使用原子操作可避免锁开销，适用于计数器、状态标志等简单共享变量的并发读写，通过atomic.AddInt64等函数实现高效无锁递增，提升高并发场景性能。
在高并发场景下，多个 goroutine 对共享变量的读写很容易引发数据竞争问题。传统做法是使用互斥锁（sync.Mutex）来保护临界区，但锁会带来上下文切换和阻塞开销。而 sync/atomic 提供了更轻量的原子操作，能有效提升性能，尤其是在只涉及简单类型读写的场景中。
原子操作适用场景
atomic 包支持对整型（int32、int64）、uint32、uint64、指针、布尔等类型的原子操作。它适用于以下情况：
- 计数器或状态标志的增减与读取
- 无需复杂逻辑的共享变量更新
- 避免使用锁带来的性能损耗
例如，一个服务需要统计请求数，如果用 Mutex 加锁再递增，每次都要竞争锁。而使用 atomic.AddInt64，可以直接无锁完成递增，效率更高。
常用原子函数实战
atomic 提供了几类核心操作：增减、读写、比较并交换（CAS）。
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1. 增减操作
atomic.AddInt64(&counter, 1) 可以安全地对 int64 变量加 1。同样有 AddUint32、AddInt32 等。示例：高并发计数器
var counter int64
func worker() {
for i := 0; i < 1000; i++ {
atomic.AddInt64(&counter, 1)
}
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
worker()
}()
}
wg.Wait()
fmt.Println("Counter:", counter) // 输出 10000
}
2. 读写操作
3. 比较并交换（Compare And Swap）
CAS 是实现无锁算法的核心。比如：for {
old := atomic.LoadInt64(&counter)
new := old + 1
if atomic.CompareAndSwapInt64(&counter, old, new) {
break
}
// 失败则重试，其他 goroutine 修改了值
}
这种模式适合需要条件更新的场景，比如实现自定义的原子累加或状态机转换。
性能对比：atomic vs Mutex
在简单变量操作中，atomic 性能通常比 Mutex 高出数倍。可以通过 benchmark 验证：
func BenchmarkAtomicInc(b *testing.B) {
var counter int64
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
atomic.AddInt64(&counter, 1)
}
})
}
func BenchmarkMutexInc(b *testing.B) {
var counter int64
var mu sync.Mutex
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
mu.Lock()
counter++
mu.Unlock()
}
})
}
运行结果通常显示 atomic 版本的吞吐量更高，延迟更低。
注意事项与限制
atomic 虽快，但不是万能的。
- 只能用于基本类型，不能对结构体整体做原子操作（除非 unsafe 指针）
- 所有访问都必须通过 atomic 函数，混用普通读写会导致未定义行为
- CAS 循环可能因频繁冲突导致 CPU 浪费，需合理设计逻辑
- 不适合复杂事务性操作，这类场景仍推荐 Mutex 或 channel
另外，atomic.Value 可用于任意类型的原子存储，但需确保类型一致且首次写入后不再修改类型。
基本上就这些。在合适场景下用好 sync/atomic，能显著减少锁竞争，提升程序吞吐。关键是理解其边界，避免误用。性能优化不总是靠加锁解决，有时候“无锁”才是更快的路。
