# Go 狀態協程 在上面的例子中，我們演示了如何通過使用mutex來在多個協程之間共享狀態。另外一種方法是使用協程內置的同步機制來實現。這種基于通道的方法和Go的通過消息共享內存，保證每份數據為單獨的協程所有的理念是一致的。 ```go package main import ( "fmt" "math/rand" "sync/atomic" "time" ) // 在這個例子中，將有一個單獨的協程擁有這個狀態。這樣可以 // 保證這個數據不會被并行訪問所破壞。為了讀寫這個狀態，其 // 他的協程將向這個協程發送信息并且相應地接受返回信息。 // 這些`readOp`和`writeOp`結構體封裝了這些請求和回復 type readOp struct { key int resp chan int } type writeOp struct { key int val int resp chan bool } func main() { // 我們將計算我們執行了多少次操作 var ops int64 = 0 // reads和writes通道將被其他協程用來從中讀取或寫入數據 reads := make(chan *readOp) writes := make(chan *writeOp) // 這個是擁有`state`的協程，`state`是一個協程的私有map // 變量。這個協程不斷地`select`通道`reads`和`writes`， // 當有請求來臨的時候進行回復。一旦有請求，首先執行所 // 請求的操作，然后給`resp`通道發送一個表示請求成功的值。 go func() { var state = make(map[int]int) for { select { case read := <-reads: read.resp <- state[read.key] case write := <-writes: state[write.key] = write.val write.resp <- true } } }() // 這里啟動了100個協程來向擁有狀態的協程請求讀數據。 // 每次讀操作都需要創建一個`readOp`，然后發送到`reads` // 通道，然后等待接收請求回復 for r := 0; r < 100; r++ { go func() { for { read := &readOp{ key: rand.Intn(5), resp: make(chan int)} reads <- read <-read.resp atomic.AddInt64(&ops, 1) } }() } // 我們開啟10個寫協程 for w := 0; w < 10; w++ { go func() { for { write := &writeOp{ key: rand.Intn(5), val: rand.Intn(100), resp: make(chan bool)} writes <- write <-write.resp atomic.AddInt64(&ops, 1) } }() } // 讓協程運行1秒鐘 time.Sleep(time.Second) // 最后輸出操作數量ops的值 opsFinal := atomic.LoadInt64(&ops) fmt.Println("ops:", opsFinal) } ``` 運行結果 ``` ops: 880578 ``` 運行這個程序，我們會看到基于協程的狀態管理每秒可以處理800, 000個操作。對于這個例子來講，基于協程的方法比基于mutex的方法更加復雜一點。當然在某些情況下還是很有用的。例如你有很多復雜的協程，而且管理多個mutex可能導致錯誤。 當然你可以選擇使用任意一種方法，只要你保證這種方法讓你覺得很舒服而且也能保證程序的正確性。