如何在 Go 中获取 goroutine 的 ID？
在 Go 语言中，Goroutine 是轻量级线程，但官方未提供直接获取 Goroutine ID 的 API，以避免开发者依赖其进行复杂操作。然而，在调试和日志跟踪时，获取 Goroutine ID 可能很有帮助。本文介绍了通过 `runtime.Stack` 解析调用栈信息提取 Goroutine ID 的方法，尽管性能较低，适合调试场景。同时推荐使用第三方包 `github.com/petermattis/goid`，它通过 C 和汇编实现更高效地获取 Goroutine ID。需要注意的是，Goroutine ID 不应用于业务逻辑，而应关注 Goroutine 行为与通道通信。
Go语言同步原语与数据竞争：Mutex 与 RWMutex
在Go语言并发编程中，数据竞争是多个goroutine同时读写共享变量且未加控制导致的问题，可能引发程序崩溃或非确定性错误。为解决此问题，Go提供了`sync.Mutex`和`sync.RWMutex`两种同步机制。`Mutex`用于保护临界区，确保同一时间只有一个goroutine访问；`RWMutex`支持多读单写的细粒度控制，适合读多写少场景。使用时需避免死锁，并借助`-race`工具检测潜在的数据竞争，从而提升程序稳定性和性能。
学习 Go并发模型
本文通过一个简单例子，讲解如何将数组数据转换为其平方值，并将其分解为三个步骤：生产信息（`producer()`）、处理信息（`square()`）和消费信息（`main()`）。进一步介绍了 FAN-OUT 和 FAN-IN 模型的优化，展示了多 goroutine 并发读写通道的实现方式。FAN-OUT 是多个 goroutine 从同一通道读取数据，而 FAN-IN 是单个 goroutine 从多个通道读取数据。最后强调了优化 FAN 模式时需根据具体场景解决瓶颈问题，并推荐使用带缓冲的通道以提高性能。
Go 语言中如何操作二维码？
二维码（QR Code）在支付、登录和信息共享中广泛应用。本文介绍如何用Go语言实现二维码的识别与生成，通过工具库`gozxing`完成识别，支持多种格式和高效解码；同时借助`go-qrcode`生成二维码。文章从工具选择、代码实现到实用案例全面解析，手把手教你掌握二维码处理技术，助力开发更便捷的应用场景。
Go并发模型与模式：context 上下文控制
Go 语言中的 `context` 包是并发编程的重要工具，用于管理 goroutine 的生命周期、取消信号、超时控制和跨层数据传递。通过 `context.WithCancel`、`context.WithTimeout` 等方法，可实现协程的主动或自动取消，避免资源泄漏。此外，`context` 支持值传递功能，适用于请求 ID 或认证信息等只读数据的共享。最佳实践中建议统一根 context、及时调用 `cancel()` 防止 goroutine 泄漏，并避免滥用 `context.Value`。
go语言之JSON序列化
本文介绍了Go语言中的JSON序列化与反序列化，其操作与Java类似。需要注意的是，由于Go语言的包管理机制，变量和引入包的首字母需大写，以便其他包引用。示例代码展示了如何将`Student`结构体进行JSON序列化（返回字节数组，需转为字符串）及反序列化。此外，文章还说明了通过tag（如`json`和`xml`）指定序列化变量的重要性，以避免因包间访问限制导致反序列化失败或值为null的问题。
理解 Go 语言中的 select 用法
本文深入解析了Go语言中`select`的用法，它类似于`switch case`，但仅用于通道（channel）的操作。文章通过多个示例说明了`select`的基本用法、避免死锁的方法、随机性特点以及如何实现超时机制。同时总结了`select`与`switch`的区别：`select`专用于通道操作，case执行是随机的，需注意死锁问题，且不支持`fallthrough`和函数表达式。
Go context的理解
本文介绍了Go语言中的`context`及其使用方法。`context`是Go语言独有的结构，适用于协程间通信与控制。文章首先讲解了`channel`和`select`的基础知识，作为理解`context`的前提。接着分析了终止协程的三种方法：全局变量、`select+channel`和`context`，指出`context`是最优雅的选择，因其能实现信号传递，控制协程树形结构。`context`的主要功能包括传递键值对、超时控制和主动取消任务。最后，通过将`context`比喻为流经程序的河流，形象地说明了其在方法参数中的重要性。
如何判断两张图片的相似度？原来图片对比也可以如此简单！
本文介绍了图片对比技术在多个场景中的应用，如图片去重、内容审核、版权维权及相似图片搜索，并详细解析了两种主流的图片对比方法。第一种是**MD5指纹对比**，适合精确匹配完全相同的图片，具有速度快、简单易用的特点，但对稍作修改的图片无能为力。第二种是**图像哈希对比**，包括平均哈希、感知哈希等算法，能够判断图片的相似程度，适用于处理缩放、旋转或亮度调整后的图片，但在语义相似性上仍有局限。最后提到，随着机器学习和深度神经网络的发展，图片相似度判断技术将有更多可能性，值得进一步探索。