Go语言提供了丰富的同步原语来处理并发编程中的共享资源访问问题。其中最基础也最常用的就是互斥锁（Mutex）和读写锁（RWMutex）。

1. sync.Mutex（互斥锁）

Mutex核心特性

• 互斥性/排他性：同一时刻只有一个goroutine能持有锁
• 不可重入：同一个goroutine重复加锁会导致死锁
• 零值可用：sync.Mutex的零值就是未锁定的互斥锁
• 非公平锁：不保证goroutine获取锁的顺序

Mutex例子

例1：

package mainimport ("fmt""math/rand""sync""time"
)var wait sync.WaitGroup
var count = 0var lock sync.Mutexfunc main() {wait.Add(10)for i := 0; i < 10; i++ {go func(data *int) {// 加锁lock.Lock()// 模拟访问耗时time.Sleep(time.Millisecond * time.Duration(rand.Intn(1000)))// 访问数据temp := *data// 模拟计算耗时time.Sleep(time.Millisecond * time.Duration(rand.Intn(1000)))ans := 1// 修改数据*data = temp + ans// 解锁lock.Unlock()fmt.Println(*data)wait.Done()}(&count)}wait.Wait()fmt.Println("最终结果", count)
}

输出：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
最终结果 10

解读：

• lock 是一个互斥锁，用于确保在任何时刻只有一个 goroutine 可以访问和修改 count 变量，防止数据竞争。
• 每个 goroutine 首先通过 lock.Lock() 加锁，确保在同一时间只有一个 goroutine 可以修改 count。
• time.Sleep(time.Millisecond * time.Duration(rand.Intn(1000))) 模拟了对数据的访问和计算耗时，这里的随机数生成器用于在每次循环中生成一个 0 到 999 之间的随机整数，作为睡眠的时间
• wait.Wait() 阻塞主 goroutine，直到等待组中的所有 goroutine 都完成任务。
• fmt.Println("最终结果", count) 打印 count 的最终值。

在 Go 语言中，func(data *int) 这样的写法是用来定义一个匿名函数，并且该匿名函数接受一个参数，参数类型是指向整型的指针。在这段代码的目的是在并发环境中对一个共享变量 count 进行修改，以避免数据竞争。

• go func(data *int) { ... }(&count) 这里的 go 关键字用于启动一个新的 goroutine。
• func(data *int) { ... } 是一个匿名函数，它接受一个参数 data，这个参数是一个指向整型的指针。
• (&count) 表示传递给匿名函数的参数是 count 变量的地址。通过传递指针，匿名函数可以直接访问和修改 count 的值。

例2

package mainimport ("fmt""sync""time"
)var (counter intlock    sync.Mutex
)func main() {var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 10; i++ {wg.Add(1)go increment(&wg)}wg.Wait()fmt.Println("Final counter:", counter)
}func increment(wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()lock.Lock()         // 加锁defer lock.Unlock() // 使用defer确保解锁// 临界区temp := countertime.Sleep(1 * time.Millisecond)counter = temp + 1
}

输出：

Final counter: 10

解读：

• var wg sync.WaitGroup：声明了一个等待组wg，用于等待所有goroutine完成。
• wg.Add(1)：为每次循环增加一个等待计数。
• go increment(&wg)：启动goroutine运行increment函数，并传入等待组的地址。
• wg.Wait()：等待所有等待计数为零，即所有goroutine完成。
• defer wg.Done()：使用defer关键字确保函数执行完毕后调用wg.Done()，减少等待组的一个计数。
• lock.Lock()：在函数执行前加锁，防止多个goroutine同时访问counter。
• defer lock.Unlock()：同样使用defer关键字确保函数执行完毕后解锁。
• 临界区代码段：将counter的值赋给temp，休眠1毫秒，然后将counter设置为temp + 1。这里通过休眠模拟了一个耗时操作。

2. sync.RWMutex（读写锁）

Go 中读写互斥锁的实现是 sync.RWMutex，它也同样实现了 Locker 接口，但它提供了更多可用的方法，如下：

// 加读锁
func (rw *RWMutex) RLock()// 非阻塞地尝试加读锁 （Go 1.18+）
func (rw *RWMutex) TryRLock() bool// 解读锁
func (rw *RWMutex) RUnlock()// 加写锁
func (rw *RWMutex) Lock()// 非阻塞地尝试加写锁 （Go 1.18+）
func (rw *RWMutex) TryLock() bool// 解写锁
func (rw *RWMutex) Unlock()

1. RWMutex基本概念

读写锁的特点

• 并发读：多个goroutine可以同时持有读锁
• 互斥写：写锁是排他的，同一时间只能有一个goroutine持有写锁
• 写优先：当有写锁等待时，新的读锁请求会被阻塞，防止写锁饥饿

与Mutex的区别

2. RWMutex的工作原理

锁状态

• 当写锁被持有时：所有读锁和写锁请求都会被阻塞
• 当读锁被持有时：新的读锁请求可以立即获得锁，写锁请求会被阻塞
• 当写锁请求等待时：新的读锁请求会被阻塞（写优先）

内部实现要点

1. 读者计数：记录当前持有读锁的goroutine数量
2. 写者标记：标识是否有goroutine持有或等待写锁
3. 写者信号量：用于唤醒等待的写者
4. 读者信号量：用于唤醒等待的读者

3. RWMutex的例子

线程安全的缓存实现

type Cache struct {mu    sync.RWMutexitems map[string]interface{}
}func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {c.mu.RLock()defer c.mu.RUnlock()item, found := c.items[key]return item, found
}func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {c.mu.Lock()defer c.mu.Unlock()c.items[key] = value
}func (c *Cache) Delete(key string) {c.mu.Lock()defer c.mu.Unlock()delete(c.items, key)
}

解读

Cache 结构体

• items：一个映射（map），键为字符串，值为接口类型（interface{}），用于存储缓存数据。
• mu：一个sync.RWMutex实例，用于控制对items的并发访问。

Get 方法:

• c.mu.RLock()：获取读锁，允许多个读协程同时访问items。
• defer c.mu.RUnlock()：确保在函数返回前释放读锁。
• item, found := c.items[key]：从items中获取指定key对应的值，并判断该key是否存在。
• return item, found：返回获取的值和是否找到的布尔值。

Set 方法:

• c.mu.Lock()：获取写锁，确保只有一个写协程可以访问items。
• defer c.mu.Unlock()：确保在函数返回前释放写锁。
• c.items[key] = value：将指定key对应的值设置为value。

Delete 方法:

• c.mu.Lock()：获取写锁，确保只有一个写协程可以访问items。
• defer c.mu.Unlock()：确保在函数返回前释放写锁。
• delete(c.items, key)：从items中删除指定key对应的键值对。

3.互斥锁和读写锁的区别和应用场景

核心区别对比

选择场景

1. 优先考虑RWMutex当：

   • 读操作次数是写操作的5倍以上
   • 读操作临界区较大（耗时较长）
   • 需要支持高频并发读取

2. 选择Mutex当：

   • 读写操作频率相当（写操作占比超过20%）
   • 临界区非常小（几个CPU周期就能完成）
   • 代码简单性比极致性能更重要
   • 需要锁升级/降级（虽然Go不支持，但Mutex更不容易出错）

3. 特殊考虑：

   • 对于极高性能场景，可考虑atomic原子操作
   • 对于复杂场景，可考虑sync.Map或分片锁