目前，WebServer几种主流的并发模型：
- 多线程，每个线程一次处理一个请求，在当前请求处理完成之前不会接收其它请求；但在高并发环境下，多线程的开销比较大；
- 基于回调的异步IO，如Nginx服务器使用的epoll模型，这种模式通过事件驱动的方式使用异步IO，使服务器持续运转，但人的思维模式是串行的，大量回调函数会把流程分割，对于问题本身的反应不够自然；
- 协程，不需要抢占式调度，可以有效提高线程的任务并发性，而避免多线程的缺点；但原生支持协程的语言还很少。
协程（coroutine）是Go语言中的轻量级线程实现，由Go运行时（runtime）管理。
在一个函数调用前加上go关键字，这次调用就会在一个新的goroutine中并发执行。当被调用的函数返回时，这个goroutine也自动结束。需要注意的是，如果这个函数有返回值，那么这个返回值会被丢弃。
先看下面的例子：
func Add(x, y int) {
z := x + y
fmt.Println(z)
}
func main() {
for i:=0; i<10; i++ {
go Add(i, i)
}
}执行上面的代码，会发现屏幕什么也没打印出来，程序就退出了。
对于上面的例子，main()函数启动了10个goroutine，然后返回，这时程序就退出了，而被启动的执行Add()的goroutine没来得及执行。我们想要让main()函数等待所有goroutine退出后再返回，但如何知道goroutine都退出了呢？这就引出了多个goroutine之间通信的问题。
在工程上，有两种最常见的并发通信模型：共享内存和消息。
来看下面的例子，10个goroutine共享了变量counter，每个goroutine执行完成后，将counter值加1.因为10个goroutine是并发执行的，所以我们还引入了锁，也就是代码中的lock变量。在main()函数中，使用for循环来不断检查counter值，当其值达到10时，说明所有goroutine都执行完毕了，这时main()返回，程序退出。
package main
import (
"fmt"
"sync"
"runtime"
)
var counter int = 0
func Count(lock *sync.Mutex) {
lock.Lock()
counter++
fmt.Println("counter =", counter)
lock.Unlock()
}
func main() {
lock := &sync.Mutex{}
for i:=0; i<10; i++ {
go Count(lock)
}
for {
lock.Lock()
c := counter
lock.Unlock()
runtime.Gosched() // 出让时间片
if c >= 10 {
break
}
}
}上面的例子，使用了锁变量（属于一种共享内存）来同步协程，事实上Go语言主要使用消息机制（channel）来作为通信模型。
channel
消息机制认为每个并发单元是自包含的、独立的个体，并且都有自己的变量，但在不同并发单元间这些变量不共享。每个并发单元的输入和输出只有一种，那就是消息。
channel是Go语言在语言级别提供的goroutine间的通信方式，我们可以使用channel在多个goroutine之间传递消息。channel是进程内的通信方式，因此通过channel传递对象的过程和调用函数时的参数传递行为比较一致，比如也可以传递指针等。
channel是类型相关的，一个channel只能传递一种类型的值，这个类型需要在声明channel时指定。
channel的声明形式为：
var chanName chan ElementType
举个例子，声明一个传递int类型的channel：
var ch chan int
使用内置函数make()定义一个channel：
ch := make(chan int)
在channel的用法中，最常见的包括写入和读出：
// 将一个数据value写入至channel，这会导致阻塞，直到有其他goroutine从这个channel中读取数据
ch <- value
// 从channel中读取数据，如果channel之前没有写入数据，也会导致阻塞，直到channel中被写入数据为止
value := <-ch
可以关闭不再使用的channel：
close(ch)
我们还可以创建一个带缓冲的channel：
c := make(chan int, 1024)
// 从带缓冲的channel中读数据
for i:=range c {
...
}此时，创建一个大小为1024的int类型的channel，即使没有读取方，写入方也可以一直往channel里写入，在缓冲区被填完之前都不会阻塞。
现在利用channel来重写上面的例子：
func Count(ch chan int) {
ch <- 1
fmt.Println("Counting")
}
func main() {
chs := make([] chan int, 10)
for i:=0; i<10; i++ {
chs[i] = make(chan int)
go Count(chs[i])
}
for _, ch := range(chs) {
<-ch
}
}在这个例子中，定义了一个包含10个channel的数组，并把数组中的每个channel分配给10个不同的goroutine。在每个goroutine完成后，向goroutine写入一个数据，在这个channel被读取前，这个操作是阻塞的。在所有的goroutine启动完成后，依次从10个channel中读取数据，在对应的channel写入数据前，这个操作也是阻塞的。这样，就用channel实现了类似锁的功能，并保证了所有goroutine完成后main()才返回。
另外，我们在将一个channel变量传递到一个函数时，可以通过将其指定为单向channel变量，从而限制该函数中可以对此channel的操作。
单向channel变量的声明：
var ch1 chan int // 普通channel
var ch2 chan <- int // 只用于写int数据
var ch3 <-chan int // 只用于读int数据
可以通过类型转换，将一个channel转换为单向的：
ch4 := make(chan int)
ch5 := <-chan int(ch4) // 单向读
ch6 := chan<- int(ch4) //单向写
单向channel的作用有点类似于c++中的const关键字，用于遵循代码“最小权限原则”。
例如在一个函数中使用单向读channel：
func Parse(ch <-chan int) {
for value := range ch {
fmt.Println("Parsing value", value)
}
}
channel作为一种原生类型，本身也可以通过channel进行传递，例如下面这个流式处理结构：
type PipeData struct {
value int
handler func(int) int
next chan int
}
func handle(queue chan *PipeData) {
for data := range queue {
data.next <- data.handler(data.value)
}
}
select
在UNIX中，select()函数用来监控一组描述符，该机制常被用于实现高并发的socket服务器程序。Go语言直接在语言级别支持select关键字，用于处理异步IO问题，大致结构如下：
select {
case <- chan1:
// 如果chan1成功读到数据
case chan2 <- 1:
// 如果成功向chan2写入数据
default:
// 默认分支
}
Go语言没有对channel提供直接的超时处理机制，但我们可以利用select来间接实现，例如：
timeout := make(chan bool, 1)
go func() {
time.Sleep(1e9)
timeout <- true
}()
switch {
case <- ch:
// 从ch中读取到数据
case <- timeout:
// 没有从ch中读取到数据，但从timeout中读取到了数据
}这样使用select就可以避免永久等待的问题，因为程序会在timeout中获取到一个数据后继续执行，而无论对ch的读取是否还处于等待状态。
同步锁
Go语言包中的sync包提供了两种锁类型：sync.Mutex和sync.RWMutex，前者是互斥锁，后者是读写锁。
使用锁的经典模式：
var lck sync.Mutex
func foo() {
lck.Lock()
defer lck.Unlock()
// ...
}lck.Lock()会阻塞直到获取锁，然后利用defer语句在函数返回时自动释放锁。
对于从全局角度只需要运行一次的代码，比如全局初始化操作，Go语言提供了一个once类型来保证全局的唯一性操作，如下：
var flag int32
var once sync.Once
func initialize() {
flag = 3
fmt.Println(flag)
}
func setup() {
once.Do(initialize)
}
func main() {
setup()
setup()
}flag只别打印 了一次。
另外，为了更好的地控制并行中的原子操作，sync包还提供了一个atomic子包，支持对于一些基础数据类型的原子操作函数，比如经典的CAS函数：
func CompareAndSwapUnit64(val *uint64, old, new uint64) (swapped bool)