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go语言的map多协程访问时需要加锁
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支持==和!=操作就可以做key，实际上只有function、map、slice三个kind不支持作为key，因为只能和nil比较不能和另一个值比较。布尔、整型、浮点、复数、字符串、指针、channel等都可以做key。
struct能不能做key要看每一个字段，如果所有字段都可以做key，那这个struct就可以。有一个字段不能做key，这个struct就不能做key。array也是，元素类型能做key，那这个array就可以。
例如：
type Foo map[struct {
B bool
I int
F float64
C complex128
S string
P *Foo
Ch chan Foo
}]bool
每一个字段都可以做key，Foo就可以做key。再如：
type Foo map[struct {
Fn func() Foo
M map[*Foo]int
S []Foo
}]bool
有一个字段不能做key、Foo就不允许做key，而这三个字段都不能。
字段是递归检查的：
type Foo map[struct {
Sub struct {
M map[*Foo]bool
}
}]bool
Sub的M字段不能做key，Sub就不能做key，Foo也就不能做key。
总之想把一个数据结构用于map的key，就不能包含function、map和slice。
前段时间在golang-China读到这个贴：
个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发，写下这篇文章总结一下。
从网游的角度看：
要成功的运营一款网游，很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统，游戏才能持续下去，避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户，在同时在线用户量达到某个临界点的时候，才有可能完成。因此，多人同时在线十分有必要。
再来看网游的常见玩法，除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外，基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里，即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作，需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回，为了获得高响应速度，满足玩家体验，服务器端的处理也不能占用太多时间。所以，每次请求对应的CPU占用是比较小的。
网游的IO主要分两个方面，一个是网络IO，一个是磁盘IO。网络IO方面，可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO，这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似，每次请求的字节数很小，但由于多人同时在线，因此并发数相当高。另外，地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面，主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库，会有比较大的区别。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈。总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案。
针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。
首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少，实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像，遇到IO阻塞的时候，调度器就会自动切换到另一个goroutine执行，保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比，没有了python底层的GIL限制，就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数，可以控制go所启动的线程，每个线程执行一个goroutine，让CPU满负载运行。
同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候，也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的，又实现同步，用CSP模型的观点看，并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说，主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势。进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了，而go的调度器会给予妥善的处理。
另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率。
展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学，推动应用发生预期外行为时，尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制，需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环，导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间，及所能使用的最大内存空间，对于提升系统的鲁棒性，大有裨益。
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”~~
无缓冲的通道（unbuffered channel）是指在接收前没有能力保存任何值的通道。
这种类型的通道要求发送goroutine和接收goroutine同时准备好，才能完成发送和接收操作。否则，通道会导致先执行发送或接收操作的 goroutine 阻塞等待。
这种对通道进行发送和接收的交互行为本身就是同步的。其中任意一个操作都无法离开另一个操作单独存在。
阻塞：由于某种原因数据没有到达，当前协程（线程）持续处于等待状态，直到条件满足，才接触阻塞。
同步：在两个或多个协程（线程）间，保持数据内容一致性的机制。
下图展示两个 goroutine 如何利用无缓冲的通道来共享一个值：
在第 1 步，两个 goroutine 都到达通道，但哪个都没有开始执行发送或者接收。
在第 2 步，左侧的 goroutine 将它的手伸进了通道，这模拟了向通道发送数据的行为。这时，这个 goroutine 会在通道中被锁住，直到交换完成。
在第 3 步，右侧的 goroutine 将它的手放入通道，这模拟了从通道里接收数据。这个 goroutine 一样也会在通道中被锁住，直到交换完成。
在第 4 步和第 5 步，进行交换，并最终，在第 6 步，两个 goroutine 都将它们的手从通道里拿出来，这模拟了被锁住的 goroutine 得到释放。两个 goroutine 现在都可以去做别的事情了。
如果没有指定缓冲区容量，那么该通道就是同步的，因此会阻塞到发送者准备好发送和接收者准备好接收。
无缓冲channel： —— 同步通信
版本过低、网络卡顿。
1、typescript的版本过低，会出现没有go语言的锁的情况，更新版本即可。
2、网络问题出现不稳定就会导致该种情况的出现，更换相对稳定的网络即可。
