并發安全，就是多個并發體在同一段時間內訪問同一個共享數據,共享數據能被正確處理。

很多語言的并發編程很容易在同時修改某個變量的時候，因為操作不是原子的，而出現錯誤計算，比如一個加法運算使用中的變量被修改，而導致計算結果出錯，典型的像統計商品庫存。

個人建議只要涉及到共享變量統統使用channel，因為channel源碼中使用了互斥鎖，它是并發安全的。

我們可以不用，但不可以不了解，手中有糧心中不慌。

并發不安全的例子

數組是并發不安全的，在例子開始前我們要知道append函數的行為：長度足夠在原數組cap內追加函數，增加len，長度不夠則觸發擴容，申請新數組cap增加一倍，賦值遷移。

所以在這個過程中，僅討論擴容操作的話可能存在同時申請并賦值的情況，導致漏掉某次擴容增加的數據。

var s []int

func appendValue(i int) {
	s = append(s, i)
}

func main() {
	for i := 0; i < 10000; i++ { //10000個協程同時添加切片
		go appendValue(i)
	}
    time.Sleep(2)
    fmt.Println(len(s))
}

比如上例，10000 個協程同時為切片增加數據，你可以嘗試運行一下，打印出來的一定不是 10000 。

• 以上并發操作的同一個資源，專業名詞叫做臨界區。
• 因為并發操作存在數據競爭，導致數據值意外改寫，最后的結果與期待的不符，這種問題統稱為競態問題。

常見于控制商品減庫存，控制余額增減等情況。 那么有什么辦法解決競態問題呢？

• 互斥鎖：讓訪問某個臨界區的時候，只有一個 goroutine 可以訪問。
• 原子操作：讓某些操作變成原子的，這個后續討論。

這兩個思路貫穿了無數的高并發/分布式方案，區別是在一個進程應用中使用，還是借助某些第三方手段來實現，比如中間件。獨孤九劍森羅萬象一定要牢牢記住。

互斥鎖

Go 語言中互斥鎖的用法如下：

var lock sync.Mutex //互斥鎖
lock.Lock() //加鎖
s = append(s, i)
lock.Unlock() //解鎖

在訪問臨界區的前后加上互斥鎖，就可以保證不會出現并發問題。

我們修改還是上一個4.7.1的例子，為其增加互斥鎖。

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個協程同時添加切片
    go appendValueSafe(i)
}
time.Sleep(2)
fmt.Println(len(s))

• 對共享變量s的寫入操作加互斥鎖，保證同一時刻只有一個goroutine修改內容。
• 加鎖之后到解鎖之前的內容，同一時刻只有一個訪問，無論讀寫。
• 無論多少次都輸出10000，不會再出現競態問題。
• 要注意：如果在寫的同時，有并發讀操作時，為了防止不要讀取到寫了一半數據，需要為讀操作也加鎖。

讀寫鎖

互斥鎖是完全互斥的，并發讀沒有修改的情況下是不會有問題的，也沒有必要在并發讀的時候加鎖不然效率會變低。

用法：

rwlock sync.RWMutex
//讀鎖
rwlock.RLock()
rwlock.RUnlock()

//寫鎖
rwlock.Lock()
rwlock.Unlock()

并發讀不互斥可以同時，在一個寫鎖獲取時，其他所有鎖都等待， 口訣：讀讀不互斥、讀寫互斥、寫寫互斥。具體測算速度的代碼可以見4.7.3的源碼，感興趣的可以改下注釋位置看下效率是有很明顯的提升的。

小結

• 學習了幾個名詞：臨界區、競態問題、互斥鎖、原子操作、讀寫鎖。
• 互斥鎖：sync.Mutex, 讀寫鎖：sync.RWMutex 都是 sync 包的。
• 讀寫鎖比互斥鎖效率高。

問題：只加寫鎖可以嗎？為什么？

總結