GO语言之包和工具
现在随便一个小程序的实现都可能包含超过10000个函数。然而作者一般只需要考虑其中很小的一部分和做很少的设计，因为绝大部分代码都是由他人编写的，它们通过类似包或模块的方式被重用。
最近更新
GO语言之基于共享变量的并发【Goroutines和线程】
在上一章中我们说goroutine和操作系统的线程区别可以先忽略。尽管两者的区别实际上只是一个量的区别，但量变会引起质变的道理同样适用于goroutine和线程。现在正是我们来区分开两者的最佳时机。
GO语言之基于共享变量的并发【并发的非阻塞缓存】
本节中我们会做一个无阻塞的缓存，这种工具可以帮助我们来解决现实世界中并发程序出现但没有现成的库可以解决的问题。这个问题叫作缓存（memoizing）函数（译注：Memoization的定义： memoization 一词是Donald Michie 根据拉丁语memorandum杜撰的一个词。相应的动词、过去分词、ing形式有memoiz、memoized、memoizing），也就是说，我们需要缓存函数的返回结果，这样在对函数进行调用的时候，我们就只需要一次计算，之后只要返回计算的结果就可以了。
GO语言之基于共享变量的并发【竞争条件检测】
即使我们小心到不能再小心，但在并发程序中犯错还是太容易了。幸运的是，Go的runtime和工具链为我们装备了一个复杂但好用的动态分析工具，竞争检查器（the race detector）。
GO语言之基于共享变量的并发【sync.Once惰性初始化】
如果初始化成本比较大的话，那么将初始化延迟到需要的时候再去做就是一个比较好的选择。如果在程序启动的时候就去做这类初始化的话，会增加程序的启动时间，并且因为执行的时候可能也并不需要这些变量，所以实际上有一些浪费。
GO语言之基于共享变量的并发【内存同步】
你可能比较纠结为什么Balance方法需要用到互斥条件，无论是基于channel还是基于互斥量。毕竟和存款不一样，它只由一个简单的操作组成，所以不会碰到其它goroutine在其执行“期间”执行其它逻辑的风险。这里使用mutex有两方面考虑。第一Balance不会在其它操作比如Withdraw“中间”执行。第二（更重要的）是“同步”不仅仅是一堆goroutine执行顺序的问题，同样也会涉及到内存的问题。
GO语言之基于共享变量的并发【sync.RWMutex读写锁】
在100刀的存款消失时不做记录多少还是会让我们有一些恐慌，Bob写了一个程序，每秒运行几百次来检查他的银行余额。他会在家，在工作中，甚至会在他的手机上来运行这个程序。银行注意到这些陡增的流量使得存款和取款有了延时，因为所有的余额查询请求是顺序执行的，这样会互斥地获得锁，并且会暂时阻止其它的goroutine运行。
GO语言之基于共享变量的并发【sync.Mutex互斥锁】
在前面，我们使用了一个buffered channel作为一个计数信号量，来保证最多只有20个goroutine会同时执行HTTP请求。同理，我们可以用一个容量只有1的channel来保证最多只有一个goroutine在同一时刻访问一个共享变量。一个只能为1和0的信号量叫做二元信号量（binary semaphore）。
GO语言之基于共享变量的并发【竞争条件】
在一个线性（就是说只有一个goroutine的）的程序中，程序的执行顺序只由程序的逻辑来决定。例如，我们有一段语句序列，第一个在第二个之前（废话），以此类推。在有两个或更多goroutine的程序中，每一个goroutine内的语句也是按照既定的顺序去执行的，但是一般情况下我们没法去知道分别位于两个goroutine的事件x和y的执行顺序，x是在y之前还是之后还是同时发生是没法判断的。当我们没有办法自信地确认一个事件是在另一个事件的前面或者后面发生的话，就说明x和y这两个事件是并发的。
GO语言之基于共享变量的并发
前一章我们介绍了一些使用goroutine和channel这样直接而自然的方式来实现并发的方法。然而这样做我们实际上回避了在写并发代码时必须处理的一些重要而且细微的问题。