你好，我是鸟窝。
今天是我们Go并发编程实战课的第一讲，我们就直接从解决并发访问这个棘手问题入手。
说起并发访问问题，真是太常见了，比如多个goroutine并发更新同一个资源，像计数器；同时更新用户的账户信息；秒杀系统；往同一个buffer中并发写入数据等等。如果没有互斥控制，就会出现一些异常情况，比如计数器的计数不准确、用户的账户可能出现透支、秒杀系统出现超卖、buffer中的数据混乱，等等，后果都很严重。
这些问题怎么解决呢？对，用互斥锁，那在Go语言里，就是Mutex。
这节课，我会带你详细了解互斥锁的实现机制，以及Go标准库的互斥锁Mutex的基本使用方法。在后面的3节课里，我还会讲解Mutex的具体实现原理、易错场景和一些拓展用法。
好了，我们先来看看互斥锁的实现机制。
互斥锁是并发控制的一个基本手段，是为了避免竞争而建立的一种并发控制机制。在学习它的具体实现原理前，我们要先搞懂一个概念，就是临界区。
在并发编程中，如果程序中的一部分会被并发访问或修改，那么，为了避免并发访问导致的意想不到的结果，这部分程序需要被保护起来，这部分被保护起来的程序，就叫做临界区。
可以说，临界区就是一个被共享的资源，或者说是一个整体的一组共享资源，比如对数据库的访问、对某一个共享数据结构的操作、对一个 I/O 设备的使用、对一个连接池中的连接的调用，等等。
如果很多线程同步访问临界区，就会造成访问或操作错误，这当然不是我们希望看到的结果。所以，我们可以使用互斥锁，限定临界区只能同时由一个线程持有。
当临界区由一个线程持有的时候，其它线程如果想进入这个临界区，就会返回失败，或者是等待。直到持有的线程退出临界区，这些等待线程中的某一个才有机会接着持有这个临界区。
你看，互斥锁就很好地解决了资源竞争问题，有人也把互斥锁叫做排它锁。那在Go 标准库中，它提供了 Mutex 来实现互斥锁这个功能。
根据2019年第一篇全面分析Go并发Bug的论文Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go，Mutex是使用最广泛的同步原语（Synchronization primitives，有人也叫做并发原语。我们在这个课程中根据英文直译优先用同步原语，但是并发原语的指代范围更大，还可以包括任务编排的类型，所以后面我们讲Channel或者扩展类型时也会用并发原语）。关于同步原语，并没有一个严格的定义，你可以把它看作解决并发问题的一个基础的数据结构。
在这门课的前两个模块，我会和你讲互斥锁Mutex、读写锁RWMutex、并发编排WaitGroup、条件变量Cond、Channel等同步原语。所以，在这里，我先和你说一下同步原语的适用场景。
今天这一讲，咱们就从公认的使用最广泛的Mutex开始学习吧。是骡子是马咱得拉出来遛遛，看看我们到底可以怎么使用Mutex。
在正式看Mutex用法之前呢，我想先给你交代一件事：Locker接口。
在Go的标准库中，package sync提供了锁相关的一系列同步原语，这个package还定义了一个Locker的接口，Mutex就实现了这个接口。
Locker的接口定义了锁同步原语的方法集：
type Locker interface {
Lock()
Unlock()
}
可以看到，Go定义的锁接口的方法集很简单，就是请求锁（Lock）和释放锁（Unlock）这两个方法，秉承了Go语言一贯的简洁风格。
但是，这个接口在实际项目应用得不多，因为我们一般会直接使用具体的同步原语，而不是通过接口。
我们这一讲介绍的Mutex以及后面会介绍的读写锁RWMutex都实现了Locker接口，所以首先我把这个接口介绍了，让你做到心中有数。
下面我们直接看Mutex。
简单来说，互斥锁Mutex就提供两个方法Lock和Unlock：进入临界区之前调用Lock方法，退出临界区的时候调用Unlock方法：
func(m *Mutex)Lock()
func(m *Mutex)Unlock()
当一个goroutine通过调用Lock方法获得了这个锁的拥有权后， 其它请求锁的goroutine就会阻塞在Lock方法的调用上，直到锁被释放并且自己获取到了这个锁的拥有权。
看到这儿，你可能会问，为啥一定要加锁呢？别急，我带你来看一个并发访问场景中不使用锁的例子，看看实现起来会出现什么状况。
在这个例子中，我们创建了10个goroutine，同时不断地对一个变量（count）进行加1操作，每个goroutine负责执行10万次的加1操作，我们期望的最后计数的结果是10 * 100000 = 1000000 (一百万)。
import (
"fmt"
"sync"
)
func main() {
var count = 0
// 使用WaitGroup等待10个goroutine完成
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(10)
for i := 0; i < 10; i++ {
go func() {
defer wg.Done()
// 对变量count执行10次加1
for j := 0; j < 100000; j++ {
count++
}
}()
}
// 等待10个goroutine完成
wg.Wait()
fmt.Println(count)
}
在这段代码中，我们使用sync.WaitGroup来等待所有的goroutine执行完毕后，再输出最终的结果。sync.WaitGroup这个同步原语我会在后面的课程中具体介绍，现在你只需要知道，我们使用它来控制等待一组goroutine全部做完任务。
但是，每次运行，你都可能得到不同的结果，基本上不会得到理想中的一百万的结果。
这是为什么呢？
其实，这是因为，count++ 不是一个原子操作，它至少包含几个步骤，比如读取变量count的当前值，对这个值加1，把结果再保存到count中。因为不是原子操作，就可能有并发的问题。
比如，10个goroutine同时读取到count的值为9527，接着各自按照自己的逻辑加1，值变成了9528，然后把这个结果再写回到count变量。但是，实际上，此时我们增加的总数应该是10才对，这里却只增加了1，好多计数都被“吞”掉了。这是并发访问共享数据的常见错误。
// count++操作的汇编代码
MOVQ "".count(SB), AX
LEAQ 1(AX), CX
MOVQ CX, "".count(SB)
这个问题，有经验的开发人员还是比较容易发现的，但是，很多时候，并发问题隐藏得非常深，即使是有经验的人，也不太容易发现或者Debug出来。
针对这个问题，Go提供了一个检测并发访问共享资源是否有问题的工具： race detector，它可以帮助我们自动发现程序有没有data race的问题。
Go race detector是基于Google的 C/C++ sanitizers 技术实现的，编译器通过探测所有的内存访问，加入代码能监视对这些内存地址的访问（读还是写）。在代码运行的时候，race detector就能监控到对共享变量的非同步访问，出现race的时候，就会打印出警告信息。
这个技术在Google内部帮了大忙，探测出了Chromium等代码的大量并发问题。Go 1.1中就引入了这种技术，并且一下子就发现了标准库中的42个并发问题。现在，race detector已经成了Go持续集成过程中的一部分。
我们来看看这个工具怎么用。
在编译（compile）、测试（test）或者运行（run）Go代码的时候，加上race参数，就有可能发现并发问题。比如在上面的例子中，我们可以加上race参数运行，检测一下是不是有并发问题。如果你go run -race counter.go，就会输出警告信息。
这个警告不但会告诉你有并发问题，而且还会告诉你哪个goroutine在哪一行对哪个变量有写操作，同时，哪个goroutine在哪一行对哪个变量有读操作，就是这些并发的读写访问，引起了data race。
例子中的goroutine 10对内存地址0x00c000126010有读的操作（counter.go文件第16行），同时，goroutine 7对内存地址0x00c000126010有写的操作（counter.go文件第16行）。而且还可能有多个goroutine在同时进行读写，所以，警告信息可能会很长。
虽然这个工具使用起来很方便，但是，因为它的实现方式，只能通过真正对实际地址进行读写访问的时候才能探测，所以它并不能在编译的时候发现data race的问题。而且，在运行的时候，只有在触发了data race之后，才能检测到，如果碰巧没有触发（比如一个data race问题只能在2月14号零点或者11月11号零点才出现），是检测不出来的。
而且，把开启了race的程序部署在线上，还是比较影响性能的。运行 go tool compile -race -S counter.go，可以查看计数器例子的代码，重点关注一下count++前后的编译后的代码：
0x002a 00042 (counter.go:13) CALL runtime.racefuncenter(SB)
......
0x0061 00097 (counter.go:14) JMP 173
0x0063 00099 (counter.go:15) MOVQ AX, "".j+8(SP)
0x0068 00104 (counter.go:16) PCDATA $0, $1
0x0068 00104 (counter.go:16) MOVQ "".&count+128(SP), AX
0x0070 00112 (counter.go:16) PCDATA $0, $0
0x0070 00112 (counter.go:16) MOVQ AX, (SP)
0x0074 00116 (counter.go:16) CALL runtime.raceread(SB)
0x0079 00121 (counter.go:16) PCDATA $0, $1
0x0079 00121 (counter.go:16) MOVQ "".&count+128(SP), AX
0x0081 00129 (counter.go:16) MOVQ (AX), CX
0x0084 00132 (counter.go:16) MOVQ CX, ""..autotmp_8+16(SP)
0x0089 00137 (counter.go:16) PCDATA $0, $0
0x0089 00137 (counter.go:16) MOVQ AX, (SP)
0x008d 00141 (counter.go:16) CALL runtime.racewrite(SB)
0x0092 00146 (counter.go:16) MOVQ ""..autotmp_8+16(SP), AX
......
0x00b6 00182 (counter.go:18) CALL runtime.deferreturn(SB)
0x00bb 00187 (counter.go:18) CALL runtime.racefuncexit(SB)
0x00c0 00192 (counter.go:18) MOVQ 104(SP), BP
0x00c5 00197 (counter.go:18) ADDQ $112, SP
在编译的代码中，增加了runtime.racefuncenter、runtime.raceread、runtime.racewrite、runtime.racefuncexit等检测data race的方法。通过这些插入的指令，Go race detector工具就能够成功地检测出data race问题了。
总结一下，通过在编译的时候插入一些指令，在运行时通过这些插入的指令检测并发读写从而发现data race问题，就是这个工具的实现机制。
既然这个例子存在data race问题，我们就要想办法来解决它。这个时候，我们这节课的主角Mutex就要登场了，它可以轻松地消除掉data race。
具体怎么做呢？下面，我就结合这个例子，来具体给你讲一讲Mutex的基本用法。
我们知道，这里的共享资源是count变量，临界区是count++，只要在临界区前面获取锁，在离开临界区的时候释放锁，就能完美地解决data race的问题了。
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func main() {
// 互斥锁保护计数器
var mu sync.Mutex
// 计数器的值
var count = 0
// 辅助变量，用来确认所有的goroutine都完成
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(10)
// 启动10个gourontine
for i := 0; i < 10; i++ {
go func() {
defer wg.Done()
// 累加10万次
for j := 0; j < 100000; j++ {
mu.Lock()
count++
mu.Unlock()
}
}()
}
wg.Wait()
fmt.Println(count)
}
如果你再运行一下程序，就会发现，data race警告没有了，系统干脆地输出了1000000：
怎么样，使用Mutex是不是非常高效？效果很惊喜。
这里有一点需要注意：Mutex的零值是还没有goroutine等待的未加锁的状态，所以你不需要额外的初始化，直接声明变量（如 var mu sync.Mutex）即可。
那Mutex还有哪些用法呢？
很多情况下，Mutex会嵌入到其它struct中使用，比如下面的方式：
type Counter struct {
mu sync.Mutex
Count uint64
}
在初始化嵌入的struct时，也不必初始化这个Mutex字段，不会因为没有初始化出现空指针或者是无法获取到锁的情况。
有时候，我们还可以采用嵌入字段的方式。通过嵌入字段，你可以在这个struct上直接调用Lock/Unlock方法。
func main() {
var counter Counter
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(10)
for i := 0; i < 10; i++ {
go func() {
defer wg.Done()
for j := 0; j < 100000; j++ {
counter.Lock()
counter.Count++
counter.Unlock()
}
}()
}
wg.Wait()
fmt.Println(counter.Count)
}
type Counter struct {
sync.Mutex
Count uint64
}
如果嵌入的struct有多个字段，我们一般会把Mutex放在要控制的字段上面，然后使用空格把字段分隔开来。即使你不这样做，代码也可以正常编译，只不过，用这种风格去写的话，逻辑会更清晰，也更易于维护。
甚至，你还可以把获取锁、释放锁、计数加一的逻辑封装成一个方法，对外不需要暴露锁等逻辑：
func main() {
// 封装好的计数器
var counter Counter
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(10)
// 启动10个goroutine
for i := 0; i < 10; i++ {
go func() {
defer wg.Done()
// 执行10万次累加
for j := 0; j < 100000; j++ {
counter.Incr() // 受到锁保护的方法
}
}()
}
wg.Wait()
fmt.Println(counter.Count())
}
// 线程安全的计数器类型
type Counter struct {
CounterType int
Name string
mu sync.Mutex
count uint64
}
// 加1的方法，内部使用互斥锁保护
func (c *Counter) Incr() {
c.mu.Lock()
c.count++
c.mu.Unlock()
}
// 得到计数器的值，也需要锁保护
func (c *Counter) Count() uint64 {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
return c.count
}
这节课，我介绍了并发问题的背景知识、标准库中Mutex的使用和最佳实践、通过race detector工具发现计数器程序的问题以及修复方法。相信你已经大致了解了Mutex这个同步原语。
在项目开发的初始阶段，我们可能并没有仔细地考虑资源的并发问题，因为在初始阶段，我们还不确定这个资源是否被共享。经过更加深入的设计，或者新功能的增加、代码的完善，这个时候，我们就需要考虑共享资源的并发问题了。当然，如果你能在初始阶段预见到资源会被共享并发访问就更好了。
意识到共享资源的并发访问的早晚不重要，重要的是，一旦你意识到这个问题，你就要及时通过互斥锁等手段去解决。
比如Docker issue 37583、35517、32826、30696等、kubernetes issue 72361、71617等，都是后来发现的data race而采用互斥锁Mutex进行修复的。
你已经知道，如果Mutex已经被一个goroutine获取了锁，其它等待中的goroutine们只能一直等待。那么，等这个锁释放后，等待中的goroutine中哪一个会优先获取Mutex呢？
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