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ch9/ch9-01.md
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@@ -114,7 +114,7 @@ func Icon(name string) image.Image { return icons[name] }
第二种避免数据竞争的方法是，避免从多个goroutine访问变量。这也是前一章中大多数程序所采用的方法。例如前面的并发web爬虫(§8.6)的main goroutine是唯一一个能够访问seen map的goroutine，而聊天服务器(§8.10)中的broadcaster goroutine是唯一一个能够访问clients map的goroutine。这些变量都被限定在了一个单独的goroutine中。
由于其它的goroutine不能够直接访问变量，它们只能使用一个channel来发送给指定的goroutine请求来查询更新变量。这也就是Go的口头禅“不要使用共享数据来通信；使用通信来共享数据”。一个提供对一个指定的变量通过cahnnel来请求的goroutine叫做这个变量的监控(monitor)goroutine。例如broadcaster goroutine会监控(monitor)clients map的全部访问。
由于其它的goroutine不能够直接访问变量，它们只能使用一个channel来发送给指定的goroutine请求来查询更新变量。这也就是Go的口头禅“不要使用共享数据来通信；使用通信来共享数据”。一个提供对一个指定的变量通过channel来请求的goroutine叫做这个变量的监控(monitor)goroutine。例如broadcaster goroutine会监控(monitor)clients map的全部访问。
下面是一个重写了的银行的例子，这个例子中balance变量被限制在了monitor goroutine中，名为teller：

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ch9/ch9-07.md
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@@ -2,7 +2,7 @@
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。我们的解决方案会是并发安全且会避免对整个缓存加锁而导致所有操作都去争一个锁的设计。
我们将使用下面的httpGetBody函数作为我们需要缓存的函数的一个样例。这个函数会去进行HTTP GET请求并且获取http响应body。对这个函数的调用本身开销是比较大的，所以我们尽量尽量避免在不必要的时候反复调用。
我们将使用下面的httpGetBody函数作为我们需要缓存的函数的一个样例。这个函数会去进行HTTP GET请求并且获取http响应body。对这个函数的调用本身开销是比较大的，所以我们尽量避免在不必要的时候反复调用。
```go
func httpGetBody(url string) (interface{}, error) {
@@ -115,7 +115,7 @@ n.Wait()
这次测试跑起来更快了，然而不幸的是貌似这个测试不是每次都能够正常工作。我们注意到有一些意料之外的cache miss(缓存未命中)，或者命中了缓存但却返回了错误的值，或者甚至会直接崩溃。
但更糟糕的是，有时候这个程序还是能正确的运行(译：也就是最让人崩溃的偶发bug)，所以我们甚至可能都不会意识到这个程序有bug。。但是我们可以使用-race这个flag来运行程序，竞争检测器(§9.6)会打印像下面这样的报告：
但更糟糕的是，有时候这个程序还是能正确的运行(译：也就是最让人崩溃的偶发bug)，所以我们甚至可能都不会意识到这个程序有bug。但是我们可以使用-race这个flag来运行程序，竞争检测器(§9.6)会打印像下面这样的报告：
```
$ go test -run=TestConcurrent -race -v gopl.io/ch9/memo1
@@ -201,7 +201,7 @@ func (memo *Memo) Get(key string) (value interface{}, err error) {
}
```
这些修改使性能再次得到了提升，但有一些URL被获取了两次。这种情况在两个以上的goroutine同一时刻调用Get来请求同样的URL时会发生。多个goroutine一起查询cache，发现没有值，然后一起调用f这个慢不拉叽的函数。在得到结果后，也都会去去更新map。其中一个获得的结果会覆盖掉另一个的结果。
这些修改使性能再次得到了提升，但有一些URL被获取了两次。这种情况在两个以上的goroutine同一时刻调用Get来请求同样的URL时会发生。多个goroutine一起查询cache，发现没有值，然后一起调用f这个慢不拉叽的函数。在得到结果后，也都会去更新map。其中一个获得的结果会覆盖掉另一个的结果。
理想情况下是应该避免掉多余的工作的。而这种“避免”工作一般被称为duplicate suppression(重复抑制/避免)。下面版本的Memo每一个map元素都是指向一个条目的指针。每一个条目包含对函数f调用结果的内容缓存。与之前不同的是这次entry还包含了一个叫ready的channel。在条目的结果被设置之后，这个channel就会被关闭，以向其它goroutine广播(§8.9)去读取该条目内的结果是安全的了。

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ch9/ch9-08-1.md
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@@ -1,6 +1,6 @@
### 9.8.1. 动态栈
每一个OS线程都有一个固定大小的内存块(一般会是2MB)来做栈，这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为2MB的栈对于一个小小的goroutine来说是很大的内存浪费，比如对于我们用到的，一个只是用来WaitGroup之后关闭channel的goroutine来说。而对于go程序来说，同时创建成百上千个gorutine是非常普遍的，如果每一个goroutine都需要这么大的栈的话，那这么多的goroutine就不太可能了。除去大小的问题之外，固定大小的栈对于更复杂或者更深层次的递归函数调用来说显然是不够的。修改固定的大小可以提升空间的利用率允许创建更多的线程，并且可以允许更深的递归调用，不过这两者是没法同时兼备的。
每一个OS线程都有一个固定大小的内存块(一般会是2MB)来做栈，这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为2MB的栈对于一个小小的goroutine来说是很大的内存浪费，比如对于我们用到的，一个只是用来WaitGroup之后关闭channel的goroutine来说。而对于go程序来说，同时创建成百上千个goroutine是非常普遍的，如果每一个goroutine都需要这么大的栈的话，那这么多的goroutine就不太可能了。除去大小的问题之外，固定大小的栈对于更复杂或者更深层次的递归函数调用来说显然是不够的。修改固定的大小可以提升空间的利用率允许创建更多的线程，并且可以允许更深的递归调用，不过这两者是没法同时兼备的。
相反，一个goroutine会以一个很小的栈开始其生命周期，一般只需要2KB。一个goroutine的栈，和操作系统线程一样，会保存其活跃或挂起的函数调用的本地变量，但是和OS线程不太一样的是一个goroutine的栈大小并不是固定的；栈的大小会根据需要动态地伸缩。而goroutine的栈的最大值有1GB，比传统的固定大小的线程栈要大得多，尽管一般情况下，大多goroutine都不需要这么大的栈。

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ch9/ch9-08-2.md
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@@ -4,6 +4,6 @@ OS线程会被操作系统内核调度。每几毫秒，一个硬件计时器会
Go的运行时包含了其自己的调度器，这个调度器使用了一些技术手段，比如m:n调度，因为其会在n个操作系统线程上多工(调度)m个goroutine。Go调度器的工作和内核的调度是相似的，但是这个调度器只关注单独的Go程序中的goroutine(译注：按程序独立)。
和操作系统的线程调度不同的是，Go调度器并不是用一个硬件定时器而是被Go语言"建筑"本身进行调度的。例如当一个goroutine调用了time.Sleep或者被channel调用或者mutex操作阻塞时，调度器会使其进入休眠并开始执行另一个goroutine直到时机到了再去唤醒第一个goroutine。因为因为这种调度方式不需要进入内核的上下文，所以重新调度一个goroutine比调度一个线程代价要低得多。
和操作系统的线程调度不同的是，Go调度器并不是用一个硬件定时器而是被Go语言"建筑"本身进行调度的。例如当一个goroutine调用了time.Sleep或者被channel调用或者mutex操作阻塞时，调度器会使其进入休眠并开始执行另一个goroutine直到时机到了再去唤醒第一个goroutine。因为这种调度方式不需要进入内核的上下文，所以重新调度一个goroutine比调度一个线程代价要低得多。
练习 9.5: 写一个有两个goroutine的程序，两个goroutine会向两个无buffer channel反复地发送ping-pong消息。这样的程序每秒可以支持多少次通信？

2
ch9/ch9-08-3.md
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@@ -2,7 +2,7 @@
Go的调度器使用了一个叫做GOMAXPROCS的变量来决定会有多少个操作系统的线程同时执行Go的代码。其默认的值是运行机器上的CPU的核心数，所以在一个有8个核心的机器上时，调度器一次会在8个OS线程上去调度GO代码。(GOMAXPROCS是前面说的m:n调度中的n)。在休眠中的或者在通信中被阻塞的goroutine是不需要一个对应的线程来做调度的。在I/O中或系统调用中或调用非Go语言函数时，是需要一个对应的操作系统线程的，但是GOMAXPROCS并不需要将这几种情况计数在内。
你可以用GOMAXPROCS的环境变量吕显式地控制这个参数，或者也可以在运行时用runtime.GOMAXPROCS函数来修改它。我们在下面的小程序中会看到GOMAXPROCS的效果，这个程序会无限打印0和1。
你可以用GOMAXPROCS的环境变量来显式地控制这个参数，或者也可以在运行时用runtime.GOMAXPROCS函数来修改它。我们在下面的小程序中会看到GOMAXPROCS的效果，这个程序会无限打印0和1。
```go