golang是一门支持并发编程的语言，它提供了goroutine和channel等机制来实现多个任务的并行执行。但是，并发编程也会带来一些挑战，比如数据竞争、死锁、内存泄漏等。为了解决这些问题，golang提供了一个标准库sync，它包含了一些高性能的同步原语，可以帮助我们更好地管理并发状态和资源。

一、sync.Mutex

相信大多数同学都有线上抢购东西的经历，在开始抢购的一瞬间，有大量的用户都发起了请求，形成了不同的线程，对同一个商品进行抢购。现在我们来模拟一下这个场景,假设待抢购的商品是一款网红电视机，库存为1000台，在开始抢购的一瞬间，有刚好1000人点击了购买按钮，按照预期，抢购完成后，库存为0,代码如下：

func main() {
	stock := 1000
	group := sync.WaitGroup{}
	group.Add(1000)
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		go func() {
			stock -= 1
			group.Done()
		}()
	}
	group.Wait()
	fmt.Println(stock)
}

输出如下:

76

可能不熟悉并发编程的同学可能会想:咦？为啥不是0呢?归根到底，-=1这个操作并不是原子性的，为了解决这个问题，go引入了sync.Mutex{}，这是一个互斥锁，它可以保证在任意时刻，只有一个goroutine可以访问某个共享变量或临界区。我们可以使用Lock()和Unlock()方法来加锁和解锁。我们对上面的代码做如下的改造例如：

func main() {
	stock := 1000
	mutex := sync.Mutex{} //1.声明互斥锁
	group := sync.WaitGroup{} 
	group.Add(1000)
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		go func() {
			mutex.Lock() //2.加锁
			stock -= 1
			mutex.Unlock() //3.解锁
			group.Done()
		}()
	}
	group.Wait()
	fmt.Println(stock)
}

输出如下:

0

为了保证stock的正确性，我们使用了sync.Mutex{}来加锁和解锁，这样同时只会有一个协程对stock变量进行操作,这样就可以避免数据竞争的问题，最终输出结果也符合我们最终的预期。

二、sync.RWMutex

sync.Mutext解决了并发问题，但是在实际使用场景中，有很多时候读的次数是远大于写的次数的，读取数据并不会对数据造成影响，只需要限制其他协程不能对数据同时进行修改即可，不需要限制其他的协程对该数据的读取操作。sync.RWMutex{}是一个读写锁，它可以保证在任意时刻，只有一个goroutine可以对某个共享变量或临界区进行写操作，但是可以有多个goroutine同时进行读操作。我们可以使用RLock()和RUnlock()方法来加读锁和解读锁，以及Lock()和Unlock()方法来加写锁和解写锁。例如：

var data int
var rwmu sync.RWMutex

func readData() int {
    rwmu.RLock() // 加读锁
    defer rwmu.RUnlock() // 延迟解读锁
    return data // 读取共享变量
}

func writeData(n int) {
    rwmu.Lock() // 加写锁
    defer rwmu.Unlock() // 延迟解写锁
    data = n // 写入共享变量
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            defer wg.Done()
            if i%2 == 0 {
                writeData(i) // 写操作
            } else {
                fmt.Println(readData()) // 读操作
            }
        }(i)
    }
    wg.Wait()
}

上面的代码中，我们定义了一个全局变量data，用来存储一个整数。我们启动了10个goroutine，其中偶数序号的goroutine都调用writeData()函数来对data进行写操作，奇数序号的goroutine都调用readData()函数来对data进行读操作。为了保证data的正确性和并发性能，我们在writeData()函数中使用了sync.RWMutex{}来加写锁和解写锁，在readData()函数中使用了sync.RWMutex{}来加读锁和解读锁。这样就可以允许多个goroutine同时读取data，但是只有一个goroutine可以修改data。

三、sync.Once{}

sync.Once{}是一个只执行一次的对象，它可以保证在多个goroutine中，某个函数或代码块只被执行一次。我们可以使用Do()方法来传入要执行的函数。例如：

var once sync.Once

func initConfig() {
    fmt.Println("init config")
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            once.Do(initConfig) // 只执行一次
        }()
    }
    wg.Wait()
}

上面的代码中，我们定义了一个全局变量once，用来控制initConfig()函数只被执行一次。我们启动了10个goroutine，每个goroutine都调用once.Do(initConfig)来尝试执行initConfig()函数。但是由于once的保证，只有第一个goroutine能够成功执行initConfig()函数，后面的goroutine都会被忽略。这样就可以避免重复初始化或资源浪费的问题。

四、sync.Pool{}

sync.Pool{}是一个临时对象池，它可以缓存一些可重用的对象，以减少内存分配和垃圾回收的开销。我们可以使用New字段来指定对象的创建方式，以及Get()和Put()方法来获取和归还对象。例如：

type Data struct {
    Content string
}

var pool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return &Data{} // 创建对象的方式
    },
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            defer wg.Done()
            data := pool.Get().(*Data) // 获取对象
            defer pool.Put(data) // 归还对象
            data.Content = fmt.Sprintf("data %d", i) // 修改对象
            fmt.Println(data.Content) // 输出对象
        }(i)
    }
    wg.Wait()
}

上面的代码中，我们定义了一个全局变量pool，用来缓存Data类型的对象。我们启动了10个goroutine，每个goroutine都从pool中获取一个Data对象，修改它的Content字段，然后输出它的内容，最后归还给pool。这样就可以避免每次都创建和销毁Data对象，提高性能和内存利用率。

五、sync.Map{}

sync.Map{}是一个并发安全的映射，它可以在多个goroutine中存储和读取键值对。我们可以使用Store()、Load()、Delete()、Range()等方法来操作映射。例如：

var m sync.Map

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            defer wg.Done()
            m.Store(i, i*i) // 存储键值对
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    m.Range(func(key, value interface{}) bool {
        fmt.Println(key, value) // 遍历映射
        return true
    })
}

上面的代码中，我们定义了一个全局变量m，用来存储整数和其平方的映射。我们启动了10个goroutine，每个goroutine都向m中存储一个键值对。然后我们使用m.Range()方法来遍历m中的所有键值对，并输出它们。这样就可以避免使用普通的map时需要加锁的问题，提高并发性能。

六、sync.Cond{}

sync.Cond{}是一个条件变量，它可以让一组goroutine在满足某个条件时被唤醒。我们可以使用NewCond()函数来创建一个条件变量，并传入一个互斥锁作为参数。我们还可以使用Wait()、Signal()、Broadcast()等方法来等待、单发通知、广播通知等。例如：

var queue []int
var mu sync.Mutex
var cond = sync.NewCond(&mu)

func produce(i int) {
    mu.Lock() // 加锁
    defer mu.Unlock() // 延迟解锁
    queue = append(queue, i) // 生产数据
    fmt.Println("produce:", i)
    cond.Signal() // 通知一个消费者
}

func consume(i int) {
    mu.Lock() // 加锁
    for len(queue) == 0 { // 如果队列为空
        cond.Wait() // 等待生产者通知
    }
    data := queue[0] // 消费数据
    queue = queue[1:]
    mu.Unlock() // 解锁
    fmt.Println("consume:", i, data)
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            defer wg.Done()
            produce(i) // 生产数据
        }(i)
    }
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            defer wg.Done()
            consume(i) // 消费数据
        }(i)
    }
    wg.Wait()
}

上面的代码中，我们定义了一个全局变量queue，用来存储一些整数。我们还定义了一个全局变量cond，用来创建一个条件变量，并传入一个互斥锁mu作为参数。我们启动了10个生产者goroutine和10个消费者goroutine，每个生产者goroutine都调用produce()函数来向queue中添加一个整数，并使用cond.Signal()方法来通知一个消费者goroutine；每个消费者goroutine都调用consume()函数来从queue中取出一个整数，并使用cond.Wait()方法来等待生产者goroutine的通知。这样就可以实现一个简单的生产者-消费者模型，避免队列为空或满时的阻塞问题。

七、总结

golang并发编程中sync包提供了一些高性能的同步原语，可以帮助我们更好地管理并发状态和资源。在平时的编码过程中，要注意sync不同的使用场景，不可为了使用而使用，当然，装逼除外!