应结合互斥锁、channel、原子操作和context管理来防范数据竞争:写操作用Mutex加锁,读多写少用RWMutex;优先通过channel通信共享内存;简单整数用atomic;用context控制goroutine生命周期。

用互斥锁保护共享变量
当多个 goroutine 同时读写同一个变量时,数据竞争就可能发生。最直接的解决方式是使用 sync.Mutex 或 sync.RWMutex 加锁。写操作必须加互斥锁;若读多写少,可用读写锁提升并发读性能。
- 定义一个结构体,把需要保护的字段和 mutex 封装在一起
- 所有访问该字段的方法内部统一加锁(defer mu.Unlock() 防漏)
- 避免在锁内做耗时操作(如网络请求、大量计算),否则会阻塞其他 goroutine
优先使用通道(channel)传递数据
Golang 的哲学是“不要通过共享内存来通信,而应通过通信来共享内存”。用 channel 在 goroutine 之间传递数据,天然规避了直接读写共享变量的风险。
- 用 chan T 发送/接收值,而不是让多个 goroutine 去改同一个 map 或 slice
- 对需要聚合结果的场景,启动一组 worker goroutine,用 channel 收集返回值
- 注意 channel 容量:无缓冲 channel 会同步阻塞,带缓冲 channel 可缓解压力但不解决逻辑竞争
用 sync/atomic 处理简单整数或指针操作
对于计数器、状态标志(如 running bool)、指针替换等基础类型,sync/atomic 提供了无锁、原子的读写能力,比加锁更轻量。
- 支持 int32/int64/uint32/uint64/uintptr/unsafe.Pointer 类型的原子操作
- 例如:atomic.AddInt64(&counter, 1) 替代 counter++
- 不能用于结构体或 map 等复合类型;也不适用于需要“读-改-写”原子组合逻辑的场景(如 CAS 循环需自行实现)
借助 context 控制生命周期,减少意外并发
数据竞争常源于 goroutine 生命周期失控——比如主流程已退出,后台 goroutine 却还在读写变量。用 context.Context 显式传递取消信号,及时停止无关操作。
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- 启动 goroutine 时传入带 cancel 的 context,内部定期 select 检查 Done()
- 关闭 channel 或释放资源前,确保没有 goroutine 正在访问相关数据
- 避免闭包中意外捕获外部变量并异步使用(尤其循环中 i++ 后启动 goroutine,容易全用最后一个 i 值)
基本上就这些。数据安全不是靠某一个技巧,而是结合锁、channel、原子操作和上下文管理,按场景选最合适的组合。不复杂但容易忽略细节。










