如何理解 Golang 中“不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存”？
这句话是 Golang 设计哲学中非常核心的一个理念，它直接指导了 Golang 在并发编程方面的设计思路。理解这句话的关键在于区分两种截然不同的并发模型：基于共享内存的并发和基于消息传递的并发。
1. 什么是“共享内存”并发？
在传统的并发编程模型中（例如 C/C++ 中使用线程和锁），我们常常采用 共享内存 的方式来实现并发单元（通常是线程）之间的通信。
核心思想：
多个 Goroutine/线程访问同一块内存区域。 所有的并发执行单元都拥有对同一块数据结构的读写权限。
通过同步机制（如互斥锁、信号量）来协调访问。 为了避免数据竞争（多个 Goroutine 同时修改同一块内存导致不可预测的结果），我们需要引入锁或其他同步原语来保护共享内存。
工作流程示例（想象一个简单的计数器）：
1. 定义一个共享变量： `count int`
2. 启动多个 Goroutine： 每个 Goroutine 负责对 `count` 进行加一操作。
3. 加锁保护： 在 Goroutine 内部，访问 `count` 之前，必须先获取一个互斥锁（mutex）。
4. 读写共享变量： Goroutine 读取 `count` 的值，加一，然后写回。
5. 解锁： 操作完成后，释放互斥锁。
6. 循环： 重复步骤 35 直到所有 Goroutine 完成。
优点：
直观： 在某些情况下，直接操作共享内存可能比消息传递更符合程序员的直觉，特别是对于那些已经习惯了这种模型的开发者。
潜在的高性能（如果处理得当）： 如果锁的粒度非常小，且并发访问冲突不严重，共享内存模型可以实现非常高的性能，因为它避免了消息传递的开销。
缺点（为什么 Golang 说“不要通过共享内存来通信”）：
复杂性高： 管理锁和同步机制非常困难且容易出错。开发者需要仔细考虑所有可能的并发访问场景，确保锁的正确使用，否则很容易引入死锁、活锁、竞态条件等棘手的 bug。
调试困难： 基于共享内存的并发 bug 通常是“时序相关”的（timingdependent），它们只在特定的执行顺序下出现，这使得重现和调试变得异常困难。
可伸缩性差（在高并发场景）： 随着 Goroutine 数量的增加，竞争锁的 Goroutine 数量也会增加，导致锁的争用加剧，性能瓶颈出现。大量的 Goroutine 等待锁会降低系统的整体吞吐量。
容易引入数据竞争： 即使有锁，如果疏忽了某个访问点，或者锁的粒度不够精细，仍然可能发生数据竞争。
2. Golang 的“通信来共享内存”模型 (CSP Communicating Sequential Processes)
Golang 推崇的是一种基于 消息传递 的并发模型，这是受到 通信顺序进程 (Communicating Sequential Processes, CSP) 模型启发而来的。
核心思想：
Goroutine 是独立的执行单元。 每个 Goroutine 拥有自己的内存空间，默认情况下不与其他 Goroutine 直接共享内存。
通过通道 (Channel) 进行通信。 Goroutine 之间的数据传递、状态同步都通过通道来完成。
通道就像管道。 一个 Goroutine 可以向通道发送数据，另一个 Goroutine 可以从通道接收数据。
工作流程示例（使用通道实现计数器）：
1. 创建通道： `ch := make(chan int)`
2. 启动多个 Goroutine： 每个 Goroutine 负责发送一个“增加”的信号到通道。
3. 发送操作： 一个 Goroutine 发送一个值（比如 1）到通道：`ch < 1`。
4. 接收操作： 另一个 Goroutine（或者主 Goroutine）从通道接收值：`val :=
6. 关闭通道（可选）： 当所有发送者都完成后，可以关闭通道来通知接收者。
Goroutine 与通道的交互：
发送 (`ch < value`)：
如果通道是缓冲型的，并且缓冲区未满，发送操作会立即返回，Goroutine 继续执行。
如果通道是缓冲型的，并且缓冲区已满，或者通道是无缓冲型的，发送操作会阻塞，直到有其他 Goroutine 从通道接收数据。
接收 (`value :=
如果通道中没有值可用，接收操作会阻塞，直到有其他 Goroutine 向通道发送数据。
通道关闭： 从已关闭的通道接收数据会立即返回该类型的零值，并且 `ok` 变量（`val, ok :=
为什么说“通过通信来共享内存”？
这是一种更微妙的说法。它并不是说 Goroutine 不 访问共享数据，而是说访问共享数据的机制是通过通信来协调的。
数据在通道中传递时，实际上是在“共享”数据。 当一个 Goroutine 向通道发送一个数据（比如一个结构体或切片）时， Golang 的运行时会负责将这个数据复制一份或者通过其他机制安全地传递给接收者。
通信本身就是一种同步手段。 发送者在发送数据时可能需要等待接收者，接收者在接收数据时可能需要等待发送者。这种阻塞机制自然地实现了 Goroutine 之间的同步，避免了显式的锁。
数据的所有权转移。 当数据通过通道传递时，发送者可以“放心地”释放对原始数据的引用，因为接收者已经获得了数据的副本或对数据的访问权。这避免了多个 Goroutine 同时拥有对同一块内存的写权限。
简化了并发模型。 通过将并发通信抽象为消息传递，开发者只需要关注“发送什么”和“接收什么”，而无需担心底层内存访问的细节和锁的管理。
优点：
简化了并发编程： 将复杂的锁和同步机制替换为更直观的消息传递，大大降低了编写并发程序的难度和出错的可能性。
易于推理和调试： 基于消息传递的程序更容易理解其执行流程，也更容易定位 bug。
提高可伸缩性： Goroutine 之间不直接竞争共享资源（除了通道本身，但通道的内部实现是高度优化的），它们更像是独立的进程在通过消息交互，这在高并发场景下能够更好地伸缩。
避免数据竞争的根本原因： 通过强制通过通道传递数据， Golang 从根本上避免了多个 Goroutine 同时修改同一块内存的情况。
“一次写，多处读”的更安全模型： 如果你通过通道传递一个不可变的数据副本，那么多个 Goroutine 就可以安全地读取它，而不会发生修改。
3. 总结与对比
| 特性 | 共享内存并发 (传统模型) | 通信来共享内存 (Golang 模型) |
| : | : | : |
| 核心机制 | 多个执行单元访问同一块内存 | 执行单元通过通道 (Channel) 发送消息进行通信和数据交换 |
| 同步手段 | 互斥锁 (Mutex)、信号量 (Semaphore) 等显式同步原语 | 通道本身的阻塞/非阻塞机制、`select` 语句 |
| 内存访问 | 多个 Goroutine/线程可能同时读写同一块内存 | 数据通过通道传递，通常是复制或安全地转移所有权，避免同时修改 |
| 复杂性 | 高，容易出错 (死锁、竞态条件等) | 相对较低，更易于理解和推理 |
| 调试难度 | 高，bug 难以重现和定位 | 相对容易，更容易定位问题 |
| 可伸缩性 | 受限于锁的争用，在高并发下性能下降明显 | 通常具有更好的伸缩性，Goroutine 之间依赖的共享资源较少 |
| 数据竞争 | 常见问题，需要谨慎处理 | 根本上被避免 |
| 编程范式 | 强调资源共享和保护 | 强调进程（Goroutine）的独立性和消息传递 |
举个更具体的例子：银行账户转账
共享内存方式：
有两个账户 A 和 B，都有一个共享的余额 `balance` 变量。
转账操作需要获取账户 A 和账户 B 的锁（或者一个全局的锁）。
从 A 扣除，向 B 添加。
如果锁的逻辑错误，或者未获取锁，可能会导致余额不一致。
死锁：如果一个转账需要 A>B，另一个转账需要 B>A，并且同时持有对方的锁，就可能发生死锁。
通信方式 (Golang)：
有一个 `Account` struct，它有一个内部的 `balance` 变量。
`Account` struct 提供 `Deposit` 和 `Withdraw` 方法，这些方法会接收一个通道作为参数，用于接收操作指令。
或者，更 Golang 的方式是，有一个专门的 Goroutine 来管理所有账户的状态。
转账操作：发送一个包含转账信息的结构体（`{fromAccountID, toAccountID, amount}`）到一个“交易处理”通道。
交易处理 Goroutine 接收到这个消息，从源账户（本地状态）扣除，向目标账户（本地状态）添加。
优点： 交易处理 Goroutine 拥有账户的“权威性”的访问权，它内部处理所有逻辑，无需外部锁。多个 Goroutine 可以向交易处理通道发送请求，但交易处理 Goroutine 是串行地处理这些请求，从而保证了状态的一致性。
总结来说，Golang 的设计理念是鼓励开发者使用更安全、更易于管理和扩展的并发模型。
“不要通过共享内存来通信” 是对传统共享内存模型的批评，它指出了这种模型固有的复杂性和脆弱性。
“而应该通过通信来共享内存” 则是 Golang 提供的解决方案，它将并发通信和数据共享的责任转移到通道和消息传递上，从而实现更 robust 的并发程序。
这句口号是 Golang 开发者在设计并发系统时始终需要牢记的核心原则，它能帮助我们避免很多常见的并发陷阱，写出更清晰、更可靠的代码。
网友意见
这是个好问题。这句俏皮话具体说来就是，不同的线程不共享内存不用锁，线程之间通讯用channel同步也用channel。
这种并发的范式实际上已经是主流了，不提erlang，即使是C++也有很多高性能的架构是只依赖于高性能的MPSC队列，而从来不在事务逻辑里用锁。在Rust里面，配合所有权概念和Send trait，编译器能够静态的保证没有数据竞争。
用这种范式的主要优点是逻辑简单清楚，系统有高正确性。你的程序能保证每个线程里事件都是sequential consistent的，不会有竞争出现。你不需要在写完程序之后花大笔时间去debug各种诡异的线程竞争问题。在交易系统中，这个对保证交易逻辑的正确性至关重要。
另一方面很多人没有看到的是，这种范式反而会比线程之间单纯的共享内存更快。在我看到的顶尖低延迟领域，这种范式越来越主流。线程之间不用共享内存，共享内存和memory-order的细致优化被完全使用在实现高性能的无锁队列上。由于队列可以无锁，系统延迟完全没有锁的contention的影响，单线程的逻辑同时保证最低延迟。宏观上来讲，由于逻辑能够被更容易的reason about(理清？)。没有数据竞争，人会更容易而且更倾向于写出清楚的责任划分，可以随意并行的系统。大型系统的性能从来都更在乎是否有一个好的架构而通常不是去优化个别函数。
另外，这跟一份内存还是两份内存是没有关系的。很多情况下，数据从channel的一端到另一端其实并没有拷贝，而只是一个move，也就是一个指针的替换。上面所说的对延迟的影响也很容易看到这并不是通过降低速度而换取低复杂性的作法。通常正确实现这类范式的结果是速度变快而不是变慢，无论是延迟还是吞吐。
golang的特色就是它的channel是所谓的first-class citizen(一等公民)，使用方便，配套设施完备。加上go-routine，它可以在避免操作系统线程切换的overhead的同时享受channel通信的简单方便。在我看来，这应该是golang的杀手特性。
如果程序设计成通过通信来共享数据的话，那么通信的两端是不是在同一个物理设备上就无所谓了，只有这样才能实现真正的分布式计算。
golang就是在向这个方向走，但是路还很长。
比如 golang 里常见的 chan
ch := make(chan int) go func() { n := <-ch println(n) }() ch <- 123 chan 目前在golang里就是个队列，是个内存的数据结构，一个goroutine往chan里放数据，另一个goroutine从里面取数据，go程序开发者并不关心chan里面是怎么保存和传递数据的，对开发者来说chan就是个goroutine之间的通信管道。
如果golang能把chan用TCP/IP来实现，就可以达到跨设备通信的目的，甚至可以用更高速的总线来达到接近内存的性能，这样两个goroutine是可以运行在不同的物理设备上的，他们之间只通过chan通信来达到交换数据的目的，并不关心对方是不是和自己在同一个进程同一个机器上。
从架构上来讲，降低共享内存的使用，本来就是解耦和的重要手段之一，举几个例子
案例：MMORPG AOI 模块
MMORPG 服务器逻辑依赖实时计算 AOI，AOI计算模块需要实时告诉其他模块，对于某个玩家：
- 有哪些人进入了我的视线范围？
- 有哪些人离开了我的视线范围？
- 区域内的角色发生了些什么事情？
所有逻辑都依赖上述计算结果，因此角色有动作的时候才能准确的通知到对它感兴趣的人。这个计算很费 CPU，特别是 ARPG跑来跑去那种，一般放在另外一个线程来做，但这个模块又需要频繁读取各个角色之间的位置信息和一些用户基本资料。
最早的做法就是简单的加锁：
第一是对主线程维护的用户位置信息加锁，保证AOI模块读取不会出错。
第二是对AOI模块生成的结果数据加锁，方便主线程访问。
如此代码得写的相当小心，性能问题都不说了，稍有不慎状态就会弄挂，写一处代码要经常回过头去看另外一处是怎么写的，担心自己这样写会不会出错。新人加入后，经常因为漏看老代码，考虑少了几处情况，弄出问题来你还要定位一半天难以查证。
演进后的合理做法当然是 AOI和主线程之间不再有共享内存，主线程维护玩家上线下线和移动，那么它会把这些变化情况抄一份用消息发送给 AOI模块，AOI模块根据这些消息在内部构建出另外一份完整的玩家数据，自己访问不必加锁；计算好结果后，又用消息投递给主线程，主线程根据AOI模块的消息自己在内存中构建出一份AOI结果数据来，自己频繁访问也不需要加锁。
由此AOI模块得以完全脱离游戏，单独开发优化，相互之间的偶合已经降低到只有消息级别的了，由于AOI并不需要十分精密的结果，主线程针对角色位置变化不必要每次都通知AOI，隔一段时间（比如0.2秒）通知下变动情况即可。而两个线程都需要频繁的访问全局玩家坐标信息，这样各自维护一份以后，将“高频率的访问” 这个动作限制在了各自线程自己的私有数据中，完全避免了锁冲突和逻辑状态冲突。
用一定程度的数据冗余，换取了较低的模块偶合。出问题概率大大降低，可靠性也上升了，每个模块还可以单独的开发优化。
案例：IM广播进程
同频道/房间/群 人数少于5000，那么你基本不需要考虑优化广播；而你如果需要处理同频道/房间/群的人数超过 1万，甚至线上跑到10万的时候，广播优化就不得不考虑了。
第二代广播当然是拆线程，拆了线程以后跟AOI一样的由广播线程维护用户状态。然而针对不同的用户集合（频道、房间、群）广播模块需要维护的状态太多了，群的广播需要写一套，房间广播又需要写一套，用户离线推送还需要写一套，都是不同的用户数据结构。
于是第三代广播系统彻底独立成了一个唯一的广播进程，使用 “用户标签” 来决定广播的范围，不光是何种类型的逻辑需要广播了，他只是在同一个用户身上加入了不同的标签（唯一字符串），比如群1的所有用户都有一个群1的标签，频道3的用户都有一个频道3的标签。
所有逻辑模块在用户登录的时候都给用户打一个标签，这个打标签的消息汇总到广播进程自己维护的用户状态数据区，以：用户<->标签 双向关系进行维护，发广播时逻辑模块只需要告诉广播进程给什么标签的所有用户发什么广播，优先级多少即可。
广播进程组会做好命令拆分，用户分组筛选，消息合并，丢弃，压缩，节拍控制，等一系列标准化操作，比起第一代来，单次实时广播支持广播的人数从几千上升到几十万，模块间也彻底解耦了。
两个例子，做的事情都是把原来共享内存干掉，重新设计了以消息为主的接口方式，各自维护一份数据，以一定程度的数据冗余换取了更低的代码偶合，提升了性能和稳定性还有可维护性。
很多教多线程编程的书讲完多线程就讲数据锁，给人一个暗示好像以后写程序也是这样，建立了一个线程，接下来就该考虑数据共享访问的事情了。所以Erlang的成功就是给这些老模式很好的举了个反例。
所以 “减少共享内存” 和多用 “消息”，并不单单是物理分布问题，这本来就是一种良好的编程模型。它不仅针对数据，代码结构设计也同样实用，有时候不要总想着抽象点什么，弄出一大堆 Base Object/Inerface 的后果有时候是灾难性的。不同模块内部做一定程度的冗余代码，有时反而能让整个项目逻辑更加清晰起来。
所以才会说：高内聚低耦合嘛
关于冗余与偶合的关系，推荐阅读这篇文章：
Redundancy vs dependencies: which is worse?
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案例3：NUMA 架构
多CPU共享一块内存的结构很难再有大的发展，各个核之间的数据同步和控制协议的复杂度随着核的数量上升而成几何级数上升，并发访问性能却不断下降，传统的SMP结构如今碰到了很大瓶颈，
因此同物理主机内部也出现了 NUMA结构，让不同核心访问各自独立的内存区域，由此核心数量可以大大提升，Linux内核已早已支持这样的结构。而很多程序至今仍然用SMP的方式进行编码。
倘若哪天NUMA逐步取代SMP时，要写高性能服务端代码，共享内存这玩意儿，估计你想用都用不了了。
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反例：XXＧＡＭＥ服务端引擎
国内某两个字母的最大型的休闲游戏平台，XXGAME，游戏为了避免逻辑崩溃影响网络链接，十多年前就把网络进程独立出来了，逻辑一个进程，网络一个进程，其实就是大多数架构的 LinkServer / Gate 和业务的关系，网络进程和业务之间使用socket通信即可（Linux2.6以后本地 socket通行有 short cut，性能和本地管道一样，基本等同 两次memcpy）。可XXGame服务端引擎，发明了一个 “牛逼的” 共享内存模块，用共享内存+RingBuffer 来给网络进程和逻辑进程做数据交换用，然后写了一大堆觉得很高明的代码来维护这个东西。
听说这套引擎后来还用到了该公司其他牛逼的大型游戏中去了。
这里问一句，网卡每秒钟能传输多少数据？内存的带宽是网卡的多少倍？写那么多的代码避免了一到两次memcpy换来把时间从 100降低到 99，却让代码之间充满了各种偶合，飞线，好玩么？十多年前我听说这套架构的时候就笑了，如今十多年过去了，面对那么多新产生的架构方法和设计理念，你们这套模块自己都不敢怎么改了吧？新人都不敢给他们怎么维护了吧？要不怎么我最近听着还有好几个游戏在用这么老的模式呢。
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今天也并非向大家提倡纯粹无状态的actor，上面aoi的例子内部实现仍然是个状态机。但进程和线程间的状态隔离内存隔离，以冗余换低耦合本来就是一种经住实践考验的好思路。
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