Go并发核心是“用通信共享内存”，即通过channel传递数据而非共享变量；这减少竞态、简化同步，但需遵守goroutine短生命周期、channel单向职责等约束，高频计数等场景仍需sync/atomic等共享内存手段。
Go 并发模型的核心思想是：用通信来共享内存，而不是用共享内存来通信。
这句话不是口号，而是直接影响你写法、调试方式和性能表现的底层设计原则。它直接决定了你该用 channel 还是 sync.Mutex，该启动多少 goroutine，以及为什么 select 不能随便加 default。
为什么“通信优于共享”能减少 bug？
传统多线程编程中，多个线程读写同一块内存（比如一个全局 counter int），必须靠锁同步，稍有疏漏就出现竞态（data race）。而 Go 强制你把数据“送出去”，让另一个 goroutine 在自己的内存空间里处理——发送方不再持有该值，接收方独占它。
这意味着：
• 不需要手动加锁保护大多数共享状态
• 竞态问题从“防不胜防”变成“不走 channel 就大概率出错”
• go run -race 能真正捕获到那些绕过 channel 直接读写的违规操作
goroutine + channel 组合的实际约束是什么？
这不是“随便开协程 + 随便传数据”就能高效运行的模型，它有明确的隐含契约：
• goroutine 生命周期应尽量短，避免长期阻塞或泄漏（比如忘了 close() 或没消费完 channel）
• channel 是同步点：无缓冲 channel 的收发必须双方同时就绪，否则阻塞；有缓冲 channel 缓冲区满/空时也会阻塞
• 一个 channel 通常只由一个 goroutine 发送、一个 goroutine 接收（多生产者可，但多消费者需自行协调退出逻辑）
• 不要试图用 channel 传递大对象指针来回拷贝——它只是通信机制，不是共享内存优化手段
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什么时候必须打破这个思想？
现实不是理想国。以下场景，你得老老实实回到共享内存+同步原语：
• 高频读写同一个计数器（如请求统计），用 sync/atomic 比通过 channel 中转快一个数量级
• 初始化阶段的配置缓存，多个 goroutine 只读，用 sync.Once + 全局变量更简洁
• 与 C 库交互或某些底层系统调用，无法绕过共享内存语义
• 使用 context.Context 控制超时/取消时，它本身是通过接口传递的“共享信号”，不是 channel，但符合 CSP 的控制流抽象精神
容易被忽略的关键细节
很多人写完 go func() { ch 就以为万事大吉，却没意识到：
• 如果 ch 是无缓冲的，且没人接收，这个 goroutine 会永远卡在发送上，造成 goroutine 泄漏
• 如果 ch 是有缓冲的，但缓冲区已满，同样阻塞，只是延迟暴露
• range 一个未关闭的 channel 会永久阻塞，而 select 里没 default 也一样会卡死
• close(ch) 只能由发送方调用，且只能调用一次；对已关闭 channel 再 send 会 panic，但 receive 会得到零值+false
