不同的是 ， 发送方 G1如何恢复接收方 G2，这是一个非常神奇的实现 。
理论上可以将 task 入队，然后恢复 G2, 但恢复 G2后，G2会做什么呢？
G2会将队列中的 task 复制出来，放到自己的 memory 中，基于这个思路，G1在这个时候，直接将 task 写到 G2的 stack memory 中深入解析go语言！
这是违反常规的操作，理论上 goroutine 之间的 stack 是相互独立的，只有在运行时可以执行这样的操作 。
这么做纯粹是出于性能优化的考虑，原来的步骤是：
优化后，相当于减少了 G2 获取锁并且执行 memcopy 的性能消耗 。
channel 设计背后的思想可以理解为 simplicity 和 performance 之间权衡抉择，具体如下：
queue with a lock prefered to lock-free implementation:
比起完全 lock-free 的实现，使用锁的队列实现更简单，容易实现
为什么要使用 Go 语言 ， Go 语言的优势在哪里部署简单 。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖 。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系 ， 大大减轻了维护的负担 。这和Python有着巨大的区别 。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,
buildout的不同适用场合以及兼容性问题】 。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力 。
并发性好 。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题 。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核 ， 并行执行的性能好 。这和Python也是天壤之比 。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】 。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费 ， 比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源 。
良好的语言设计 。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手 。更重要的是Go自带完善的工具链 ， 大大提高了团队协作的一致性 。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题 。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt ， 这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码 。此外还有gofix,
govet等非常有用的工具 。
执行性能好 。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务 。内存占用也非常省 。
go语言是什么Go语言是一种开源的编程语言 ， 被广泛应用于网络编程、云计算、分布式系统等领域 。
go语言的三位作者
Go语言的设计目标是成为一种语法简洁、执行效率高、并发性能强大的编程语言 。它由Google公司研发，于2009年首次发布，并于2012年成为了开源项目 。Go语言具有C语言的表达能力和Python的开发效率，同时还拥有自己独特的语法和特性，如协程、垃圾回收机制等 。因此，它被广泛应用于网络编程、云计算、分布式系统等领域，并且越来越受到开发者的青睐 。
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