很多语言的并发编程很容易在同时修改某个变量的时候，因为操作不是原子的，而出现错误计算，比如一个加法运算使用中的变量被修改，而导致计算结果出错，典型的像统计商品库存。
个人建议只要涉及到共享变量统统使用channel，因为channel源码中使用了互斥锁，它是并发安全的。
我们可以不用，但不可以不了解，手中有粮心中不慌。
并发不安全的例子
数组是并发不安全的，在例子开始前我们要知道append函数的行为：长度足够在原数组cap内追加函数，增加len，长度不够则触发扩容，申请新数组cap增加一倍，赋值迁移。
所以在这个过程中，仅讨论扩容操作的话可能存在同时申请并赋值的情况，导致漏掉某次扩容增加的数据。
var s []int func appendValue(i int) { s = append(s, i) } func main() { for i := 0; i < 10000; i++ { //10000个协程同时添加切片 go appendValue(i) } time.Sleep(2) fmt.Println(len(s)) }
比如上例，10000 个协程同时为切片增加数据，你可以尝试运行一下，打印出来的一定不是 10000 。
以上并发操作的同一个资源，专业名词叫做临界区。
因为并发操作存在数据竞争，导致数据值意外改写，最后的结果与期待的不符，这种问题统称为竞态问题。
常见于控制商品减库存，控制余额增减等情况。 那么有什么办法解决竞态问题呢？
互斥锁：让访问某个临界区的时候，只有一个 goroutine 可以访问。
原子操作：让某些操作变成原子的，这个后续讨论。
这两个思路贯穿了无数的高并发/分布式方案，区别是在一个进程应用中使用，还是借助某些第三方手段来实现，比如中间件。独孤九剑森罗万象一定要牢牢记住。
互斥锁
Go 语言中互斥锁的用法如下：
var lock sync.Mutex //互斥锁 lock.Lock() //加锁 s = append(s, i) lock.Unlock() //解锁
在访问临界区的前后加上互斥锁，就可以保证不会出现并发问题。
我们修改还是上一个4.7.1的例子，为其增加互斥锁。
var s []int var lock sync.Mutex appendValueSafe := func(i int) { lock.Lock() s = append(s, i) lock.Unlock() } for i := 0; i < 10000; i++ { //10000个协程同时添加切片 go appendValueSafe(i) } time.Sleep(2) fmt.Println(len(s))
对共享变量s的写入操作加互斥锁，保证同一时刻只有一个goroutine修改内容。
加锁之后到解锁之前的内容，同一时刻只有一个访问，无论读写。
无论多少次都输出10000，不会再出现竞态问题。
要注意：如果在写的同时，有并发读操作时，为了防止不要读取到写了一半数据，需要为读操作也加锁。
读写锁
互斥锁是完全互斥的，并发读没有修改的情况下是不会有问题的，也没有必要在并发读的时候加锁不然效率会变低。
用法：
rwlock sync.RWMutex //读锁 rwlock.RLock() rwlock.RUnlock() //写锁 rwlock.Lock() rwlock.Unlock()
并发读不互斥可以同时，在一个写锁获取时，其他所有锁都等待， 口诀：读读不互斥、读写互斥、写写互斥。具体测算速度的代码可以见4.7.3的源码，感兴趣的可以改下注释位置看下效率是有很明显的提升的。
小结
- 学习了几个名词：临界区、竞态问题、互斥锁、原子操作、读写锁。
- 互斥锁：
sync.Mutex, 读写锁：sync.RWMutex都是sync包的。 - 读写锁比互斥锁效率高。
问题：只加写锁可以吗？为什么？
