同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel 。channel发生读写的时候，也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信 。这样既达到了通信的目的，又实现同步 ， 用CSP模型的观点看，并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的 。虽然说，主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能 。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担 ， 确是一大优势 。进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题 ， 以及线程间数据依赖的问题 。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了 ， 而go的调度器会给予妥善的处理 。
另外 ， go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率 。
展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制 。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学，推动应用发生预期外行为时，尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求 。对于协程机制，需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环 ， 导致线程卡死 。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间，及所能使用的最大内存空间，对于提升系统的鲁棒性，大有裨益 。
golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池 在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构 。在大量数据请求或高并发的场景中，频繁创建销毁对象，会导致GC压力 。解决办法之一就是使用对象复用技术 。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构 。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构 。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度 ， 也可也加快请求处理的速度 。
先上一个测试：
结论是这样的：
貌似使用池化，性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背 。这同时也说明了一个问题，好的东西，如果滥用反而造成了性能成倍的下降 。在看过pool原理之后 ， 结合实例，将给出正确的使用方法，并给出预期的效果 。
sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池。数据结构如下：
local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度 。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0) 。在并发读写时 ， goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的 。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中 ， 降低了锁竞争，提高了并发能力 。
不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段，也是一个闭包名称 。其API：
如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil，而不是一个新构建的对象 。Get()到的对象是随机的 。
原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池 。
pool创建时不能指定大?。?没有数量限制 。pool中对象会被GC清掉，只存在于两次GC之间 。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象 。
为使多协程使用同一个POOL 。最基本的想法就是每个协程，加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的 。而进一步改进，类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并发性可以一定程度性缓解 。
注意到pool中的对象是无差异性的，加锁或者分段加锁都不是较好的做法 。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池 。每个子池又分为私有池和共享列表 。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域 ， 而不是各个P共享的一块内存 。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁 ， 拿共享列表中的就需要加锁了 。
推荐阅读
- 专卖直播设备鹤壁，直播设备一般在什么店有卖
- 集成cpu配显卡会怎么样，集成显卡与cpu在一起么
- linux查看cnf命令，linux 查看fd
- pdf电子文件怎么涂色，pdf文件怎么涂鸦白色
- java手册代码 javaweb手册
- erp系统是一个软件吗，erp系统和erp软件的区别
- oracle临时表空间在哪，oracle 临时表空间
- 电脑不亮显卡没问题怎么办，电脑开机显卡不亮
- python元素个数函数 python元组元素个数