当多个线程需要改变同一个值时，就需要一种锁定机制来同步访问。如果没有它，两个或多个线程可能会同时写入相同的值，从而导致内存损坏，通常会导致崩溃。

该原子包提供了一个快速简便的方法来同步访问的原始值。对于计数器来说，它是最快的同步方法。它具有定义明确的用例的方法，例如递增、递减、交换等。

的同步包提供了一种同步访问更复杂的值，诸如地图，切片，阵列或组的值。您可以将此用于未在atomic 中定义的用例。

在任何一种情况下，只有在写入时才需要锁定。多个线程*可以在没有锁定机制的情况下安全地读取相同的值。

让我们看看您提供的代码。

type Stat struct {
    counters     map[string]*int64
    countersLock sync.RWMutex
    averages     map[string]*int64
    averagesLock sync.RWMutex
}

func (s *Stat) Count(name string) {
    s.countersLock.RLock()
    counter := s.counters[name]
    s.countersLock.RUnlock()
    if counter != nil {
        atomic.AddInt64(counter, int64(1))
        return
    }
}

这里缺少的是地图本身是如何初始化的。到目前为止，这些地图还没有发生变异。如果计数器名称是预先确定的并且以后无法添加，则不需要RWMutex。该代码可能如下所示：

type Stat struct {
    counters map[string]*int64
}

func InitStat(names... string) Stat {
    counters := make(map[string]*int64)
    for _, name := range names {
        counter := int64(0)
        counters[name] = &counter
    }
    return Stat{counters}
}

func (s *Stat) Count(name string) int64 {
    counter := s.counters[name]
    if counter == nil {
        return -1 // (int64, error) instead?
    }
    return atomic.AddInt64(counter, 1)
}

（注意：我删除了平均值，因为它没有在原始示例中使用。）

现在，假设您不希望您的计数器被预先确定。在这种情况下，您需要一个互斥锁来同步访问。

让我们只用一个Mutex试试吧。这很简单，因为一次只有一个线程可以持有Lock。如果第二个线程试图锁定第一个版本之前，他们与解锁，它等待（或块）**到那个时候。

type Stat struct {
    counters map[string]*int64
    mutex    sync.Mutex
}

func InitStat() Stat {
    return Stat{counters: make(map[string]*int64)}
}

func (s *Stat) Count(name string) int64 {
    s.mutex.Lock()
    counter := s.counters[name]
    if counter == nil {
        value := int64(0)
        counter = &value
        s.counters[name] = counter
    }
    s.mutex.Unlock()
    return atomic.AddInt64(counter, 1)
}

上面的代码可以正常工作。但是有两个问题。

1. 如果 Lock() 和 Unlock() 之间出现恐慌，互斥将被永远锁定，即使您要从恐慌中恢复。这段代码可能不会恐慌，但一般来说，假设它可能会更好。
2. 获取计数器时获取排他锁。一次只有一个线程*可以从计数器中读取。

问题#1 很容易解决。使用延迟：

func (s *Stat) Count(name string) int64 {
    s.mutex.Lock()
    defer s.mutex.Unlock()
    counter := s.counters[name]
    if counter == nil {
        value := int64(0)
        counter = &value
        s.counters[name] = counter
    }
    return atomic.AddInt64(counter, 1)
}

这可确保始终调用 Unlock()。如果由于某种原因你有不止一个返回，你只需要在函数的开头指定 Unlock() 一次。

问题#2 可以用RWMutex解决。它究竟是如何工作的，为什么有用？

RWMutex是Mutex的扩展，增加了两个方法：RLock和RUnlock。关于RWMutex有几点需要注意：

• RLock是共享读锁。当一个锁被它拿走时，其他线程也可以用RLock拿走他们自己的锁。这意味着多个线程可以同时读取。它是半排他性的。
• 如果互斥锁被读取锁定，则对Lock的调用将被阻止**。如果一个或多个读者持有一个锁，你就不能写。
• 如果互斥锁被写锁定（使用Lock），RLock将阻塞**。

一个很好的思考方式是RWMutex是一个带有读取器计数器的互斥锁。RLock增加计数器，而RUnlock减少它。只要该计数器 > 0，对Lock的调用就会阻塞。

您可能会想：如果我的应用程序被大量读取，是否意味着写入器可能会被无限期阻塞？不。RWMutex还有一个有用的属性：

• 如果读者计数器 > 0 并且Lock被调用，以后对RLock 的调用也将阻塞，直到现有读者释放他们的锁，作者获得了他的锁并稍后释放它。

把它想象成杂货店收银台上方的灯，上面显示收银员是否营业。排队的人可以留在那里，他们会得到帮助，但新人不能排队。一旦最后剩下的顾客得到帮助，收银员就会休息，并且该收银机要么保持关闭，直到他们回来，要么被另一个收银员取代。

让我们用RWMutex修改前面的例子：

type Stat struct {
    counters map[string]*int64
    mutex    sync.RWMutex
}

func InitStat() Stat {
    return Stat{counters: make(map[string]*int64)}
}

func (s *Stat) Count(name string) int64 {
    var counter *int64
    if counter = getCounter(name); counter == nil {
        counter = initCounter(name);
    }
    return atomic.AddInt64(counter, 1)
}

func (s *Stat) getCounter(name string) *int64 {
    s.mutex.RLock()
    defer s.mutex.RUnlock()
    return s.counters[name]
}

func (s *Stat) initCounter(name string) *int64 {
    s.mutex.Lock()
    defer s.mutex.Unlock()
    counter := s.counters[name]
    if counter == nil {
        value := int64(0)
        counter = &value
        s.counters[name] = counter    
    }
    return counter
}

使用上面的代码，我将逻辑分离为getCounter和initCounter函数：

• 保持代码简单易懂。在同一个函数中使用 RLock() 和 Lock() 会很困难。
• 使用 defer 时尽可能早地释放锁。

与Mutex示例不同，上面的代码允许您同时增加不同的计数器。

我想指出的另一件事是在上面的所有示例中，映射map[string]*int64包含指向计数器的指针，而不是计数器本身。如果要将计数器存储在地图中map[string]int64，则需要使用不带atomic 的Mutex。该代码如下所示：

type Stat struct {
    counters map[string]int64
    mutex    sync.Mutex
}

func InitStat() Stat {
    return Stat{counters: make(map[string]int64)}
}

func (s *Stat) Count(name string) int64 {
    s.mutex.Lock()
    defer s.mutex.Unlock()
    s.counters[name]++
    return s.counters[name]
}

您可能希望这样做以减少垃圾收集 - 但这仅在您有数千个计数器时才重要 - 即便如此，计数器本身也不会占用大量空间（与字节缓冲区之类的东西相比）。

*当我说线程时，我的意思是 go-routine。其他语言中的线程是一种同时运行一组或多组代码的机制。创建和拆除线程的成本很高。go-routine 是建立在线程之上的，但会重用它们。当一个 go-routine 休眠时，底层线程可以被另一个 go-routine 使用。当一个 go-routine 醒来时，它可能在不同的线程上。Go 在幕后处理所有这些。– 但出于所有意图和目的，当涉及到内存访问时，您会将 go-routine 视为线程。但是，在使用 go-routines 时不必像使用线程那样保守。

**当 go-routine 被Lock、RLock、通道或Sleep阻塞时，底层线程可能会被重用。该 go-routine 不使用 CPU - 将其视为排队等候。像其他语言一样，无限循环for {}会阻塞，同时保持 cpu 和 go-routine 忙碌