如何在Golang中实现并发数据统计

使用sync.Mutex、channel和atomic实现并发统计：先通过Mutex保护共享计数器，再用channel聚合局部结果，最后以atomic实现无锁高效计数，结合WaitGroup协调完成，确保数据安全与程序性能。

在Golang中实现并发数据统计，关键在于安全地处理多个goroutine对共享数据的读写。Go语言提供了多种机制来避免竞态条件，确保统计结果准确。核心方法包括使用sync.Mutex保护共享变量、利用sync.WaitGroup协调goroutine完成，以及通过channel进行安全通信。

使用 Mutex 保护共享计数器

当多个goroutine同时更新同一个计数器时，必须加锁防止数据竞争。

定义一个全局计数器和互斥锁，每次更新前加锁，更新后解锁。

• 声明var counter int和var mu sync.Mutex
• 在每个goroutine中调用mu.Lock()和mu.Unlock()
• 适合简单场景，如统计请求数、错误次数等

使用 channel 进行聚合统计

将每个goroutine的局部结果发送到channel，由主goroutine统一汇总。

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ShopEx助理

一个类似淘宝助理、ebay助理的客户端程序，用来方便的在本地处理商店数据，并能够在本地商店、网上商店和第三方平台之间实现数据上传下载功能的工具。功能说明如下：1.连接本地商店：您可以使用ShopEx助理连接一个本地安装的商店系统，这样就可以使用助理对本地商店的商品数据进行编辑等操作，并且数据也将存放在本地商店数据库中。默认是选择“本地未安装商店”，本地还未安

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避免共享状态，提高程序可维护性。

• 创建缓冲或非缓冲channel接收统计片段
• 每个工作goroutine处理完数据后发送结果到channel
• 主goroutine使用for range接收并累加
• 配合sync.WaitGroup确保所有任务完成

使用 atomic 操作进行无锁计数

对于基础类型（如int64）的递增、递减，sync/atomic提供高效的无锁操作。

适用于只做增减或赋值的简单计数，不能用于复杂逻辑。

• 导入"sync/atomic"
• 使用atomic.AddInt64(&counter, 1)
• 性能优于Mutex，尤其在高并发下

基本上就这些。选择哪种方式取决于具体需求：若只是计数，优先考虑atomic；若需要保护结构体或复杂操作，用Mutex；若想解耦生产与消费，用channel。合理组合这些工具，就能写出高效安全的并发统计代码。不复杂但容易忽略细节，比如忘记解锁或漏掉WaitGroup的Done。

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