使用互斥锁、通道、原子操作和context是Go中避免数据竞争的关键方法。通过sync.Mutex保护共享资源，适用于读写均衡场景；读多写少时用RWMutex提升性能，并配合defer解锁；优先通过channel传递数据而非共享内存，将状态管理集中于单一goroutine，天然避免竞争；对计数器等简单类型使用sync/atomic原子操作，性能更优；利用context传递请求作用域数据和控制goroutine生命周期，减少全局共享；结合-race检测工具在测试中发现潜在问题。
在Go语言中，多个goroutine同时访问共享数据且至少有一个在写入时，就可能发生数据竞争。避免数据竞争是编写稳定并发程序的关键。以下是几种常用且有效的做法。
使用互斥锁保护共享资源
最直接的方式是使用sync.Mutex或sync.RWMutex来确保同一时间只有一个goroutine能访问共享数据。
说明：每次读写共享变量前加锁，操作完成后立即解锁。
- 适用于读少写多或读写均衡的场景用Mutex
- 读多写少时可使用RWMutex提升性能
- 注意不要忘记解锁，推荐用defer mu.Unlock()确保释放
通过通道（channel）传递数据而非共享
Go提倡“不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存”。
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建议：将共享数据的操作集中在一个goroutine中，其他goroutine通过channel发送请求。
- 例如用一个专有goroutine管理配置更新，外部通过channel发送修改指令
- 这种方式天然避免了竞争，逻辑更清晰
- 适合状态机、配置管理等场景
使用原子操作处理简单类型
对于int32、int64、指针等基础类型，可用sync/atomic包进行原子操作。
适用情况：计数器、标志位、状态切换等轻量级场景。
- 如atomic.LoadInt64、atomic.AddInt64
- 性能优于锁，但仅限于支持的类型和操作
- 不能替代复杂结构的同步
利用context避免跨goroutine状态共享
很多原本需要共享的数据（如超时、取消信号、请求唯一ID），可通过context.Context安全传递。
好处：减少对全局变量或闭包共享的依赖，降低出错概率。
- 传递请求作用域的值，避免使用全局变量
- 统一控制goroutine生命周期，防止泄漏
基本上就这些。关键是根据场景选择合适的方法：简单计数用原子操作，结构化状态优先考虑channel，临时共享数据加锁保护。配合-race编译运行开启竞态检测，能在测试阶段发现大多数问题。
