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部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,
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buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,
govet等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
线程：
多线程是为了解决CPU利用率的问题，线程则是为了减少上下文切换时的开销，进程和线程在Linux中没有本质区别，最大的不同就是进程有自己独立的内存空间，而线程是共享内存空间。
在进程切换时需要转换内存地址空间，而线程切换没有这个动作，所以线程切换比进程切换代价要小得多。
协程：
想要简单，又要性能高，协程就可以达到我们的目的，它是用户视角的一种抽象，操作系统并没有这个概念，主要思想是在用户态实现调度算法，用少量线程完成大量任务的调度。
Goroutine是GO语言实现的协程，其特点是在语言层面就支持，使用起来十分方便，它的核心是MPG调度模型：M即内核线程;P即处理器，用来执行Goroutine，它维护了本地可运行队列;G即Goroutine，代码和数据结构;S及调度器，维护M和P的信息。
摘要： 一、前言 go语言类似Java JUC包也提供了一些列用于多线程之间进行同步的措施，比如低级的同步措施有 锁、CAS、原子变量操作类。相比Java来说go提供了独特的基于通道的同步措施。本节我们先来看看go中CAS操作 二、CAS操作 go中的Cas操作与java中类似，都是借用了CPU提供的原子性指令来实现。
go语言类似Java JUC包也提供了一些列用于多线程之间进行同步的措施，比如低级的同步措施有 锁、CAS、原子变量操作类。相比Java来说go提供了独特的基于通道的同步措施。本节我们先来看看go中CAS操作
go中的Cas操作与java中类似，都是借用了CPU提供的原子性指令来实现。CAS操作修改共享变量时候不需要对共享变量加锁，而是通过类似乐观锁的方式进行检查，本质还是不断的占用CPU 资源换取加锁带来的开销（比如上下文切换开销）。下面一个例子使用CAS来实现计数器
go中CAS操作具有原子性，在解决多线程操作共享变量安全上可以有效的减少使用锁所带来的开销，但是这是使用cpu资源做交换的。
我简单列举了并发编程的大纲，需要详细的私信“555”~~
