1、简单易学。
成都创新互联公司是一家专业提供湖州企业网站建设,专注与成都网站设计、成都网站建设、外贸网站建设、H5高端网站建设、小程序制作等业务。10年已为湖州众多企业、政府机构等服务。创新互联专业的建站公司优惠进行中。
Go语言的作者本身就很懂C语言，所以同样Go语言也会有C语言的基因，所以对于程序员来说，Go语言天生就会让人很熟悉，容易上手。
2、并发性好。
Go语言天生支持并发，可以充分利用多核，轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点。
描述
Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。
在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。
与C++相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持。
Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。
Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。
Go语言能干什么?
1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;
2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;
3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;
4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;
5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;
6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;
7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;
8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。
爬取器 fetcher 和解析器 parser 与之前相同，模型类也不变。
注意：
见本小节文末分析。
Q1. 为什么在 scheduler 中每一个将 Request 添加到 chan 的任务都开启一个 Goroutine 来执行？
A：在 Go 语言学习9 - Channel 一节描述过，对于无缓冲的 channel， 如果两个 goroutine 没有同时准备好，通道会导致先执行发送或接收操作的 goroutine 阻塞等待 ，假设使用 s.workerChan - request 而不是 go func() { s.workerChan - request }() ，假设开启了 10 个 Worker Goroutine，这 10 个 goroutine 阻塞在 r := -in 阻塞等待获取 Request 上，假设 seeds 大于 10，例如 11，那么当 Engine 的这个循环执行到底 11 个的时候，将陷入等待
，因为所有的10个 Worker goroutine 此时都可能也处于等待中，即 in chan 没有接收方准备好接收数据，所以 engine 作为发送方也要阻塞等待；那么为什么10个 Worker goroutine 都会处于等待中呢？
因为10个 Worker Goroutine 都处理完了请求，并阻塞在 out - result ，由于 Engine 阻塞在 “将第11个 Request 发送到 in” 上，所以其无法进行后续的死循环去开启 result := -out ，到此为止，相互等待死锁形成！！！Engine 等待 Worker 准备好 r := -in ，而10个 Worker 等待 Engine 的 result := -out 。
当使用 go func() { s.workerChan - request }() 之后，Engine Goroutine 将不再阻塞，死锁等待被打破！！！
Q2. scheduler 方法为何使用指针接收者而不是值接收者？
A：在 Go 语言学习5 - 面向接口 中我们详细的介绍了什么时候使用指针接收者，什么时候使用值接收者，其中最重要的两条就是 “ 1. 如果要改变接收者内部的属性值，必须使用指针接收者，因为值接收者是对接收者副本的操作；2. 如果 struct 内一个方法是指针接收者，那么其全部方法都是用指针接收者 ”，在 scheduler 中，我们要将外界的 in chan 赋值给 scheduler 的 workChann，所以需要改变 workChann 的值，需要使用指针接收者。
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”~~
参考：
Goroutine并发调度模型深度解析手撸一个协程池
Golang 的 goroutine 是如何实现的？
Golang - 调度剖析【第二部分】
OS线程初始栈为2MB。Go语言中，每个goroutine采用动态扩容方式，初始2KB，按需增长，最大1G。此外GC会收缩栈空间。
BTW，增长扩容都是有代价的，需要copy数据到新的stack，所以初始2KB可能有些性能问题。
更多关于stack的内容，可以参见大佬的文章。 聊一聊goroutine stack
用户线程的调度以及生命周期管理都是用户层面，Go语言自己实现的，不借助OS系统调用，减少系统资源消耗。
Go语言采用两级线程模型，即用户线程与内核线程KSE（kernel scheduling entity）是M:N的。最终goroutine还是会交给OS线程执行，但是需要一个中介，提供上下文。这就是G-M-P模型
Go调度器有两个不同的运行队列：
go1.10\src\runtime\runtime2.go
Go调度器根据事件进行上下文切换。
调度的目的就是防止M堵塞，空闲，系统进程切换。
详见 Golang - 调度剖析【第二部分】
Linux可以通过epoll实现网络调用，统称网络轮询器N（Net Poller）。
文件IO操作
上面都是防止M堵塞，任务窃取是防止M空闲
每个M都有一个特殊的G，g0。用于执行调度，gc，栈管理等任务，所以g0的栈称为调度栈。g0的栈不会自动增长，不会被gc，来自os线程的栈。
go1.10\src\runtime\proc.go
G没办法自己运行，必须通过M运行
M通过通过调度，执行G
从M挂载P的runq中找到G，执行G
在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构。在大量数据请求或高并发的场景中，频繁创建销毁对象，会导致GC压力。解决办法之一就是使用对象复用技术。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度，也可也加快请求处理的速度。
先上一个测试：
结论是这样的：
貌似使用池化，性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背。这同时也说明了一个问题，好的东西，如果滥用反而造成了性能成倍的下降。在看过pool原理之后，结合实例，将给出正确的使用方法，并给出预期的效果。
sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池 。数据结构如下：
local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中，降低了锁竞争，提高了并发能力。
不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段，也是一个闭包名称。其API：
如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil，而不是一个新构建的对象。Get()到的对象是随机的。
原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池。
pool创建时不能指定大小，没有数量限制。pool中对象会被GC清掉，只存在于两次GC之间。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象。
为使多协程使用同一个POOL。最基本的想法就是每个协程，加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的。而进一步改进，类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并发性可以一定程度性缓解。
注意到pool中的对象是无差异性的，加锁或者分段加锁都不是较好的做法。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池。每个子池又分为私有池和共享列表。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域，而不是各个P共享的一块内存。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁，拿共享列表中的就需要加锁了。
Get对象过程：
Put过程：
如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢：
方法1止前sync.pool并没有这样的设置。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控，无法确保其平衡。
由于不可控的GC导致生命周期过短，且池大小不可控，因而不适合作连接池。仅适用于增加对象重用机率，减少GC负担。2
执行结果:
单线程情况下，遍历其它无元素的P，长时间加锁性能低下。启用协程改善。
结果：
测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下，与非池化性能差异巨大。
测试结果
可以看到同样使用*sync.pool，较大池大小的命中率较高，性能远高于空池。
结论：pool在一定的使用条件下提高并发性能，条件1是协程数远大于GOMAXPROCS，条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布。
池pool和缓存cache的区别。池的意思是，池内对象是可以互换的，不关心具体值，甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的。缓存指的是KV映射，缓存里的值互不相同，清除机制更为复杂。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法。
池空间回收的几种方式。一些是GC前回收，一些是基于时钟或弱引用回收。最终确定在GC时回收Pool内对象，即不回避GC。用java的GC解释弱引用。GC的四种引用：强引用、弱引用、软引用、虚引用。虚引用即没有引用，弱引用GC但有空间则保留，软引用GC即清除。ThreadLocal的值为弱引用的例子。
regexp 包为了保证并发时使用同一个正则，而维护了一组状态机。
fmt包做字串拼接，从sync.pool拿[]byte对象。避免频繁构建再GC效率高很多。
