Golang的sync包有哪些并发原语 详解WaitGroup和Mutex使用场景

go语言sync包中的waitgroup和mutex是处理并发问题的核心工具。1.waitgroup用于等待一组goroutine完成任务，适用于批处理或初始化/清理场景，但无法跨进程或分布式系统使用，需借助消息队列、集中式协调服务等替代方案；2.mutex用于保护共享资源避免数据竞态，适合底层或高性能需求场景，但存在上下文切换、缓存失效和锁粒度过粗等性能开销，可通过rwmutex优化读写竞争。两者各司其职，分别解决并发协作与资源共享的关键问题。

Go语言的

sync

WaitGroup

Mutex

WaitGroup

Mutex

当我第一次接触Go的并发模型时，

sync

WaitGroup

Add

Done

Wait

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package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

func worker(id int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done() // 确保无论如何都调用Done
    fmt.Printf("Worker %d 正在开始工作...\n", id)
    time.Sleep(time.Duration(id) * time.Second) // 模拟耗时操作
    fmt.Printf("Worker %d 完成了工作。\n", id)
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 1; i <= 3; i++ {
        wg.Add(1) // 每启动一个goroutine，计数器加1
        go worker(i, &wg)
    }
    wg.Wait() // 等待所有goroutine完成
    fmt.Println("所有worker都已完成。")
}

至于

Mutex

Mutex

Mutex

Lock()

Unlock()

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

var (
    counter int
    mutex   sync.Mutex
)

func increment(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    for i := 0; i < 100000; i++ {
        mutex.Lock() // 获取锁
        counter++
        mutex.Unlock() // 释放锁
    }
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(5) // 启动5个goroutine来增加计数器
    for i := 0; i < 5; i++ {
        go increment(&wg)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Printf("最终计数器值: %d\n", counter) // 期望值是 5 * 100000 = 500000
}

Mutex

Mutex

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WaitGroup在分布式系统或复杂任务编排中的适用性与局限？

WaitGroup

WaitGroup

举个例子，如果你的一个服务启动了另一个服务来处理数据，并想知道对方什么时候处理完，你不能指望用

WaitGroup

• 消息队列（Message Queues）：比如Kafka、RabbitMQ。一个服务完成任务后发送一条“完成”消息到队列，另一个服务消费这条消息就知道任务状态。这是最常见的解耦和异步通信方式。
• 分布式锁（Distributed Locks）：如基于Redis或ZooKeeper实现的锁。但这个通常用于资源互斥，而不是任务完成通知。
• 服务间RPC/API调用：通过定义明确的API接口，一个服务可以调用另一个服务的方法，并等待其返回结果。或者，如果任务是异步的，可以提供一个查询任务状态的API。
• 集中式协调服务：像ZooKeeper或etcd这样的系统，它们提供了一致性的分布式数据存储和事件通知机制，可以用来构建更复杂的任务协调逻辑。

另外，在Go语言内部，如果你的任务编排不仅仅是简单的等待，而是需要处理错误传播、上下文取消等更高级的特性，那么

errgroup

golang.org/x/sync/errgroup

WaitGroup

WaitGroup

Context

errgroup

Mutex在Go程序中的性能考量与优化路径？

Mutex

1. 上下文切换（Context Switching）：当一个goroutine尝试获取一个已被占用的

   Mutex

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   时，它会被阻塞，Go运行时可能会将CPU时间片分配给其他可运行的goroutine。当锁被释放后，被阻塞的goroutine需要重新调度才能继续执行。这个切换过程本身就需要消耗CPU周期。
2. 缓存失效（Cache Line Contention）：在多核处理器上，如果多个CPU核心上的goroutine频繁地竞争同一个

   Mutex

   登录后复制
   ，这会导致缓存行（cache line）在不同核心之间来回“弹跳”，引发缓存失效，从而降低CPU的利用效率。
3. 锁粒度（Lock Granularity）：如果一个

   Mutex

   登录后复制
   保护的代码块太大，或者说锁的粒度太粗，那么即使只有一小部分数据被修改，整个共享区域都会被锁定，导致其他goroutine长时间等待，降低了并发度。

那么，如何优化

Mutex

• 使用

  RWMutex

  登录后复制
  ：如果你的共享资源是读多写少，那么

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