面试官总爱问Go的并发模型，这确实是个好问题。想象一下，当其他语言还在用笨重的线程池时，Go已经让成千上万的goroutine在跳舞了。CSP模型就像个高效的邮局系统，goroutine是邮递员，channel就是他们传递消息的信箱。
goroutine和线程的区别特别有意思。你可以把线程想象成重量级拳击手，每次上场都要做全套热身；而goroutine更像是轻量级的体操运动员，一个跟头就能翻出十万八千里。Go运行时能轻松管理百万级goroutine，这在传统线程模型里简直不可想象。关键在于goroutine的栈空间会动态增长，初始只要2KB，比线程MB级别的栈节省太多了。
说到channel，它就像是goroutine之间的高速公路。有缓冲的channel像快递中转站，能暂存货物；无缓冲的channel则要求收发双方必须同时在线，像极了即时视频通话。记得有次我写爬虫，用channel控制并发数，效果出奇的好。比如ch := make(chan int, 10)就创建了个能缓冲10个元素的通道，完美解决了资源竞争问题。
初学者常问：为什么channel要设计成类型化的？这其实是个绝妙的安全措施。就像你不会把牛奶倒进邮箱里，类型化的channel确保只有特定类型的数据能流通。当看到chan string时，你就知道这是个专门传输字符串的管道，编译器会帮你拦住所有不速之客。
面试时被问到select关键字，我总想起那个经典的比喻：select就像个多功能的遥控器，能同时监控多个频道的节目。当某个channel有信号时，它就立即切换过去。最神奇的是default分支，就像电视的待机模式，当所有频道都没节目时自动激活。记得有次实现超时控制，用select { case <-time.After(2*time.Second): ... }优雅地解决了阻塞问题。
sync包里的工具简直就是并发编程的瑞士军刀。Mutex这把锁特别有意思，它不像其他语言的锁那么重，但足够保护临界区。有个常见的坑是忘记解锁，这时候defer就派上用场了。WaitGroup则像个幼儿园老师，得先告诉它有多少个小朋友要照看（Add），等每个小朋友完成活动（Done），最后才能放学（Wait）。有次我忘记调用Done，程序就永远等在那里，像极了忘记接孩子的家长。
说到并发安全的数据结构，sync.Map是个有趣的例子。普通map在并发读写时会panic，就像多人同时修改Excel表格。sync.Map内部用了特殊的分片锁机制，读多写少的场景下性能特别好。不过要注意，它不保证遍历时的原子性，就像你不能边整理书架边让人找书。atomic包更神奇，直接利用CPU的原子指令，适合计数器这类简单场景，性能比Mutex高出一个数量级。
竞态条件就像多人同时编辑同一份文档，最后保存的人会覆盖其他人的修改。Go的-race检测器简直是神器，编译时加上-race参数就能自动发现这类问题。有次我发现一个计数器的值总是比预期小，开启竞态检测后立刻定位到问题：多个goroutine在没有同步的情况下修改同一个变量。解决方案很简单，加个Mutex或者用atomic包就能搞定。但要注意，过度使用锁会导致性能问题，就像给整栋楼只装一把大门钥匙。
死锁问题特别让人头疼，就像四个人围坐在桌子旁，每人手里拿着别人需要的叉子。Go的pprof工具能生成goroutine的堆栈信息，看到所有goroutine都在等什么。最常见的死锁场景是忘记释放锁，或者在持有锁时又去获取另一把锁。预防死锁的黄金法则：按固定顺序获取锁，设置超时机制，或者干脆用channel替代锁。记得有次我用了带缓冲的channel来解耦生产者和消费者，完美避免了死锁问题。
内存可见性问题最诡异，就像办公室里传话游戏，每个人听到的版本都不一样。Go的内存模型规定了goroutine之间变量的可见性规则。sync包里的原子操作和锁都能建立happens-before关系，确保修改对其他goroutine可见。有个经典案例是使用Done通道关闭goroutine，如果不遵循内存模型规则，可能会漏掉关闭信号。context包是个更好的选择，它能优雅地传播取消信号，还能附带超时控制。
面试官最爱问的worker pool模式其实就像餐厅的后厨管理。想象你开了一家餐馆，不能每来一个客人就新雇一个厨师，也不能只有一个厨师忙得团团转。用buffered channel实现worker pool特别优雅，就像给厨房安排固定数量的厨师。我最近实现的版本用了两层channel：任务队列和结果队列，配合WaitGroup等待所有worker完成任务。最妙的是可以通过调整worker数量来找到性能最佳点，就像根据客流量调整厨师人数一样。
高并发优化是个精细活，有时候加锁反而会让性能更差。有次面试官让我优化一个计数器服务，我第一反应是用Mutex，结果他让我再想想。后来发现用atomic包的原子操作性能提升了40倍！但要注意，原子操作只适合简单场景，复杂逻辑还是得上锁。另一个技巧是sharding，把一个大锁拆分成多个小锁，就像把超市的单个收银台改成多个收银通道。sync.Map也是个好东西，特别适合读多写少的场景，它内部用了类似分片的思想。
真实面试题往往藏着陷阱。上周朋友遇到一道题：用三个goroutine交替打印ABC。看起来简单，但不用channel同步的话输出会乱套。我的解法用了三个无缓冲channel组成环形同步链，每个goroutine从自己的channel接收，向下一个发送。还有道经典题是限制并发请求数，用带缓冲的semaphore channel就能优雅解决，往channel里预置n个token，获取token才能执行任务。这些题目都在考察对并发原语的理解深度，死记硬背可不行，得真正明白channel的阻塞特性。
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