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在以下这段代码中，我们操作一个文件，无论成功与否都需要关闭文件句柄。这里在三处不同的位置都调用了file.Close()方法，代码显得非常冗余。
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我们利用延迟调用来优化代码。定义后的defer代码，会在return之前返回，让代码显得更加紧凑，且可读性变强，对上面的代码改造如下：
我们通过这个示例来看一下延迟调用与正常代码之间的执行顺序
先简单分析一下代码逻辑：
从输出中，我们可以观察到如下现象：
从这个实例中，我们很明显观察到，defer语句是在return之前执行
如果一个函数内定义了多个defer，则调用顺序为LIFO（后进先出）方式执行。
仍然是相同的例子，但是在TestDefer中我们定义了三个defer输出，根据LIFO原则，输出的顺序是3rd-2nd-1st，根据最后的结果，也是逆向向上执行defer输出。
就在整理这篇笔记的时候，发现了自己的认知误区，主要是本节实例三中发现的，先来看一下英文的描述：
对于上面的这段话的理解：
下面是代码执行输出，我们来一起分析一下：
虽然在a()函数内，显示的返回了10，但是main函数中得到的结果是defer函数自增后的结果，我们来分析一下代码：
在这篇文章的上一版，我曾经尝试用指针取解释defer修改返回值的类型，但是感觉不够透彻，也让阅读者非常困惑，索性参考了一下go官方blog中的一篇文章，在此基础上进行了扩展。如需要阅读原文，可以参考下面的文章。
在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
输出结果：
这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：
输出结果：
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：
在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：
从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：
另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果：
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数
在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)
输出结果：
通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？
符合规则 2，不需要额外对齐
Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：
仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？
通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界
那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮
基本设计思路：
类型转换、类型断言、动态派发。iface，eface。
反射对象具有的方法：
编译优化：
内部实现：
实现 Context 接口有以下几个类型（空实现就忽略了）：
互斥锁的控制逻辑：
设计思路：
（以上为写被读阻塞，下面是读被写阻塞）
总结，读写锁的设计还是非常巧妙的：
设计思路：
WaitGroup 有三个暴露的函数:
部件：
设计思路：
结构：
Once 只暴露了一个方法：
实现：
三个关键点：
细节：
让多协程任务的开始执行时间可控（按顺序或归一）。（Context 是控制结束时间）
设计思路： 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现，Wait() 会生成票据，并将等待协程信息加入链表中，等待控制协程中发送信号通知一个（Signal()）或所有（Boardcast()）等待者（内部实现是通过票据通知的）来控制协程解除阻塞。
暴露四个函数：
实现细节：
部件：
包： golang.org/x/sync/errgroup
作用：开启 func() error 函数签名的协程，在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误。通过 Context 的传入，还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程。
设计思路：
结构：
暴露的方法：
实现细节：
注意问题：
包： "golang.org/x/sync/semaphore"
作用：排队借资源（如钱，有借有还）的一种场景。此包相当于对底层信号量的一种暴露。
设计思路：有一定数量的资源 Weight，每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n。通过队列排队执行借贷。
结构：
暴露方法：
细节：
部件：
细节：
包： "golang.org/x/sync/singleflight"
作用：防击穿。瞬时的相同请求只调用一次，response 被所有相同请求共享。
设计思路：按请求的 key 分组（一个 *call 是一个组，用 map 映射存储组），每个组只进行一次访问，组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝。
结构：
逻辑：
细节：
部件：
如有错误，请批评指正。
GO语言的优势：可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发，我曾经说过一句话，天生的基因和整容是有区别的，大家一样美丽，但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢？Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大，我最爱的也是这部分。内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。跨平台编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。Go语言这么多的优势，你还不想学吗？我记得当时我看的是黑马程序员的视频，我对他们视频的印象就是通俗易懂，就是好！
