Go标准库sync功能实例详解

 更新时间:2026年02月05日 09:20:18   作者:女王大人万岁  
Go语言通过goroutine实现轻量级并发,而sync库是并发编程中同步原语的核心集合,提供了多种用于协调goroutine执行、保护共享资源的工具,这篇文章给大家介绍Go标准库sync功能实例详解,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

一、sync库核心定位与设计意义

Go语言通过goroutine实现轻量级并发,而sync库是并发编程中同步原语的核心集合,提供了多种用于协调goroutine执行、保护共享资源的工具。其核心价值在于解决并发场景下的资源竞争、执行顺序控制问题,是构建安全并发程序的基础。

1.1 核心定位与适用场景

  • 共享资源保护:通过互斥锁、读写锁等机制,确保同一时间只有指定数量的goroutine访问共享资源,避免数据竞争。
  • goroutine协同控制:通过等待组、条件变量等,实现多个goroutine的执行顺序同步(如等待所有子goroutine完成后再继续)。
  • 单次执行与并发安全容器:提供单例初始化、并发安全字典等工具,简化高频并发场景的开发。

1.2 channel与sync原语的适用场景划分

在Go并发编程中,channel与sync原语需根据业务场景按需选择,二者无绝对优劣,核心适配不同并发诉求:

优先使用channel的场景:一是goroutine间需要传递数据或消息,通过通信实现数据流转与解耦,避免共享内存带来的竞争问题;二是简单同步需求,如信号通知、goroutine间协作触发(如一方完成任务后告知另一方);三是流程编排场景,需通过管道串联多个goroutine的执行逻辑,实现上下游数据传递。

优先使用sync原语的场景:一是共享资源保护,需控制多个goroutine对同一资源的访问权限(如高频读写共享变量、并发修改字典),通过锁机制确保数据安全;二是精细同步控制,如等待一组goroutine全部完成(WaitGroup)、基于条件触发的goroutine唤醒(Cond)、确保函数仅执行一次(Once);三是临时对象复用(Pool),需减少内存分配与GC压力,提升高频场景性能。复杂并发场景中,二者可结合使用,兼顾数据安全与流程优雅性。

结论:简单同步用channel,高频共享资源保护、精细同步控制用sync原语,复杂场景可结合使用。

结论:简单同步用channel,高频共享资源保护、精细同步控制用sync原语,复杂场景可结合使用。

sync库提供的核心数据结构可分为四大类:互斥锁、同步控制、并发安全容器、辅助工具,以下逐一详解。

二、sync库主要功能

2.1 互斥锁:Mutex(排他锁)

功能:最基础的排他锁,确保同一时间只有一个goroutine能获取锁,访问共享资源,其他goroutine需阻塞等待锁释放。适用于读写频率相近或写操作频繁的场景。

核心原理:基于操作系统原子操作和信号量实现,内部通过状态标记控制锁的获取与释放,支持阻塞等待且不支持重入(同一goroutine不能重复获取已持有的锁)。Mutex包含两种工作模式,以平衡公平性与性能:

  • 正常模式(默认):新请求锁的goroutine会先尝试自旋获取锁(短时间忙等),若自旋失败则排队阻塞。此模式下,已持有锁的goroutine释放锁时,会优先唤醒队列头部的goroutine,同时允许新goroutine通过自旋“插队”获取锁,兼顾高并发场景的性能。
  • 饥饿模式:当某个goroutine等待锁的时间超过1ms,或队列中存在等待超过1ms的goroutine时,Mutex会切换为饥饿模式。此时,释放锁的goroutine会直接将锁交给队列头部的等待者,新请求锁的goroutine不会自旋,直接排到队列尾部,避免部分goroutine长期饥饿。当队列中无等待goroutine,或等待最久的goroutine已获取锁并释放后,会切换回正常模式。

核心方法:

  • Lock():获取锁,若锁已被持有,则当前goroutine阻塞,直至锁释放。
  • Unlock():释放锁,必须在持有锁的goroutine中调用,未持有锁时调用会引发panic。
  • TryLock() bool:尝试获取锁,非阻塞;获取成功返回true,失败返回false(Go 1.18+新增)。

示例代码:

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
var (
    count int           // 共享资源
    mutex sync.Mutex    // 互斥锁保护count
)
// 对共享资源执行加1操作
func increment() {
    mutex.Lock()         // 加锁,排他访问
    defer mutex.Unlock() // 延迟释放锁,确保函数退出时必释放
    count++
    fmt.Printf("goroutine %d: count = %d\n", time.Now().UnixNano()%1000, count)
    time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟业务耗时
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup // 用于等待所有goroutine完成
    for i := 0; i < 5; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            increment()
        }()
    }
    wg.Wait() // 等待所有goroutine执行完毕
    fmt.Printf("最终count值:%d\n", count)
}

注意事项:

  • 必须成对调用Lock()和Unlock(),建议用defer mutex.Unlock()确保释放,避免因panic导致死锁。
  • 不支持重入:同一goroutine调用Lock()后再次调用会阻塞自身,引发死锁;若需重入能力,需基于Mutex封装或使用第三方库。
  • TryLock()适合非阻塞场景,避免goroutine长时间阻塞,但需轮询判断,可能增加CPU开销,不建议高频使用。
  • 模式切换影响:正常模式性能更优,饥饿模式保证公平性但性能略有损耗,Mutex会根据等待情况自动切换,无需手动干预。
  • 必须成对调用Lock()和Unlock(),建议用defer mutex.Unlock()确保释放,避免因panic导致死锁。
  • 不支持重入:同一goroutine调用Lock()后再次调用会阻塞自身,引发死锁。
  • TryLock()适合非阻塞场景,避免goroutine长时间阻塞,但需轮询判断,可能增加CPU开销。

2.2 读写锁:RWMutex

功能:读写分离锁,将访问分为读操作和写操作,支持“多读单写”:同一时间可多个goroutine读,或一个goroutine写,读与写、写与写互斥。适用于读操作远多于写操作的场景(如缓存、配置文件读取)。

核心原理:内部维护读锁计数器和写锁状态,读锁获取时检查无写锁即可,写锁获取时需等待所有读锁和写锁释放,优先级通常为“写优先”(不同Go版本可能微调)。

核心方法:

  • 读锁操作:Rlock()(获取读锁)、RUnlock()(释放读锁)。
  • 写锁操作:Lock()(获取写锁)、Unlock()(释放写锁)。

示例代码:

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
var (
    data   = make(map[string]string) // 共享字典
    rwLock sync.RWMutex              // 读写锁保护data
)
// 读操作:获取数据,加读锁
func readData(key string) string {
    rwLock.RLock()
    defer rwLock.RUnlock()
    time.Sleep(50 * time.Millisecond) // 模拟读耗时
    return data[key]
}
// 写操作:更新数据,加写锁
func writeData(key, value string) {
    rwLock.Lock()
    defer rwLock.Unlock()
    time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟写耗时
    data[key] = value
    fmt.Printf("更新数据:%s=%s\n", key, value)
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    // 先初始化数据
    writeData("name", "Go")
    // 启动10个读goroutine
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(idx int) {
            defer wg.Done()
            val := readData("name")
            fmt.Printf("读goroutine %d: 读取到 %s\n", idx, val)
        }(i)
    }
    // 启动2个写goroutine
    for i := 0; i < 2; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(idx int) {
            defer wg.Done()
            writeData("name", fmt.Sprintf("Go-%d", idx))
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("最终数据:", data["name"])
}

注意事项:

  • 读锁和写锁需成对释放,读锁用RUnlock(),写锁用Unlock(),不可混用。
  • 避免“读锁饥饿”:若读操作频繁,可能导致写操作长时间无法获取锁,可通过控制读锁持有时间、合理拆分任务缓解。
  • 读写锁开销略高于互斥锁,读操作占比不足80%的场景,建议用Mutex更高效。

2.3 等待组:WaitGroup

功能:用于等待一组goroutine全部执行完成,主goroutine阻塞直至所有子goroutine调用Done(),适用于批量任务同步(如并发处理任务后汇总结果)。

核心原理:内部维护一个计数器,Add(n)增加计数,Done()减少计数,Wait()阻塞直至计数为0。计数器为负时会引发panic。

核心方法:

  • Add(delta int):设置计数器增量(可正可负,通常为正,表示新增任务数)。
  • Done():等价于Add(-1),表示一个任务完成。
  • Wait():阻塞当前goroutine,直至计数器为0。

示例代码:

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
// 模拟任务处理
func processTask(id int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done() // 任务完成后计数器减1
    fmt.Printf("任务 %d 开始执行\n", id)
    time.Sleep(time.Duration(id*100) * time.Millisecond) // 模拟任务耗时
    fmt.Printf("任务 %d 执行完成\n", id)
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    taskCount := 5
    // 新增5个任务,计数器设为5
    wg.Add(taskCount)
    for i := 0; i < taskCount; i++ {
        go processTask(i, &wg) // 传递WaitGroup指针,避免值拷贝
    }
    fmt.Println("等待所有任务完成...")
    wg.Wait() // 阻塞直至所有任务完成
    fmt.Println("所有任务均已完成,程序退出")
}

注意事项:

  • Add()需在启动goroutine前调用,避免主goroutine先执行Wait()且计数器为0,导致子goroutine未执行完就退出。
  • WaitGroup是值类型,传递时需用指针,否则子goroutine操作的是拷贝,主goroutine无法感知任务完成。
  • 不可重复调用Done(),否则计数器会变为负数,引发panic。

2.4 条件变量:Cond

功能:基于互斥锁实现的goroutine通知机制,支持“等待-通知”模式:多个goroutine等待某个条件满足,当条件满足时,由一个或多个goroutine发送通知唤醒等待者。适用于复杂同步场景(如生产者-消费者模型)。

核心原理:与Mutex/RWMutex绑定,等待者需先持有锁,然后调用Wait()释放锁并阻塞;通知者发送通知后,等待者重新获取锁并继续执行。

核心方法:

  • NewCond(l Locker) *Cond:创建条件变量,绑定一个锁(Mutex或RWMutex)。
  • Wait():释放绑定的锁,阻塞当前goroutine,等待通知;被唤醒后重新获取锁。
  • Signal():唤醒一个等待的goroutine(随机选择)。
  • Broadcast():唤醒所有等待的goroutine。

示例代码(生产者-消费者模型):

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
var (
    queue  []int         // 消息队列
    mutex  sync.Mutex    // 保护队列
    cond   = sync.NewCond(&mutex) // 绑定互斥锁的条件变量
    maxLen = 5           // 队列最大长度
)
// 生产者:向队列添加数据
func producer(id int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    for i := 0; i < 3; i++ {
        mutex.Lock()
        // 队列满时,等待消费者消费(条件不满足)
        for len(queue) >= maxLen {
            cond.Wait() // 释放锁,阻塞等待通知
        }
        // 生产数据
        data := id*10 + i
        queue = append(queue, data)
        fmt.Printf("生产者 %d: 生产数据 %d,队列长度:%d\n", id, data, len(queue))
        mutex.Unlock()
        cond.Signal() // 唤醒一个消费者
        time.Sleep(300 * time.Millisecond)
    }
}
// 消费者:从队列获取数据
func consumer(id int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    for i := 0; i < 2; i++ {
        mutex.Lock()
        // 队列空时,等待生产者生产(条件不满足)
        for len(queue) == 0 {
            cond.Wait() // 释放锁,阻塞等待通知
        }
        // 消费数据
        data := queue[0]
        queue = queue[1:]
        fmt.Printf("消费者 %d: 消费数据 %d,队列长度:%d\n", id, data, len(queue))
        mutex.Unlock()
        cond.Signal() // 唤醒一个生产者
        time.Sleep(500 * time.Millisecond)
    }
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    // 启动2个生产者,3个消费者
    wg.Add(2 + 3)
    for i := 0; i < 2; i++ {
        go producer(i, &wg)
    }
    for i := 0; i < 3; i++ {
        go consumer(i, &wg)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("生产消费完成,队列剩余数据:", queue)
}

注意事项:

  • Wait()必须在持有绑定锁的情况下调用,否则会引发panic。
  • 用for循环判断条件,而非if:避免等待者被唤醒后,条件已被其他goroutine修改,导致逻辑错误(虚假唤醒)。
  • Signal()适合一对一通知,Broadcast()适合一对多通知,按需选择以减少性能开销。

2.5 单次执行:Once

功能:确保某个函数在整个程序生命周期内只执行一次,无论多少goroutine调用,适用于单例初始化、资源一次性加载等场景。

核心原理:内部通过原子操作标记函数是否已执行,首次调用Do(f)时执行函数f,后续调用直接返回,不执行f。

核心方法:

  • Do(f func()):执行函数f,确保f只被执行一次;若f执行过程中panic,后续调用仍不会再次执行f。

示例代码(单例初始化):

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
type Config struct {
    Host string
    Port int
}
var (
    config *Config
    once   sync.Once
)
// 加载配置,确保只执行一次
func loadConfig() *Config {
    fmt.Println("开始加载配置(仅执行一次)")
    // 模拟配置加载耗时(如读取文件、远程请求)
    time.Sleep(1 * time.Second)
    return &Config{
        Host: "localhost",
        Port: 8080,
    }
}
// 获取配置单例
func GetConfig() *Config {
    once.Do(func() {
        config = loadConfig()
    })
    return config
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    // 10个goroutine同时获取配置
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(idx int) {
            defer wg.Done()
            cfg := GetConfig()
            fmt.Printf("goroutine %d: 获取配置 %+v\n", idx, cfg)
        }(i)
    }
    wg.Wait()
}

注意事项:

  • Do()接收的函数无返回值,若需初始化结果,需通过闭包或全局变量存储。
  • 若函数f执行时panic,Once会标记为已执行,后续调用不会重试,需确保f执行安全。
  • Once是值类型,传递时需用指针,否则多个拷贝会导致多次执行f。

2.6 临时对象池:Pool

功能:专为高频创建、可复用的临时对象设计,核心价值是通过对象复用减少内存分配次数,降低GC压力,适用于算法实现、高频计算、序列化/反序列化等底层场景。其设计定位决定了它不适合业务层使用,尤其不能用于存储需要持久化的业务数据(如会话、配置、订单信息),仅适用于无状态、可随时丢弃的临时对象。

核心原理:内部采用“本地缓存+全局缓存”的分层结构,每个P(逻辑处理器)对应一个本地缓存,减少跨P竞争:

  • 获取对象(Get):优先从当前P的本地缓存获取,无则从全局缓存或其他P的本地缓存“窃取”,最后才调用New函数创建新对象。
  • 归还对象(Put):将对象存入当前P的本地缓存,本地缓存满时会批量转移部分对象到全局缓存。
  • 回收机制:Pool中的对象会在GC的STW(Stop The World)阶段被批量回收,本地缓存和全局缓存会被清空,仅保留New函数用于后续对象创建。这种回收机制决定了Pool对象的生命周期与GC强绑定,无法保证对象持久存在。

核心方法:

  • New(fn func() interface{}) *Pool:创建对象池,fn为对象创建函数(无对象时调用)。
  • Get() interface{}:获取一个对象,返回的对象可能是复用的,也可能是新创建的,需自行类型断言。
  • Put(x interface{}):归还对象到池中,对象需是可用状态(避免归还已销毁/无效对象)。

示例代码(字节缓冲区复用):

package main
import (
    "bytes"
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
// 创建字节缓冲区对象池
var bufPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        fmt.Println("创建新的缓冲区(无复用对象时)")
        return &bytes.Buffer{}
    },
}
// 处理数据:复用缓冲区
func processData(data string) {
    // 从池中获取缓冲区
    buf := bufPool.Get().(*bytes.Buffer)
    defer func() {
        buf.Reset()       // 清空缓冲区,确保下次复用干净
        bufPool.Put(buf)  // 归还缓冲区到池
    }()
    // 模拟数据处理
    buf.WriteString("处理数据:")
    buf.WriteString(data)
    fmt.Println(buf.String())
    time.Sleep(100 * time.Millisecond)
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    // 20个goroutine复用缓冲区
    for i := 0; i < 20; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(idx int) {
            defer wg.Done()
            processData(fmt.Sprintf("message-%d", idx))
        }(i)
    }
    wg.Wait()
}

注意事项:

  • 严禁存储持久化数据:Pool对象会在STW阶段被回收,用于业务数据存储会导致数据丢失,仅适用于临时对象(如算法中的临时缓冲区、序列化时的临时结构体)。
  • 归还对象需重置状态:归还前必须清空对象的内部状态(如缓冲区数据、字段值),避免复用对象时携带旧数据,引发逻辑错误。
  • 控制对象数量:若Pool中缓存的临时对象过多,会导致GC的STW阶段扫描和回收耗时增加,延长系统停顿时间,损伤高并发场景下的系统性能,需合理控制对象复用规模。
  • 不保证对象复用效率:高并发下仍可能创建多个对象,其核心价值是“减少”而非“杜绝”内存分配,需结合实际场景评估收益。
  • Pool中的对象可能被GC回收,不可用于存储持久化数据(如配置、会话信息),仅适用于临时对象。
  • 归还对象前需重置状态(如清空缓冲区、重置字段),避免复用对象时携带旧数据。
  • 对象池不保证对象数量,高并发下可能创建多个对象,但其核心价值是减少重复分配,降低GC压力。

2.7 并发安全字典:Map

功能:并发安全的键值对容器,专为读多写少场景设计,通过读写分离机制优化并发性能,替代“原生map+锁”的方案。其核心优势在于读操作无锁(依赖只读快照),写操作加全局互斥锁,适合缓存、配置存储等读请求占比极高的场景;若写操作频繁(写占比超过20%),则“原生map+Mutex/RWMutex”可能更高效,避免 sync.Map 双字典切换及锁竞争带来的开销。

核心原理:基于“读写分离+原子操作+全局互斥锁”实现,内部维护 readOnly 和 dirty 两个字典,无分段锁(shard)结构,从 Go 1.9 引入至今(含 1.25.3 版本)核心实现逻辑一致,兼顾读性能与写安全性:

  • 读操作(Load):优先通过原子操作读取 readOnly 字典(无锁),readOnly 是dirty 字典的只读快照;若未找到则加全局互斥锁检查 dirty 字典,找到后会异步将 dirty 提升为新的 readOnly,减少后续读操作的查找成本。
  • 写操作(Store/Delete):加全局互斥锁后仅操作 dirty 字典,同时标记readOnly 为“过期”;当 readOnly过期且读操作命中缺失次数累积到阈值后,触发 dirty 到 readOnly 的提升,确保读操作能获取最新数据。
  • 并发优化核心:通过 readOnly 字典让绝大多数读操作无锁执行,仅写操作和读缺失场景需加锁,大幅降低锁竞争;无需分段锁,仅靠读写分离即可实现高并发读场景的性能优化。

核心方法:

  • Store(key, value interface{}):存储键值对(新增或更新)。
  • Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool):获取键对应的值,ok表示键是否存在。
  • Delete(key interface{}):删除指定键。
  • Range(f func(key, value interface{}) bool):遍历字典,f返回false时停止遍历。

示例代码:

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
func main() {
    var m sync.Map
    var wg sync.WaitGroup
    // 启动5个写goroutine
    for i := 0; i < 5; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(idx int) {
            defer wg.Done()
            key := fmt.Sprintf("key-%d", idx)
            value := idx * 10
            m.Store(key, value)
            fmt.Printf("写goroutine %d: 存储 %s=%d\n", idx, key, value)
            time.Sleep(50 * time.Millisecond)
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    // 遍历字典
    fmt.Println("\n遍历字典:")
    m.Range(func(key, value interface{}) bool {
        fmt.Printf("%v=%v\n", key, value)
        return true // 继续遍历
    })
    // 读取指定键
    key := "key-2"
    val, ok := m.Load(key)
    if ok {
        fmt.Printf("\n读取 %s: %v\n", key, val)
    }
    // 删除指定键
    m.Delete(key)
    val, ok = m.Load(key)
    fmt.Printf("删除 %s 后,是否存在:%v,值:%v\n", key, ok, val)
}

注意事项:

  • 类型安全:键和值均为interface{},读取后需严格做类型断言,建议封装一层泛型函数,避免类型错误导致panic。
  • 遍历特性:遍历顺序不固定,且遍历基于readOnly快照,可能无法获取遍历过程中新增的key;遍历过程中可修改字典,不影响遍历安全性。
  • 场景适配:读多写少(读占比≥80%)场景下优势显著;写操作频繁时,双字典切换成本、全局锁竞争会抵消优势,此时“原生map+RWMutex”更轻量高效。
  • 内存开销:相比原生map,sync.Map需维护 readOnly、dirty 双字典及原子标记,内存开销更高,低频并发场景不建议使用。

三、sync库实战案例(综合场景)

3.1 案例:并发任务调度与结果汇总

结合WaitGroup、Mutex,实现并发执行多个任务,汇总所有任务结果,确保结果安全存储。

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
// 任务函数:生成结果
func task(id int) int {
    time.Sleep(time.Duration(id*200) * time.Millisecond)
    return id * 10 // 模拟任务结果
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    var mutex sync.Mutex
    taskCount := 6
    results := make([]int, 0, taskCount) // 存储任务结果
    // 并发执行任务
    wg.Add(taskCount)
    for i := 0; i < taskCount; i++ {
        go func(idx int) {
            defer wg.Done()
            res := task(idx)
            // 安全写入结果(加锁保护切片)
            mutex.Lock()
            results = append(results, res)
            mutex.Unlock()
            fmt.Printf("任务 %d 完成,结果:%d\n", idx, res)
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("所有任务完成,结果汇总:", results)
}

四、sync库使用避坑指南

并发编程中,sync原语的不当使用易导致死锁、数据竞争、性能损耗等问题,以下是高频坑点及解决方案:

坑点类型具体问题错误现象解决方案
死锁1. 同一goroutine重复获取Mutex;2. 多个goroutine交叉持有锁程序阻塞,无法继续执行1. 避免重入锁;2. 统一锁获取顺序;3. 用TryLock()非阻塞获取
数据竞争共享资源未加锁保护,或锁范围不当数据错乱、程序崩溃1. 明确共享资源,全程加锁保护;2. 缩小锁范围(仅包裹临界区)
性能损耗1. 读多写少场景用Mutex;2. 锁范围过大;3. 写频繁场景用sync.Map并发性能低下,CPU利用率低1. 读多写少用RWMutex;2. 缩小锁范围;3. 写频繁用“原生map+RWMutex”
资源泄露1. WaitGroup未调用Done();2. Cond等待后未唤醒程序阻塞、goroutine泄露1. 用defer确保Done()调用;2. 成对使用Cond的等待与通知
对象池误用用Pool存储持久化数据数据丢失(被GC回收)Pool仅用于临时对象,持久化数据用全局变量或数据库

五、总结与选型建议

5.1 核心总结

sync库是Go并发编程的基础工具集,提供了从简单锁机制到复杂同步控制、并发容器的完整能力。其核心是通过合理的同步原语,平衡“并发效率”与“数据安全”,避免资源竞争和执行顺序混乱。

5.2 选型建议

  • 锁机制选择:读写频率相近用Mutex,读多写少用RWMutex,非阻塞场景用TryLock()。
  • 同步控制选择:批量任务等待用WaitGroup,复杂条件同步用Cond,单次初始化用Once。
  • 容器选择:并发读写字典用sync.Map,临时对象复用用Pool。
  • 性能优化:减少锁持有时间、拆分锁粒度、读写分离,避免过度同步导致的性能瓶颈。

最终,sync原语的使用需结合业务场景和并发模型,优先保证数据安全,再优化并发性能,必要时可结合channel实现更优雅的并发控制。

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