaitGroupnumSegments := 4segmentHeight := bounds.Dy() / numSegmentsfor i := 0; i < numSegments; i++ {wg.Add(1)segmentBounds := image.Rect(bounds.Min.X, bounds.Min.Y+i*segmentHeight, bounds.Max.X, bounds.Min.Y+(i+1)*segmentHeight,)go processImageSegment(img, segmentBounds, &wg)}wg.Wait()// 处理完成后的图像保存操作（此处省略）
}

此示例展示了如何将图像划分为多个区段，并使用协程并行处理每个区段，从而加速图像处理流程。

数据并行处理：当需要对大规模数据集应用相同操作时（如数据转换、筛选或聚合），可以利用协程将任务分解为多个子任务并行执行。

3.3 异步任务与事件处理

在现代应用程序中，许多操作不需要立即返回结果，例如发送电子邮件、生成报告或处理用户活动事件。利用 Go 协程可以轻松实现异步任务处理，提升系统的响应性和吞吐量。

后台任务处理：在 Web 应用程序中，对于耗时操作（如发送电子邮件或处理上传的文件），最佳实践是将其放入后台异步执行，以免阻塞当前请求的处理线程。

package mainimport ("fmt""time"
)func sendNotification(email string, message string) {// 模拟发送邮件的延迟time.Sleep(2 * time.Second)fmt.Printf("Email sent to %s: %s\n", email, message)
}func handleUserRegistration(email string) {// 执行注册逻辑...fmt.Printf("User %s registered successfully\n", email)// 异步发送欢迎邮件go sendNotification(email, "Welcome to our platform!")
}func main() {handleUserRegistration("user@example.com")// 主流程继续执行，不等待邮件发送完成time.Sleep(3 * time.Second) // 等待足够时间以确保邮件协程完成
}

在此示例中，邮件发送操作被封装在一个协程中异步执行，使主注册流程能够快速返回响应，提升了用户体验。

事件驱动架构：在事件驱动的系统中，需要处理来自多种来源的事件（如用户交互、传感器数据或消息队列）。可以为每个事件类型创建专用的协程，并通过通道（Channel）进行事件分发和处理。

package mainimport ("fmt""time"
)type Event struct {Type stringData interface{}
}func eventHandler(eventCh <-chan Event, handlerID int) {for event := range eventCh {fmt.Printf("Handler %d processing event: %s with data: %v\n", handlerID, event.Type, event.Data)// 根据事件类型执行相应处理逻辑}
}func main() {eventCh := make(chan Event, 10)// 启动三个事件处理协程for i := 1; i <= 3; i++ {go eventHandler(eventCh, i)}// 模拟事件生成events := []Event{{Type: "click", Data: "{x: 100, y: 200}"},{Type: "scroll", Data: "{delta: 50}"},{Type: "keypress", Data: "'A'"},}for _, event := range events {eventCh <- event}close(eventCh)time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 等待事件处理完成
}

此代码演示了如何利用通道和协程构建一个高效的事件处理系统，其中多个处理协程可以并发处理流入的事件。

3.4 实时数据流处理

在金融科技、物联网和监控系统等领域，经常需要处理持续生成的数据流。Go 协程非常适合构建此类实时数据处理管道。

金融数据分析：在金融科技领域，Go 协程可用于实时处理交易数据流，并行执行欺诈检测、风险分析和价格预警等任务。

package mainimport ("fmt""sync""time"
)type Trade struct {ID     stringSymbol stringAmount float64Price  float64
}func processTrade(trade Trade, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()// 并行执行多个分析任务var analysisWG sync.WaitGroupanalysisWG.Add(3)go func() {defer analysisWG.Done()// 执行欺诈检测逻辑fmt.Printf("Fraud detection for trade %s\n", trade.ID)}()go func() {defer analysisWG.Done()// 执行风险分析逻辑fmt.Printf("Risk analysis for trade %s\n", trade.ID)}()go func() {defer analysisWG.Done()// 执行实时定价逻辑fmt.Printf("Pricing update for trade %s\n", trade.ID)}()analysisWG.Wait()fmt.Printf("Completed processing trade %s\n", trade.ID)
}func main() {var wg sync.WaitGroup// 模拟连续到达的交易数据trades := []Trade{{ID: "1", Symbol: "AAPL", Amount: 100, Price: 150.25},{ID: "2", Symbol: "GOOGL", Amount: 50, Price: 2750.75},{ID: "3", Symbol: "MSFT", Amount: 75, Price: 305.50},}for _, trade := range trades {wg.Add(1)go processTrade(trade, &wg)}wg.Wait()
}

此示例展示了如何为每个交易启动一个协程，并在该协程内并行执行多个分析任务，从而实现对交易数据的快速处理。

通过以上场景分析，我们可以看到 Go 协程在各种需要高并发和并行处理的实际场景中都能发挥重要作用。接下来，我们将探讨如何遵循最佳实践，确保协程代码的高效性和健壮性。

4 Go 协程的最佳实践

虽然 Go 协程大大简化了并发编程，但要编写出高效、健壮的并发程序，仍需遵循一系列最佳实践。本节将系统介绍资源竞争控制、通道使用、并发数量管理等方面的关键要点。

4.1 资源竞争控制与同步机制

当多个协程需要访问共享资源时， improper 同步会导致数据竞争（data race）和不一致状态。Go 语言提供了多种同步机制来应对这一挑战。

互斥锁（Mutex）：对于需要独占访问的共享资源，可以使用 sync.Mutex 确保同一时间仅有一个协程能够访问该资源。

package mainimport ("fmt""sync"
)type Counter struct {mu    sync.Mutexvalue int
}func (c *Counter) Increment() {c.mu.Lock()defer c.mu.Unlock()c.value++
}func (c *Counter) Value() int {c.mu.Lock()defer c.mu.Unlock()return c.value
}func main() {var wg sync.WaitGroupcounter := Counter{}// 启动 1000 个协程同时增加计数器for i := 0; i < 1000; i++ {wg.Add(1)go func() {counter.Increment()wg.Done()}()}wg.Wait()fmt.Printf("Final counter value: %d\n", counter.Value())
}

此例中，通过互斥锁保护了共享的 counter 变量，确保了计数操作的原子性和正确性。

读写锁（RWMutex）：对于读多写少的场景，sync.RWMutex 允许多个读操作并行执行，而写操作保持独占性，这可以显著提升性能。

package mainimport ("fmt""sync""time"
)type Config struct {settings map[string]stringrw       sync.RWMutex
}func (c *Config) Get(key string) string {c.rw.RLock()defer c.rw.RUnlock()return c.settings[key]
}func (c *Config) Set(key, value string) {c.rw.Lock()defer c.rw.Unlock()c.settings[key] = value
}func main() {config := Config{settings: make(map[string]string)}// 启动多个读协程for i := 0; i < 5; i++ {go func(id int) {for {value := config.Get("key")fmt.Printf("Reader %d: %s\n", id, value)time.Sleep(100 * time.Millisecond)}}(i)}// 偶尔更新配置go func() {for i := 0; i < 3; i++ {config.Set("key", fmt.Sprintf("value%d", i))time.Sleep(500 * time.Millisecond)}}()time.Sleep(2 * time.Second)
}

此例展示了如何利用读写锁提高配置信息读取的并发性能。

4.2 通道（Channel）的高级用法

通道不仅是协程间通信的主要机制，也是实现高级并发模式的重要工具。

选择器（Select）：select 语句允许协程同时等待多个通道操作，非常适合实现超时控制和多路复用。

package mainimport ("fmt""time"
)func main() {ch1 := make(chan string)ch2 := make(chan string)go func() {time.Sleep(1 * time.Second)ch1 <- "Message from ch1"}()go func() {time.Sleep(2 * time.Second)ch2 <- "Message from ch2"}()// 使用 select 同时等待多个通道，并添加超时控制select {case msg := <-ch1:fmt.Println("Received:", msg)case msg := <-ch2:fmt.Println("Received:", msg)case <-time.After(3 * time.Second):fmt.Println("Timeout: No message received")}
}

此代码演示了如何使用 select 语句实现多路通道等待和超时控制。

工作池模式：通过创建固定数量的工作协程（worker）处理任务队列，可以有效控制并发数量，防止资源耗尽。

package mainimport ("fmt""sync"
)type Task struct {ID  intJob string
}func worker(tasks <-chan Task, results chan<- string, workerID int) {for task := range tasks {// 模拟任务处理result := fmt.Sprintf("Worker %d processed task %d: %s", workerID, task.ID, task.Job)results <- result}
}func main() {numWorkers := 3numTasks := 10tasks := make(chan Task, numTasks)results := make(chan string, numTasks)// 启动工作协程池for i := 1; i <= numWorkers; i++ {go worker(tasks, results, i)}// 发送任务for i := 1; i <= numTasks; i++ {tasks <- Task{ID: i, Job: fmt.Sprintf("Job %d", i)}}close(tasks)// 收集结果for i := 1; i <= numTasks; i++ {fmt.Println(<-results)}
}

此工作池模式限制了并发工作协程的数量上限，避免了因创建过多协程而导致的资源耗尽问题。

4.3 并发数量管理

尽管协程轻量，但无限制地创建协程仍可能导致资源耗尽。以下是几种常见的并发控制方法：

带缓冲的通道：通过创建具有固定容量的带缓冲通道，可以限制同时执行的协程数量。

package mainimport ("fmt""sync""time"
)func main() {maxConcurrent := 3semaphore := make(chan struct{}, maxConcurrent)var wg sync.WaitGroupfor i := 1; i <= 10; i++ {wg.Add(1)semaphore <- struct{}{} // 获取信号量go func(taskID int) {defer wg.Done()defer func() { <-semaphore }() // 释放信号量fmt.Printf("Task %d started\n", taskID)time.Sleep(2 * time.Second) // 模拟工作负载fmt.Printf("Task %d completed\n", taskID)}(i)}wg.Wait()close(semaphore)
}

此例使用带缓冲通道作为计数信号量，将并发任务数限制在 3 个以内。

ErrGroup：golang.org/x/sync/errgroup 包提供了对一组相关协程进行同步和错误传播的支持。

下表总结了不同同步机制的适用场景：

机制	适用场景	优点
互斥锁	保护共享资源的独占访问	简单直接，保证数据一致性
读写锁	读多写少的共享资源访问	提高读取并发性能
通道	协程间通信和数据传递	符合 Go 语言设计哲学，安全可靠
Select	多路通道操作、超时控制	增强程序响应性和健壮性
工作池	控制并发数量，避免资源耗尽	适合处理大量可并行任务
ErrGroup	管理相关协程组，需要错误传播和上下文取消	简化协程组错误处理

通过遵循这些最佳实践，开发者可以编写出既高效又健壮的并发代码，充分发挥 Go 协程的潜力。接下来，我们将探讨使用协程时常见的陷阱及其解决方案。

5 Go 协程的注意事项与常见问题

尽管 Go 协程极大地简化了并发编程，但在实际应用中仍存在一些常见陷阱和挑战。了解这些问题并掌握相应的解决方案，对于构建稳定可靠的并发系统至关重要。

5.1 资源竞争与数据竞争

当多个协程同时访问共享资源且至少有一个执行写操作时，如果没有适当的同步机制，就会发生数据竞争（Data Race）。这种竞争条件会导致程序行为不确定、数据损坏甚至系统崩溃。

检测数据竞争：Go 语言内置了数据竞争检测器，可以通过在测试或运行时添加 -race 标志来启用：

go test -race ./...
go run -race main.go

竞争检测器能够识别并发访问中存在的潜在数据竞争条件，并在运行时输出详细报告。

避免数据竞争的策略：

通过通信共享内存：遵循 Go 语言的并发哲学，使用通道在协程间传递数据，而不是直接共享内存。

package mainimport "fmt"type Data struct {Value int
}func processData(dataCh <-chan Data, resultCh chan<- int) {for data := range dataCh {result := data.Value * 2 // 处理数据resultCh <- result}
}func main() {dataCh := make(chan Data, 10)resultCh := make(chan int, 10)// 启动处理协程go processData(dataCh, resultCh)// 发送数据go func() {for i := 0; i < 5; i++ {dataCh <- Data{Value: i}}close(dataCh)}()// 接收结果for i := 0; i < 5; i++ {fmt.Println("Result:", <-resultCh)}close(resultCh)
}

使用适当的同步原语：当必须共享内存时，正确使用互斥锁（Mutex）或读写锁（RWMutex）保护共享资源。

5.2 协程泄漏与生命周期管理

协程泄漏是指协程启动后永远无法退出，导致系统资源逐渐耗尽的情况。这是 Go 程序中常见的问题之一。

使用 Context 进行生命周期管理：context 包提供了强大的协程生命周期管理和取消机制。

package mainimport ("context""fmt""time"
)func worker(ctx context.Context, id int) {for {select {case <-ctx.Done(): // 收到取消信号fmt.Printf("Worker %d shutting down...\n", id)returndefault:// 执行正常工作任务fmt.Printf("Worker %d working...\n", id)time.Sleep(1 * time.Second)}}
}func main() {// 创建可取消的 Contextctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())// 启动多个工作协程for i := 1; i <= 3; i++ {go worker(ctx, i)}// 运行一段时间后取消所有工作协程time.Sleep(5 * time.Second)fmt.Println("Cancelling all workers...")cancel()// 给协程一定时间进行清理time.Sleep(1 * time.Second)fmt.Println("Main function exiting")
}

此例中，当调用 cancel() 函数时，所有监听同一 Context 的协程都会收到取消信号并优雅退出，避免了协程泄漏。

设置超时控制：对于可能长时间运行的操作，应设置超时限制。

package mainimport ("context""fmt""time"
)func processWithTimeout() {// 设置超时 Contextctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)defer cancel()select {case <-time.After(5 * time.Second): // 模拟耗时操作fmt.Println("Long operation completed")case <-ctx.Done():fmt.Println("Operation timed out:", ctx.Err())}
}func main() {processWithTimeout()
}

5.3 错误处理与恢复

在并发程序中，错误处理变得更为复杂，因为错误可能发生在任何协程中，需要妥善收集和传递这些错误。

错误传递模式：通常使用通道将错误从工作协程传递到主协程或错误处理协程。

package mainimport ("errors""fmt""sync"
)func worker(id int, errCh chan<- error, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()// 模拟偶尔出错的工作协程if id == 3 { // 假设第三个工作协程出错errCh <- errors.New("something went wrong in worker")return}fmt.Printf("Worker %d completed successfully\n", id)
}func main() {var wg sync.WaitGrouperrCh := make(chan error, 5) // 缓冲通道收集错误// 启动多个工作协程for i := 1; i <= 5; i++ {wg.Add(1)go worker(i, errCh, &wg)}// 等待所有协程完成wg.Wait()close(errCh) // 关闭通道以便后续遍历// 检查错误if len(errCh) > 0 {for err := range errCh {fmt.Println("Error:", err)}} else {fmt.Println("All workers completed successfully")}
}

协程恐慌恢复：任何协程中的未处理恐慌（panic）都会导致整个程序崩溃。因此，应在每个协程的入口处使用恢复（recover）机制。

package mainimport ("fmt""sync"
)func safeWorker(id int, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()defer func() {if r := recover(); r != nil {fmt.Printf("Worker %d recovered from panic: %v\n", id, r)}}()// 模拟可能引发恐慌的操作if id == 2 {panic("unexpected error in worker")}fmt.Printf("Worker %d completed successfully\n", id)
}func main() {var wg sync.WaitGroupfor i := 1; i <= 3; i++ {wg.Add(1)go safeWorker(i, &wg)}wg.Wait()fmt.Println("Main function completed")
}

5.4 死锁与活锁

死锁（Deadlock）指两个或多个协程相互等待对方释放资源，导致所有协程都无法继续执行的情况。活锁（Livelock）则是协程不断改变状态但无法向前推进的情况。

避免死锁的策略：
1. 避免在持有锁时调用外部方法（可能获取其他锁）
2. 锁的获取顺序要保持一致
3. 使用 select 与超时机制避免无限期等待

package mainimport ("fmt""time"
)func main() {ch1 := make(chan int)ch2 := make(chan int)go func() {for {select {case val := <-ch1:fmt.Println("Received from ch1:", val)case val := <-ch2:fmt.Println("Received from ch2:", val)case <-time.After(100 * time.Millisecond): // 超时避免永久阻塞fmt.Println("Timeout waiting for channels")}}}()// 模拟发送数据go func() {for i := 0; i < 3; i++ {ch1 <- itime.Sleep(50 * time.Millisecond)}}()time.Sleep(1 * time.Second)
}