在 Golang 游戏leaf系列(一) 概述与示例 (下文简称系列一)中，提到过Go模块用于创建能够被 Leaf 管理的 goroutine。Go模块是对golang中go提供一些额外功能。Go提供回调功能，LinearContext提供顺序调用功能。善用 goroutine 能够充分利用多核资源，Leaf 提供的 Go 机制解决了原生 goroutine 存在的一些问题：
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我们来看一个例子（可以在 LeafServer 的模块的 OnInit 方法中测试）：
这里的 Go 方法接收 2 个函数作为参数，第一个函数会被放置在一个新创建的 goroutine 中执行，在其执行完成之后，第二个函数会在当前 goroutine 中被执行。由此，我们可以看到变量 res 同一时刻总是只被一个 goroutine 访问，这就避免了同步机制的使用。Go 的设计使得 CPU 得到充分利用，避免操作阻塞当前 goroutine，同时又无需为共享资源同步而忧心。
这里主动调用了 d.Cb(-d.ChanCb) ，把这个回调取出来了。实际上，在skeleton.Run里会自己取这个通道
看一下源码：
New方法，会生成指定缓冲长度的ChanCb。然后调用Go方法就是先执行第一个func,然后把第二个放到Cb里。现在手动造一个例子：
这里解释一下，d.Go根据源码来看，实际也是调用了一个协程。然后上面两次d.Go并不能保证先后顺序。目前的输出结果是1+2那个先执行了，把3写入d.ChanCb，然后把3读出来，继续读时，d.ChanCb里没有东西，阻塞了。然后1+1那个协程启动了，最后又读到了2。
现在把time.Sleep(time.Second)的注释解开，会是啥结果呢
这里执行到time.Sleep睡着了，上面两个d.Go仍然是不确定顺序的，但是会各自的function先执行掉，然后陆续把cb写入d.ChanCb。看这次输出，1+2先写进去的。所以最后执行d.Cb时，就把3先读出来了。然后d.ChanCb的长度为1，说明还有一个，就是输出2了。
另外，就是close时会判断g.pendingGo
这个例子的意思很明显，NewLinearContext这种方式，即使先调用的慢了半秒，它还是会先执行完。
这里先是用了一个list，加入的时候用mutexLinearGo锁了，都加到最后。然后新开协程去处理，读的时候从最前面开始读，也要用mutexLinearGo锁。执行的时候，也要上锁mutexExecution，确保f()执行完并且写入g.ChanCb回调，这个mutexExecution锁才会解除。现在可以改造一个带回调的例子：
结果说明，确实是2先被写入了d.ChanCb。
import "workname/packetfolder"
导入多个包
方法调用 包名.函数//不是函数或结构体所处文件或文件夹名
packagename.Func()
前面加个点表示省略调用，那么调用该模块里面的函数，可以不用写模块名称了:
当导入一个包时，该包下的文件里所有init()函数都会被执行，然而，有些时候我们并不需要把整个包都导入进来，仅仅是是希望它执行init()函数而已。下划线的作用仅仅是为了调用init()函数，所以无法通过包名来调用包中的其他函数
import _ package
变量声明必须要使用否则会报错。
全局变量运行声明但不使用。
func 函数名 (参数1，参数2，...) (返回值a 类型a, 返回值b 类型b，...)
func 函数名 (参数1，参数2，...) (返回值类型1, 返回值类型2，...)
func (this *结构体名) 函数名(参数 string) (返回值类型1, 返回值类型2){}
使用大小来区分函数可见性
大写是public类型
小写是private类型
func prifunc int{}
func pubfunc int{}
声明静态变量
const value int
定义变量
var value int
声明一般类型、接口和结构体
声明函数
func function () int{}
go里面所有的空值对应如下
通道类型
内建函数 new 用来分配内存，它的第一个参数是一个类型，不是一个值，它的返回值是一个指向新分配类型零值的指针
func new(Type) *Type
[这位博主有非常详细的分析]
Go 语言支持并发，我们只需要通过 go 关键字来开启 goroutine 即可。
goroutine 是轻量级线程，goroutine 的调度是由 Golang 运行时进行管理的。
同一个程序中的所有 goroutine 共享同一个地址空间。
语法格式如下:
通道（channel）是用来传递数据的一个数据结构。
通道的声明
通道可用于两个 goroutine 之间通过传递一个指定类型的值来同步运行和通讯。操作符 - 用于指定通道的方向，发送或接收。如果未指定方向，则为双向通道。
[这里有比较详细的用例]
go里面的空接口可以指代任何类型(无论是变量还是函数)
声明空接口
go里面的的强制类型转换语法为:
int(data)
如果是接口类型的强制转成其他类型的语法为:
go里面的强制转换是将值复制过去,所以在数据量的时候有比较高的运行代价
构造方法是容器实例化selevlet 用的，init其实是构造方法调用的，
简单说，先构造方法，然后init方法
除非init()是静态的，不需要构造函数作一些初始化
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。
