1.从项目的编程一个 panic 说起：Go 中 Sync 包的分析应用
2.Go并发编程 — sync.Once
3.图解Go里面的WaitGroup了解编程语言核心实现源码
4.Rust并发：标准库sync::Once源码分析
5.PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解
6.golang的对象池sync.pool源码解读

从项目的一个 panic 说起：Go 中 Sync 包的分析应用

       在项目开发过程中，遇到一个常见的源码源码错误——"fatal error: concurrent map read and map write"，这是编程由于Golang内建的map在并发环境下不安全导致的。解决这个问题的源码源码方法并不复杂，就是编程转向使用sync包提供的并发安全的map。

       sync包在Golang 1.9之后被官方支持，源码源码刷刷客源码其中包含了丰富的编程同步原语，是源码源码并发编程的关键部分。在Golang 1.9之前，编程解决map并发问题通常会借助sync包中的源码源码sync.RWMutex或其他锁机制。Golang作为支持用户态进程的编程编程语言，对并发编程的源码源码处理自然离不开锁，这是编程一种确保多个Goroutine在同一片内存中协同工作的同步机制。

       sync包的源码源码源码目录结构清晰，包含Mutex、编程RWmutex、WaitGroup、Map、Once、Cond、Pool等组件。接下来，我们将逐个分析这些同步原语的用途和使用注意事项，重点讨论在项目中常见的sync.Map。

       sync.Map是sync包中的一种高效并发安全的map实现，与内建map相比，它提供了Load、Store、LoadOrStore、Delete和Range等方法，并且具有更高的并发性能。虽然sync.Map没有len方法，但其内部机制使得在并发环境中的操作更加稳健。

       通过结合实际项目案例和面试题中的陷阱，本文简要探讨了sync包中Mutex、RWMutex、c prg游戏源码WaitGroup、Once以及Map的使用技巧和注意事项。在实际编程中，正确使用这些同步原语对于避免并发问题至关重要。

Go并发编程 — sync.Once

       ç®€ä»‹

       Once 可以用来执行某个函数，但是这个函数仅仅只会执行一次，常常用于单例对象的初始化场景。说到这，就不得不说一下单例模式了。

单例模式

       å•ä¾‹æ¨¡å¼æœ‰æ‡’汉式和饿汉式两种，上代码。

饿汉式

       é¥¿æ±‰å¼é¡¾åæ€ä¹‰å°±æ˜¯æ¯”较饥饿，所以就是上来就初始化。

var?instance?=?&Singleton{ }type?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ return?instance}懒汉式

       æ‡’汉式顾名思义就是偷懒，在获取实例的时候在进行初始化，但是懒汉式会有并发问题。并发问题主要发生在 instance == nil 这个判断条件上，有可能多个 goruntine 同时获取 instance 对象都是 nil ，然后都开始创建了 Singleton 实例，就不满足单例模式了。

var?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ if?instance?==?nil?{ ?instance?=?&Singleton{ }}return?instance}加锁

       æˆ‘们都知道并发问题出现后，可以通过加锁来进行解决，可以使用 sync.Metux 来对整个方法进行加锁，就例如下面这样。这种方式是解决了并发的问题，但是锁的粒度比较高，每次调用 GetInstance 方法的时候都需要获得锁才能获得 instance 实例，如果在调用频率比较高的场景下性能就不会很好。那有什么方式可以解决嘛？让我们接着往下看吧

var?mutex?sync.Mutexvar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ mutex.Lock()defer?mutex.Unlock()if?instance?==?nil?{ ?instance?=?&Singleton{ }}return?instance}Double Check

       ä¸ºäº†è§£å†³é”çš„粒度问题，我们可以使用 Double Check 的方式来进行解决，例如下面的代码，第一次判断 instance == nil 之后需要进行加锁操作，然后再第二次判断 instance == nil 之后才能创建实例。这种方式对比上面的案例来说，锁的粒度更低，因为如果 instance != nil 的情况下是不需要加锁的。但是这种方式实现起来是不是比较麻烦，有没有什么方式可以解决呢？

var?mutex?sync.Mutexvar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ if?instance?==?nil?{ ?mutex.Lock()?defer?mutex.Unlock()?if?instance?==?nil?{ ?instance?=?&Singleton{ }?}}return?instance}使用 sync.Once

       å¯ä»¥ä½¿ç”¨ sync.Once 来实现单例的初始化逻辑，因为这个逻辑至多只会跑一次。推荐使用这种方式来进行单例的初始化，当然也可以使用饿汉式。

var?once?sync.Oncevar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ once.Do(func()?{ ?instance?=?&Singleton{ }})return?instance}源码分析

       ä¸‹é¢å°±æ˜¯ sync.Once 包的源码，我删除了注释，代码不多，Once 数据结构主要由 done 和 m 组成，其中 done 是存储 f 函数是否已执行，m 是一个锁实例。

type?Once?struct?{ done?uint?//?f函数是否已执行mMutex?//?锁}func?(o?*Once)?Do(f?func())?{ if?atomic.LoadUint(&o.done)?==?0?{ ?o.doSlow(f)}}func?(o?*Once)?doSlow(f?func())?{ o.m.Lock()defer?o.m.Unlock()if?o.done?==?0?{ ?defer?atomic.StoreUint(&o.done,?1)?f()}}

       Do 方法

       ä¼ å…¥ä¸€ä¸ª function，然后 sync.Once 来保证只执行一次，在 Do 方法中使用 atomic 来读取 done 变量，如果是 0 ，就代码 f 函数没有被执行过，然后就调用 doSlow方法，传入 f 函数

       doShow 方法

       doShow 的第一个步骤就是先加锁，这里加锁的目的是保证同一时刻是能由一个 goruntine 来执行 doSlow 方法，然后再次判断 done 是否是 0 ，这个判断就相当于我们上面说的 DoubleCheck ，因为 doSlow 可能存在并发问题。然后执行 f 方法，然后执行使用 atomic 将 done 保存成 1。使用 DoubleCheck 保证了 f 方法只会被执行一次。

       æŽ¥ç€çœ‹ï¼Œé‚£å¯ä»¥è¿™æ ·å®žçŽ° sync.Once 嘛？

       è¿™æ ·ä¸æ˜¯æ›´ç®€å•ä¸€ç‚¹å˜›ï¼Œä½¿ç”¨åŽŸå­çš„ CAS 操作就可以解决并发问题呀，并发只执行一次 f 方法的问题是可以解决，但是 Do 方法可能并发，第一个调用者将 done 设置成了 1 然后调用 f 方法，如果 f 方法特别耗时间，那么第二个调用者获取到 done 为 1 就直接返回了，此时 f方法是没有执行过第二次，但是此时第二个调用者可以继续执行后面的代码，如果后面的代码中有用到 f 方法创建的实例，但是由于 f 方法还在执行中，所以可能会出现报错问题。所以官方采用的是Lock + DoubleCheck 的方式。

if?atomic.CompareAndSwapUint(&o.done,?0,?1)?{ f()}拓展

       æ‰§è¡Œå¼‚常后可继续执行的Once

       çœ‹æ‡‚了源码之后，我们就可以扩展 sync.Once 包了。例如 f 方法在执行的时候报错了，例如连接初始化失败，怎么办？我们可以实现一个高级版本的 Once 包，具体的 slowDo 代码可以参考下面的实现

func?(o?*Once)?slowDo(f?func()?error)?error?{ o.m.Lock()defer?o.m.Unlock()var?err?errorif?o.done?==?0?{ ?//?Double?Checkerr?=?f()if?err?==?nil?{ ?//?没有异常的时候记录done值atomic.StoreUint(&o.done,?1)}}return?err}

       å¸¦æ‰§è¡Œç»“果的 Once

       ç”±äºŽ Once 是不带执行结果的，我们不知道 Once 什么时候会执行结束，如果存在并发，需要知道是否执行成功的话，可以看下下面的案例，我这里是以 redis 连接的问题来进行说明的。Do 方法执行完毕后将 init 值设置成 1 ，然后其他 goruntine 可以通过 IsConnetion 来获取连接是否建立，然后做后续的操作。

type?RedisConn?struct?{ once?sync.Onceinit?uint}func?(this?*RedisConn)?Init()?{ this.once.Do(func()?{ ?//?do?redis?connection?atomic.StoreUint(&this.init,?1)})}func?(this?*RedisConn)?IsConnect()?bool?{ ?//?另外一个goroutinereturn?atomic.LoadUint(&this.init)?!=?0}

图解Go里面的WaitGroup了解编程语言核心实现源码

       sync.WaitGroup核心实现逻辑简单，主要用于等待一组goroutine退出。它通过Add方法指定等待的goroutine数量，Done方法递减计数。计数为0时，等待结束。sync.WaitGroup内部使用了一个state1数组，其中只有一个元素，类型为[3]uint。这是为了内存对齐，确保数据按照4字节对齐，从而在位和位平台间兼容。

       内部元素采用uint类型进行计数，长度为8字节。这是为了防止在位平台上对字节的uint操作可能不是原子的情况。使用uint保证了原子操作的执行和性能。在CPU缓存线（cache line）的上下文中，8字节长度可能有助于确保对缓存线的操作是原子的，从而避免数据损坏。

       测试8字节指针的构造，验证了在经过编译器进行内存分配对齐后，如果元素指针的地址不能被8整除，则其地址+4可以被8整除。这展示了编译器层内存对齐的实现细节。

       sync.WaitGroup中的8字节uint采用分段计数的方式，高位记录需要Done的数量，低位记录正在等待结束的计数。

       源码的核心原理包括使用位uint进行计数，通过高位记录需要Done的数量和低位记录等待的数量。当发现count>0时，Wait的opencv水印提取源码goroutine会排队等待。任务完成后，goroutine执行Done操作，直到count==0，完成并唤醒所有等待的goroutine。

       计数与信号量的实现通过根据当前指针的地址确定采用哪个分段进行计数和等待。添加等待计数和Done完成等待事件分别对应sync.WaitGroup的Add和Done方法。等待所有操作完成时，sync.WaitGroup确保所有任务完成。

       为了深入理解这些概念，可以参考相关文章和资源，如关于CPU缓存线大小和原子操作的讨论。此外，更多源码分析文章可关注特定的公告号或网站，如www.sreguide.com。本篇文章由ArtiPub自动发布平台发布。

Rust并发：标准库sync::Once源码分析

       一次初始化同步原语Once，其核心功能在于确保闭包仅被执行一次。常见应用包括FFI库初始化、静态变量延迟初始化等。

       标准库中的Once实现更为复杂，其关键在于如何高效地模拟Mutex阻塞与唤醒机制。这一机制依赖于线程暂停和唤醒原语thread::park/unpark，它们是实现多线程同步对象如Mutex、Condvar等的基础。

       具体实现中，Once维护四个内部状态，状态与等待队列头指针共同存储于AtomicUsize中，利用4字节对齐优化空间。

       构造Once实例时，初始化状态为Incomplete。调用Once::call_once或Once::call_once_force时，分别检查是否已完成初始化，未完成则执行闭包，闭包执行路径标记为冷路径以节省资源，同时避免泛型导致的andriod手机加速源码代码膨胀。

       闭包执行逻辑由Once::call_inner负责，线程尝试获取执行权限，未能获取则进入等待状态，获取成功后执行闭包，结束后唤醒等待线程。

       等待队列通过无锁侵入式链表实现，节点在栈上分配，以优化内存使用。Once::wait函数实现等待线程逻辑，WaiterQueue的drop方法用于唤醒所有等待线程，需按特定顺序操作栈节点，以避免use after free等潜在问题。

       思考题：如何在实际项目中利用Once实现资源安全共享？如何评估Once与Mutex等同步原语在不同场景下的性能差异？

PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解

       BatchNorm原理

       BatchNorm最早在全连接网络中提出，旨在对每个神经元的输入进行归一化操作。在卷积神经网络（CNN）中，这一原理被扩展为对每个卷积核的输入进行归一化，即在channel维度之外的所有维度上进行归一化。BatchNorm带来的优势包括提高网络的收敛速度、稳定训练过程、减少过拟合现象等。

       BatchNorm的数学表达式为公式[1]，引入缩放因子γ和移位因子β，作者在文章中解释了它们的作用。

       PyTorch中与BatchNorm相关的类主要位于torch.nn.modules.batchnorm模块中，包括如下的类：_NormBase、BatchNormNd。

       具体实现细节如下：

       _NormBase类定义了BN相关的一些属性。

       初始化过程。

       模拟BN的forward过程。

       running_mean、running_var的更新逻辑。

       γ、β参数的更新方式。

       BN在eval模式下的行为。

       BatchNormNd类包括BatchNorm1d、sftp linux 源码下载BatchNorm2d、BatchNorm3d，它们的区别在于检查输入的合法性，BatchNorm1d接受2D或3D的输入，BatchNorm2d接受4D的输入，BatchNorm3d接受5D的输入。

       接着，介绍SyncBatchNorm的实现。

       BN性能与batch size密切相关。在batch size较小的场景中，如检测任务，内存占用较高，单张显卡难以处理较多，导致BN效果不佳。SyncBatchNorm提供了解决方案，其原理是所有计算设备共享同一组BN参数，从而获得全局统计量。

       SyncBatchNorm在torch/nn/modules/batchnorm.py和torch/nn/modules/_functions.py中实现，前者负责输入合法性检查以及参数设置，后者负责单卡统计量计算和进程间通信。

       SyncBatchNorm的forward过程。

       复习方差计算方式。

       单卡计算均值、方差，进行归一化处理。

       同步所有卡的数据，得到全局均值mean_all和逆标准差invstd_all，计算全局统计量。

       接着，介绍SyncBatchNorm的backward过程。

       在backward过程中，需要在BN前后进行进程间通信。这在_functions.SyncBatchNorm中实现。

       计算weight、bias的梯度以及γ、β，进一步用于计算梯度。

golang的对象池sync.pool源码解读

       Go语言对象池sync.pool源码深度解析

       对象池在Go语言中被设计用于解决频繁创建和销毁对象导致的性能问题。sync.pool的核心理念是复用已创建对象，减轻垃圾收集（GC）压力。以下是关键点的理解和代码分析：

       对象池的动机

       新对象的创建会消耗内存，并可能对GC造成负担。sync.pool就是为了解决这个问题，通过预先创建和存储对象，减少创建成本，提高性能。

       池与缓存的相似性

       无论是连接池、线程池还是对象池，它们都体现了池化和缓存的思想：复用资源，减少临时创建，提升响应速度。池化和缓存都是为了减少资源消耗，提升服务效率。

       go1.原理与用法

       对象池使用简单，通过New函数创建，Get和Put操作实现对象的复用。go1.之前的版本可能频繁清空池，导致性能损失。1.改进了设计，引入了victim cache机制，通过双向链表优化获取和存储对象，减少锁竞争。

       源码解析

       从pool的结构体可以看到，victim和victimSize用于管理受害缓存，popTail函数通过无锁操作处理链表，保证了高性能。put操作时，根据对象状态决定放入private或shared区域。

       总结

       对象池通过复用对象、提前准备和性能优化的存储提高性能。理解对象池的关键在于：复用、存储策略和并发控制。在Go 1.中，通过victim cache和链表操作，进一步提升了性能和并发处理能力。

       深入理解

       理解对象池的细节包括如何禁用抢占P以防止GC影响，以及如何通过noCopy防止对象拷贝导致的潜在问题。同时，伪共享的处理也是优化对象池性能的关键点。

       持续学习和实践是技术成长的基石，让我们保持对技术的热情，不断探索和优化。

Go并发编程：goroutine，channel和sync详解

       ä¼˜é›…的并发编程范式，完善的并发支持，出色的并发性能是Go语言区别于其他语言的一大特色。

       åœ¨å½“今这个多核时代，并发编程的意义不言而喻。使用Go开发并发程序，操作起来非常简单，语言级别提供关键字go用于启动协程，并且在同一台机器上可以启动成千上万个协程。

       ä¸‹é¢å°±æ¥è¯¦ç»†ä»‹ç»ã€‚

goroutine

       Go语言的并发执行体称为goroutine，使用关键词go来启动一个goroutine。

       go关键词后面必须跟一个函数，可以是有名函数，也可以是无名函数，函数的返回值会被忽略。

       go的执行是非阻塞的。

       å…ˆæ¥çœ‹ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼š

packagemainimport("fmt""time")funcmain(){ gospinner(*time.Millisecond)constn=fibN:=fib(n)fmt.Printf("\rFibonacci(%d)=%d\n",n,fibN)//Fibonacci()=}funcspinner(delaytime.Duration){ for{ for_,r:=range`-\|/`{ fmt.Printf("\r%c",r)time.Sleep(delay)}}}funcfib(xint)int{ ifx<2{ returnx}returnfib(x-1)+fib(x-2)}

       ä»Žæ‰§è¡Œç»“果来看，成功计算出了斐波那契数列的值，说明程序在spinner处并没有阻塞，而且spinner函数还一直在屏幕上打印提示字符，说明程序正在执行。

       å½“计算完斐波那契数列的值，main函数打印结果并退出，spinner也跟着退出。

       å†æ¥çœ‹ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå¾ªçŽ¯æ‰§è¡Œæ¬¡ï¼Œæ‰“印两个数的和：

packagemainimport"fmt"funcAdd(x,yint){ z:=x+yfmt.Println(z)}funcmain(){ fori:=0;i<;i++{ goAdd(i,i)}}

       æœ‰é—®é¢˜äº†ï¼Œå±å¹•ä¸Šä»€ä¹ˆéƒ½æ²¡æœ‰ï¼Œä¸ºä»€ä¹ˆå‘¢ï¼Ÿ

       è¿™å°±è¦çœ‹Go程序的执行机制了。当一个程序启动时，只有一个goroutine来调用main函数，称为主goroutine。新的goroutine通过go关键词创建，然后并发执行。当main函数返回时，不会等待其他goroutine执行完，而是直接暴力结束所有goroutine。

       é‚£æœ‰æ²¡æœ‰åŠžæ³•è§£å†³å‘¢ï¼Ÿå½“然是有的，请往下看。

channel

       ä¸€èˆ¬å†™å¤šè¿›ç¨‹ç¨‹åºæ—¶ï¼Œéƒ½ä¼šé‡åˆ°ä¸€ä¸ªé—®é¢˜ï¼šè¿›ç¨‹é—´é€šä¿¡ã€‚常见的通信方式有信号，共享内存等。goroutine之间的通信机制是通道channel。

       ä½¿ç”¨make创建通道：

ch:=make(chanint)//ch的类型是chanint

       é€šé“支持三个主要操作：send，receive和close。

ch<-x//发送x=<-ch//接收<-ch//接收，丢弃结果close(ch)//关闭无缓冲channel

       make函数接受两个参数，第二个参数是可选参数，表示通道容量。不传或者传0表示创建了一个无缓冲通道。

       æ— ç¼“冲通道上的发送操作将会阻塞，直到另一个goroutine在对应的通道上执行接收操作。相反，如果接收先执行，那么接收goroutine将会阻塞，直到另一个goroutine在对应通道上执行发送。

       æ‰€ä»¥ï¼Œæ— ç¼“冲通道是一种同步通道。

       ä¸‹é¢æˆ‘们使用无缓冲通道把上面例子中出现的问题解决一下。

packagemainimport"fmt"funcAdd(x,yint,chchanint){ z:=x+ych<-z}funcmain(){ ch:=make(chanint)fori:=0;i<;i++{ goAdd(i,i,ch)}fori:=0;i<;i++{ fmt.Println(<-ch)}}

       å¯ä»¥æ­£å¸¸è¾“出结果。

       ä¸»goroutine会阻塞，直到读取到通道中的值，程序继续执行，最后退出。

缓冲channel

       åˆ›å»ºä¸€ä¸ªå®¹é‡æ˜¯5的缓冲通道：

ch:=make(chanint,5)

       ç¼“冲通道的发送操作在通道尾部插入一个元素，接收操作从通道的头部移除一个元素。如果通道满了，发送会阻塞，直到另一个goroutine执行接收。相反，如果通道是空的，接收会阻塞，直到另一个goroutine执行发送。

       æœ‰æ²¡æœ‰æ„Ÿè§‰ï¼Œå…¶å®žç¼“冲通道和队列一样，把操作都解耦了。

单向channel

       ç±»åž‹chan<-int是一个只能发送的通道，类型<-chanint是一个只能接收的通道。

       ä»»ä½•åŒå‘通道都可以用作单向通道，但反过来不行。

       è¿˜æœ‰ä¸€ç‚¹éœ€è¦æ³¨æ„ï¼Œclose只能用在发送通道上，如果用在接收通道会报错。

       çœ‹ä¸€ä¸ªå•å‘通道的例子：

packagemainimport"fmt"funccounter(outchan<-int){ forx:=0;x<;x++{ out<-x}close(out)}funcsquarer(outchan<-int,in<-chanint){ forv:=rangein{ out<-v*v}close(out)}funcprinter(in<-chanint){ forv:=rangein{ fmt.Println(v)}}funcmain(){ n:=make(chanint)s:=make(chanint)gocounter(n)gosquarer(s,n)printer(s)}sync

       sync包提供了两种锁类型：sync.Mutex和sync.RWMutex，前者是互斥锁，后者是读写锁。

       å½“一个goroutine获取了Mutex后，其他goroutine不管读写，只能等待，直到锁被释放。

packagemainimport("fmt""sync""time")funcmain(){ varmutexsync.Mutexwg:=sync.WaitGroup{ }//主goroutine先获取锁fmt.Println("Locking(G0)")mutex.Lock()fmt.Println("locked(G0)")wg.Add(3)fori:=1;i<4;i++{ gofunc(iint){ //由于主goroutine先获取锁，程序开始5秒会阻塞在这里fmt.Printf("Locking(G%d)\n",i)mutex.Lock()fmt.Printf("locked(G%d)\n",i)time.Sleep(time.Second*2)mutex.Unlock()fmt.Printf("unlocked(G%d)\n",i)wg.Done()}(i)}//主goroutine5秒后释放锁time.Sleep(time.Second*5)fmt.Println("readyunlock(G0)")mutex.Unlock()fmt.Println("unlocked(G0)")wg.Wait()}

       RWMutex属于经典的单写多读模型，当读锁被占用时，会阻止写，但不阻止读。而写锁会阻止写和读。

packagemainimport("fmt""sync""time")funcmain(){ varrwMutexsync.RWMutexwg:=sync.WaitGroup{ }Data:=0wg.Add()fori:=0;i<;i++{ gofunc(tint){ //第一次运行后，写解锁。//循环到第二次时，读锁定后，goroutine没有阻塞，同时读成功。fmt.Println("Locking")rwMutex.RLock()deferrwMutex.RUnlock()fmt.Printf("Readdata:%v\n",Data)wg.Done()time.Sleep(2*time.Second)}(i)gofunc(tint){ //写锁定下是需要解锁后才能写的rwMutex.Lock()deferrwMutex.Unlock()Data+=tfmt.Printf("WriteData:%v%d\n",Data,t)wg.Done()time.Sleep(2*time.Second)}(i)}wg.Wait()}总结

       å¹¶å‘编程算是Go的特色，也是核心功能之一了，涉及的知识点其实是非常多的，本文也只是起到一个抛砖引玉的作用而已。

       æœ¬æ–‡å¼€å§‹ä»‹ç»äº†goroutine的简单用法，然后引出了通道的概念。

       é€šé“有三种：

       æ— ç¼“冲通道

       ç¼“冲通道

       å•å‘通道

       æœ€åŽä»‹ç»äº†Go中的锁机制，分别是sync包提供的sync.Mutex（互斥锁）和sync.RWMutex（读写锁）。

       goroutine博大精深，后面的坑还是要慢慢踩的。

       æ–‡ç« ä¸­çš„脑图和源码都上传到了GitHub，有需要的同学可自行下载。

       åœ°å€ï¼šgithub.com/yongxinz/gopher/tree/main/sc

       ä½œè€…：yongxinz

Golang sync.Cond 条件变量源码分析

       sync.Cond 是 Golang 标准库 sync 包中一个关键的条件变量类型，用于在多个goroutine间协调等待特定条件。它常用于生产者-消费者模型等场景，确保在某些条件满足后才能继续执行。本文基于 go-1. 源码，深入解析 sync.Cond 的核心机制与用法。

       sync.Cond 的基本用法包括创建条件变量、等待唤醒与发送信号。使用时，通常涉及到一个互斥锁（Locker）以确保并发安全性。首先，通过`sync.NewCond(l Locker)`创建条件变量。其次，`cond.Wait()`使当前执行的goroutine等待直到被唤醒，期间会释放锁并暂停执行。`cond.Signal()`和`Broadcast()`用于唤醒等待的goroutine，前者唤醒一个，后者唤醒所有。

       在底层实现中，sync.Cond 采用了一种称为 notifyList 的数据结构来管理等待和唤醒过程。notifyList 由一组元素构成，其中`wait`和`notify`表示当前最大ticket值和已唤醒的最大ticket值，而`head`和`tail`则分别代表等待的goroutine链表的头和尾。在`Wait`操作中，每次调用`runtime_notifyListAdd`生成唯一的ticket，并将当前goroutine添加到链表中。当调用`Signal`或`Broadcast`时，会查找并唤醒当前`notify`值对应的等待goroutine，并更新`notify`值。

       信号唤醒过程确保了FIFO的顺序，即最早等待的goroutine会首先被唤醒。这种机制有效地防止了并发操作下列表的乱序，确保了正确的唤醒顺序，尽管在实际执行中，遍历整个列表的过程在大多数情况下效率较高。

       在使用sync.Cond时，需注意避免潜在的死锁风险和错误的唤醒顺序。确保合理管理互斥锁的使用，以及在适当情况下使用`Signal`或`Broadcast`来唤醒等待的goroutine。正确理解和应用sync.Cond，能有效提升并发编程的效率与稳定性。

一文捋清 sync.Map的实现原理

       golang 内置的 map 类型不支持并发操作，若需并发读写，通常需配合锁使用。

       然而，加锁操作较重，golang 官方提供了 sync.Map 类型，专门用于支持并发读写。

       本文基于 go1.. linux/amd 版本的源码对 sync.Map 进行分析，旨在对 sync.Map 的原理及适用场景有更清晰的理解。

       为了提高并发访问效率，通常原则是：尽量减少锁的争用，如使用原子操作替代加锁。

       sync.Map 采用读写分离 + 原子操作的方式，设置了两个 map（dirty map 和 read map），read map 通过原子方式访问，dirty map 的访问需要加锁。

       同步过程分为两类：

       sync.Map 的数据结构定义如下：

       read map 通过原子操作进行读取和写入，实际存的是 readOnly 结构。

       其中字段 m 就是普通的 map，amended 用于标识 read map 的数据是否完整（dirty map 中可能写入了新的数据，此时为 true）。

       read map 和 dirty map 底层的 map 中，存储的 value 都是 entry 结构。

       疑问：为什么这里不直接将 m 定义为 map[any]unsafe.Pointer 类型？

       其实结合下文的 entry.p 的状态可以得出结论，主要是为了并发高效地删除 key。

       删除 key 时从 read map 中删除即可，但是由于 read map 是原子操作的，因此只能整体替换整个 readOnly 结构，或者原子地将 value 中的指针置为 nil，不能直接使用 delete 关键字删除（要加锁）。

       entry.p 字段在不同阶段会有不同的取值，代表不同的状态：

       Store 操作：

       Store 方法用于向 map 中并发安全地修改或新增数据，签名如下：

       下面将源码拆成小段进行详细分析：

       首先查询 read map，如果 read map 中存在该 key，则尝试写入。这里只是进行尝试，是否能写入还需看对应 entry 的状态。

       如果 entry.p == expunged，则不能写入，因为已经经历过 read map 向 dirty map 的同步，read map 接下来会被直接替换掉，即使写入也没用。

       运行到这里，说明要么 read map 中不存在该 key，要么 read map 中存在该 key 但 entry 为 expunged 状态（即将被物理清理）。需要在锁的保护下将数据存到 dirty map 中。

       由于上一次判断到获取锁之间可能会有其他的线程修改了 read map，所以利用了 double check 再次判断 read map 是否有该 key。

       情况一：read map 中存在

       具体执行什么操作依赖于 entry 的状态：

       注意到这里的 entry 和 entry.p 都是指针，说明如果 read map 和 dirty map 中同时存在 entry，那么数据是共享的。

       情况二：read map 中不存在且 dirty 中存在

       这种情况直接原子地将值存到对应的 entry 中。

       情况三：read map 和 dirty map 都不存在

       这种情况涉及到 read map 向 read map 的同步。

       如果 read.amended == true，即 dirty map 中存在独有的 key，那么直接在 dirty map 新增 entry 即可。

       如果 read.amended == false，dirty map 中可能缺失数据（比如刚经历过 dirty map 向 read map 的同步，dirty map 可能为 nil），写入之前需要将 read map 中正常的数据同步过去。这里指的正常的数据即非 nil 状态的 entry。

       Load 操作：

       前面说可以将 read map 视为 dirty map 的快照，由于使用原子操作可以保证并发效率，因此读取时也是优先尝试 read map。

       和 Store 类似，也会有 double check 机制。

       如果 read map 中不存在且 amended == false（dirty map 中没有独有的 key），说明整个 map 中不存在该 key，直接返回 false；

       如果 read map 不存在且 amended == true，key 可能存在于 dirty map，因此加锁从 dirty map 获取。

       由于 read map 未命中，还会将 misses 计数增加 1，如果 misses 计数达到阈值，会将 dirty map 整体替换为 read map，dirty map 置为 nil。

       如果 read map 中存在 entry，则根据 entry 状态返回。nil 状态或 expunged 状态下都说明该 key 被删除，返回 false；正常状态返回 true。

       Delete 操作：

       逻辑总体和 Load 相似：

       Range 操作：

       range 操作用于遍历 sync.Map 中每个元素并执行函数。

       由于 read map 和 dirty map 数据并不完全一致，且都可能有对方不存在的 key，因此需要分情况讨论：