Golang并发统计技巧：goroutine与原子操作应用

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个Golang开发实战，手把手教大家学习《Golang并发统计技巧：goroutine与原子操作应用》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

不能直接用普通变量做并发计数，因为count++非原子操作（读-改-写三步），会导致数据竞争；应使用sync/atomic包的原子操作，如atomic.AddInt64和atomic.LoadInt64，且所有读写必须统一走原子操作。

为什么不能直接用普通变量做并发计数

多个 goroutine 同时对一个 int 变量执行 ++，结果大概率比预期小。这不是“偶尔出错”，而是因为 count++ 实际包含三步：读取、加1、写回——中间可能被其他 goroutine 打断。Go 的竞态检测器（go run -race）会立刻报出 Data race 错误。

sync/atomic 是最轻量的正确解法

适用于单个数值的增减、比较交换等简单操作，无锁、零分配、性能接近汇编。注意类型必须严格匹配：int64 不能用 atomic.AddInt32，uint32 不能用 atomic.AddUint64。

• 计数器必须声明为 int64（即使你只计到 100），因为 atomic 对 int 没有通用函数，且 int 在 32 位系统上非原子
• 用 atomic.AddInt64(&counter, 1) 替代 counter++；用 atomic.LoadInt64(&counter) 读值，不要直接读变量
• 避免混用：一旦用了 atomic，所有读写都必须走原子操作，否则仍存在数据竞争

package main

import (
    "fmt"
    "sync/atomic"
    "time"
)

func main() {
    var counter int64 = 0
    var wg sync.WaitGroup

    for i := 0; i 

<h3>什么时候该换 sync.Mutex 而不是硬套 atomic</h3>
<p><code>sync/atomic</code> 只能处理单个值的简单操作。一旦统计逻辑变复杂——比如要同时更新计数器和记录最后更新时间、或需要条件重置、或要聚合多个字段（成功数/失败数/平均耗时）——就必须升级到 <code>sync.Mutex</code> 或 <code>sync.RWMutex</code>。</p>

• 别为了“看起来快”强行拆解逻辑去适配 atomic，可读性和正确性优先
• 如果读多写少（如高频查询当前统计值，低频更新），用 sync.RWMutex 提升并发读性能
• Mutex 保护的是临界区代码段，不是某个变量；锁粒度要尽量小，但别细到每行都加锁

map 并发读写必须加锁或换 sync.Map

原生 map 非并发安全。直接在多个 goroutine 里 m[key]++ 会 panic：fatal error: concurrent map writes。

• 若 key 数量可控、读写频率均衡，用 sync.Mutex 包裹 map 操作最直观
• 若 key 极多、读远多于写、且能接受弱一致性（如统计上报场景），可用 sync.Map，但它不支持遍历和 len()，且内部有额外指针跳转开销
• 千万别用 map + atomic 混合——atomic 对 map 本身无效，只对指针或整数有用

容易被忽略的一点：哪怕你只读 map，只要其他 goroutine 在写，也必须加锁（或使用 sync.Map 的 Load 方法）。Go 不保证非同步读的内存可见性。

到这里，我们也就讲完了《Golang并发统计技巧：goroutine与原子操作应用》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！