go语言100道选择题 go语言基本语法
面试问题总结（一）Golang
使用go语言的好处: go语言的设计是务实的, go在针对并发上进行了优化, 并且支持大规模高并发, 又由于单一的码格式, 相比于其他语言更具有可读性, 在垃圾回收上比java和Python更有效, 因为他是和程序同时执行的.
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1. 进程, 线程, 协程的区别, 协程的优势
2. 讲一下GMP模型(重点)
3. Go的GC, 混合写屏障(重点)
4. go的Slice和数组的区别, slice的扩容原理(重点)
5. 讲一下channel,实现原理(重点)
6. 讲一下Go的Map的实现原理, 是否线程安全, 如何实现安全(重点)
7. new 和 make 的区别
8. 说一下内存逃逸
9. 函数传指针和传值有什么区别
10. goroutine之间的通信方式
11. 测试是怎么做的(单元测试, 压力测试)
12. 堆和栈的区别
GO语言商业案例（十六）：Curve-
Golang 的创建是为了实现最大的用户效率和编码效率。已经熟悉 Java 或 PHP 的程序员可以在几周内接受 Go 的培训（许多人最终会更喜欢它）。在本文中，Dewet Diener 探讨了 Golang 的优缺点，以及它的测试驱动开发 (TDD) 如何完美契合。
Golang 由 Google 开发和设计，于 2009 年作为一种综合性编程语言首次出现，旨在最大限度地提高编码效率。创建该语言的目的是修正其他已建立语言的缺陷。尽管 Golang（或简称为“Go”）是一门年轻的语言，但已经积累了大量的开发人员，因此我们想分享为什么在 Curve 我们喜欢 Golang，以及我们如何采用它来实现我们移动银行业务的目标到云端。
Go 是一种精致的编程语言：它支持“所见即所得”的原则，这意味着清晰易读的代码和更少的复杂抽象。该语言本身易于使用且易于训练。尽管如此，作为一个相对较新的生态系统，要找到对 Go 具有广泛预先知识的工程师可能会很棘手。
然而，与其他编程语言不同，Go 的创建是为了最大限度地提高用户效率。因此，具有 Java 或 PHP 背景的开发人员和工程师可以在几周内获得使用 Go 的技能和培训——根据我们的经验，他们中的许多人最终更喜欢它。
在 Curve，我们大力提倡测试驱动开发 (TDD)，Go 的框架与这种方法保持一致。通过简单地命名一个文件 foo_test.go 并在该文件中添加结构化测试函数，Go 将快速有效地运行您的单元测试。这一创新功能提高了生产力，因为它可以更加专注于测试驱动的开发和改进的同行评审机会。
Golang 具有出色的生产优化品质，例如内存占用小，这支持其在大型项目中作为构建块的能力，以及开箱即用的与其他架构的轻松交叉编译。由于 Go 代码被编译为单个静态二进制文件，因此它可以轻松进行容器化，并且通过扩展，将 Go 部署到任何高可用性环境（例如 Kubernetes）中几乎是微不足道的。
它提供了一种机制来保护工作负载，通过拥有非常纤薄的生产容器而没有任何无关的依赖项。这使得构建、部署和维护基于 Go 的资产更加直接和安全，并为希望建立或发展其微服务战略的公司提供了可靠的选择。
Go 是专门为满足我们快速发展的技术生态系统的需求而创建的。例如，Go 可以满足您构建 API 所需的一切，并将其作为其标准库的一部分。它使用简单，高性能的 http 服务器消除了团队设计新项目时经常发生的一些常见的 探索 和设计瘫痪问题——这对于一些其他流行语言（如 Java 和 Node.js）来说太常见了。
Golang 还通过其内置于语言本身的自动格式化程序巧妙地解决了代码格式化分歧。这完全消除了格式争议，进而提高了团队的生产力和注意力。
尽管我是 Go 的拥护者，但它显然也不是没有缺陷。一个争论不休的特性是 Go 没有显式接口，这是许多开发人员习惯的概念。虽然不是有害的，但它可以使选择最适合您的结构的接口成为一项任务。这是因为您不会像在其他流行的编程语言中那样编写 X 实现 Y，但您很快就会接受。
依赖管理也是另一个不属于 Google Golang 开发团队原始设计的功能。开源社区介入并创建了 Glide 和 Dep，最初的努力并没有完全解决问题。从 Go 1.11 开始，添加了对模块的支持，这似乎已成为官方的依赖管理工具。这些挑战并没有削弱 Go 作为一种高效编程语言的独创性，并且它继续为我们提供优于其他编程语言的显着优势。
Golang 吸引了全球敏锐的开发人员的注意，并且围绕它的兴奋继续增长。开源社区因有趣的项目而蓬勃发展；最著名的是 Docker 和 Kubernetes。
正是这种新鲜、有创意但又简单的包装吸引了我们去Go：它是一种令人兴奋的编码语言，可以帮助我们在 Curve 中快速开发以构建更好的产品。
GO语言（二十七）：管理依赖项（下）-
当您对外部模块的存储库进行了 fork （例如修复模块代码中的问题或添加功能）时，您可以让 Go 工具将您的 fork 用于模块的源代码。这对于测试您自己的代码的更改很有用。
为此，您可以使用go.mod 文件中的replace指令将外部模块的原始模块路径替换为存储库中 fork 的路径。这指示 Go 工具在编译时使用替换路径（fork 的位置），例如，同时允许您保留import 原始模块路径中的语句不变。
在以下 go.mod 文件示例中，当前模块需要外部模块example.com/theirmodule。然后该replace指令将原始模块路径替换为example.com/myfork/theirmodule模块自己的存储库的分支。
设置require/replace对时，使用 Go 工具命令确保文件描述的需求保持一致。使用go list命令获取当前模块正在使用的版本。然后使用go mod edit命令将需要的模块替换为fork：
注意： 当您使用该replace指令时，Go 工具不会像添加依赖项中所述对外部模块进行身份验证。
您可以使用go get命令从其存储库中的特定提交为模块添加未发布的代码。
为此，您使用go get命令，用符号@指定您想要的代码 。当您使用go get时，该命令将向您的 go.mod 文件添加一个 需要外部模块的require指令，使用基于有关提交的详细信息的伪版本号。
以下示例提供了一些说明。这些基于源位于 git 存储库中的模块。
当您的代码不再使用模块中的任何包时，您可以停止将该模块作为依赖项进行跟踪。
要停止跟踪所有未使用的模块，请运行go mod tidy 命令。此命令还可能添加在模块中构建包所需的缺失依赖项。
要删除特定依赖项，请使用go get，指定模块的模块路径并附加 @none，如下例所示：
go get命令还将降级或删除依赖于已删除模块的其他依赖项。
当您使用 Go 工具处理模块时，这些工具默认从 proxy.golang.org（一个公共的 Google 运行的模块镜像）或直接从模块的存储库下载模块。您可以指定 Go 工具应该使用另一个代理服务器来下载和验证模块。
如果您（或您的团队）已经设置或选择了您想要使用的不同模块代理服务器，您可能想要这样做。例如，有些人设置了模块代理服务器，以便更好地控制依赖项的使用方式。
要为 Go 工具指定另一个模块代理服务器，请将GOPROXY 环境变量设置为一个或多个服务器的 URL。Go 工具将按照您指定的顺序尝试每个 URL。默认情况下，GOPROXY首先指定一个公共的 Google 运行模块代理，然后从模块的存储库直接下载（在其模块路径中指定）：
您可以将变量设置为其他模块代理服务器的 URL，用逗号或管道分隔 URL。
Go 模块经常在公共互联网上不可用的版本控制服务器和模块代理上开发和分发。您可以设置 GOPRIVATE环境变量。您可以设置GOPRIVATE环境变量来配置go命令以从私有源下载和构建模块。然后 go 命令可以从私有源下载和构建模块。
GOPRIVATE或环境变量可以设置为匹配模块前缀的全局模式列表，这些GONOPROXY前缀是私有的，不应从任何代理请求。例如：
golang 100题中的问题但是只有答案，想知道为什么。
只把最终的函数放到defer栈中,因此
defer s.Add(1).Add(2) 等价于下面2句了
s..Add(1)
defer s.Add(2)
你可以试试
defer s.Add(2).Add(1).Add(4)
s.Add(3)
看看执行的结果是不是 2134
彻底理解Golang Map
本文目录如下，阅读本文后，将一网打尽下面Golang Map相关面试题
Go中的map是一个指针，占用8个字节，指向hmap结构体; 源码 src/runtime/map.go 中可以看到map的底层结构
每个map的底层结构是hmap，hmap包含若干个结构为bmap的bucket数组。每个bucket底层都采用链表结构。接下来，我们来详细看下map的结构
bmap 就是我们常说的“桶”，一个桶里面会最多装 8 个 key，这些 key 之所以会落入同一个桶，是因为它们经过哈希计算后，哈希结果是“一类”的，关于key的定位我们在map的查询和插入中详细说明。在桶内，又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置（一个桶内最多有8个位置)。
bucket内存数据结构可视化如下：
注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding字段，节省内存空间。
当 map 的 key 和 value 都不是指针，并且 size 都小于 128 字节的情况下，会把 bmap 标记为不含指针，这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap。但是，我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段，是指针类型的，破坏了 bmap 不含指针的设想，这时会把 overflow 移动到 extra 字段来。
map是个指针，底层指向hmap，所以是个引用类型
golang 有三个常用的高级类型 slice 、map、channel, 它们都是 引用类型 ，当引用类型作为函数参数时，可能会修改原内容数据。
golang 中没有引用传递，只有值和指针传递。所以 map 作为函数实参传递时本质上也是值传递，只不过因为 map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间，在被调函数中修改 map，对调用者同样可见，所以 map 作为函数实参传递时表现出了引用传递的效果。
因此，传递 map 时，如果想修改map的内容而不是map本身，函数形参无需使用指针
map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素 存储空间 ，这种情况下，对其中一个map的更改，会影响到其他map
map 在没有被修改的情况下，使用 range 多次遍历 map 时输出的 key 和 value 的顺序可能不同。这是 Go 语言的设计者们有意为之，在每次 range 时的顺序被随机化，旨在提示开发者们，Go 底层实现并不保证 map 遍历顺序稳定，请大家不要依赖 range 遍历结果顺序。
map 本身是无序的，且遍历时顺序还会被随机化，如果想顺序遍历 map，需要对 map key 先排序，再按照 key 的顺序遍历 map。
map默认是并发不安全的，原因如下：
Go 官方在经过了长时间的讨论后，认为 Go map 更应适配典型使用场景（不需要从多个 goroutine 中进行安全访问），而不是为了小部分情况（并发访问），导致大部分程序付出加锁代价（性能），决定了不支持。
场景: 2个协程同时读和写，以下程序会出现致命错误：fatal error: concurrent map writes
如果想实现map线程安全，有两种方式：
方式一：使用读写锁 map + sync.RWMutex
方式二：使用golang提供的 sync.Map
sync.map是用读写分离实现的，其思想是空间换时间。和map+RWLock的实现方式相比，它做了一些优化：可以无锁访问read map，而且会优先操作read map，倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历)，那就不用去操作write map(它的读写都要加锁)，所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map+RWLock的实现方式。
golang中map是一个kv对集合。底层使用hash table，用链表来解决冲突 ，出现冲突时，不是每一个key都申请一个结构通过链表串起来，而是以bmap为最小粒度挂载，一个bmap可以放8个kv。在哈希函数的选择上，会在程序启动时，检测 cpu 是否支持 aes，如果支持，则使用 aes hash，否则使用 memhash。
map有3钟初始化方式，一般通过make方式创建
map的创建通过生成汇编码可以知道，make创建map时调用的底层函数是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小于等于8会发现走的是 runtime.fastrand 是因为容量小于8时不需要生成多个桶，一个桶的容量就可以满足
makemap函数会通过 fastrand 创建一个随机的哈希种子，然后根据传入的 hint 计算出需要的最小需要的桶的数量，最后再使用 makeBucketArray 创建用于保存桶的数组，这个方法其实就是根据传入的 B 计算出的需要创建的桶数量在内存中分配一片连续的空间用于存储数据，在创建桶的过程中还会额外创建一些用于保存溢出数据的桶，数量是 2^(B-4) 个。初始化完成返回hmap指针。
找到一个 B，使得 map 的装载因子在正常范围内
Go 语言中读取 map 有两种语法：带 comma 和 不带 comma。当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值。如果 value 是 int 型就会返回 0，如果 value 是 string 类型，就会返回空字符串。
map的查找通过生成汇编码可以知道，根据 key 的不同类型，编译器会将查找函数用更具体的函数替换，以优化效率：
函数首先会检查 map 的标志位 flags。如果 flags 的写标志位此时被置 1 了，说明有其他协程在执行“写”操作，进而导致程序 panic。这也说明了 map 对协程是不安全的。
key经过哈希函数计算后，得到的哈希值如下（主流64位机下共 64 个 bit 位）：
m: 桶的个数
从buckets 通过 hash m 得到对应的bucket，如果bucket正在扩容，并且没有扩容完成，则从oldbuckets得到对应的bucket
计算hash所在桶编号：
用上一步哈希值最后的 5 个 bit 位，也就是 01010 ，值为 10，也就是 10 号桶（范围是0~31号桶）
计算hash所在的槽位:
用上一步哈希值哈希值的高8个bit 位，也就是 10010111 ，转化为十进制，也就是151，在 10 号 bucket 中寻找** tophash 值（HOB hash）为 151* 的 槽位**，即为key所在位置，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了。
如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。
通过上面找到了对应的槽位，这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的：
bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大小；而我们又知道，value 的地址是在所有 key 之后，因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移。
通过汇编语言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最终调用的是 mapassign 函数。
实际上插入或修改 key 的语法是一样的，只不过前者操作的 key 在 map 中不存在，而后者操作的 key 存在 map 中。
mapassign 有一个系列的函数，根据 key 类型的不同，编译器会将其优化为相应的“快速函数”。
我们只用研究最一般的赋值函数 mapassign 。
map的赋值会附带着map的扩容和迁移，map的扩容只是将底层数组扩大了一倍，并没有进行数据的转移，数据的转移是在扩容后逐步进行的，在迁移的过程中每进行一次赋值（access或者delete）会至少做一次迁移工作。
1.判断map是否为nil
每一次进行赋值/删除操作时，只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容，会做一次迁移工作，下面会详细说下迁移过程
根据上面查找过程，查找key所在位置，如果找到则更新，没找到则找空位插入即可
经过前面迭代寻找动作，若没有找到可插入的位置，意味着需要扩容进行插入，下面会详细说下扩容过程
通过汇编语言可以看到，向 map 中删除 key，最终调用的是 mapdelete 函数
删除的逻辑相对比较简单，大多函数在赋值操作中已经用到过，核心还是找到 key 的具体位置。寻找过程都是类似的，在 bucket 中挨个 cell 寻找。找到对应位置后，对 key 或者 value 进行“清零”操作，将 count 值减 1，将对应位置的 tophash 值置成 Empty
再来说触发 map 扩容的时机：在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容：
1、装载因子超过阈值
源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是经过测试后取出的一个比较合理的因子
我们知道，每个 bucket 有 8 个空位，在没有溢出，且所有的桶都装满了的情况下，装载因子算出来的结果是 8。因此当装载因子超过 6.5 时，表明很多 bucket 都快要装满了，查找效率和插入效率都变低了。在这个时候进行扩容是有必要的。
对于条件 1，元素太多，而 bucket 数量太少，很简单：将 B 加 1，bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍。于是，就有新老 bucket 了。注意，这时候元素都在老 bucket 里，还没迁移到新的 bucket 来。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。
2、overflow 的 bucket 数量过多
在装载因子比较小的情况下，这时候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是计算装载因子的分子比较小，即 map 里元素总数少，但是 bucket 数量多（真实分配的 bucket 数量多，包括大量的 overflow bucket）
不难想像造成这种情况的原因：不停地插入、删除元素。先插入很多元素，导致创建了很多 bucket，但是装载因子达不到第 1 点的临界值，未触发扩容来缓解这种情况。之后，删除元素降低元素总数量，再插入很多元素，导致创建很多的 overflow bucket，但就是不会触发第 1 点的规定，你能拿我怎么办？overflow bucket 数量太多，导致 key 会很分散，查找插入效率低得吓人，因此出台第 2 点规定。这就像是一座空城，房子很多，但是住户很少，都分散了，找起人来很困难
对于条件 2，其实元素没那么多，但是 overflow bucket 数特别多，说明很多 bucket 都没装满。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间，将老 bucket 中的元素移动到新 bucket，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密。这样，原来，在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来。结果是节省空间，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就会提升。
由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果有大量的 key/value 需要搬迁，会非常影响性能。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。
上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。
如果未迁移完毕，赋值/删除的时候，扩容完毕后（预分配内存），不会马上就进行迁移。而是采取 增量扩容 的方式，当有访问到具体 bukcet 时，才会逐渐的进行迁移（将 oldbucket 迁移到 bucket）
nevacuate 标识的是当前的进度，如果都搬迁完，应该和2^B的长度是一样的
在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket，以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上。
转移的判断直接通过tophash 就可以，判断tophash中第一个hash值即可
遍历的过程，就是按顺序遍历 bucket，同时按顺序遍历 bucket 中的 key。
map遍历是无序的，如果想实现有序遍历，可以先对key进行排序
为什么遍历 map 是无序的？
如果发生过迁移，key 的位置发生了重大的变化，有些 key 飞上高枝，有些 key 则原地不动。这样，遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了。
如果就一个写死的 map，不会向 map 进行插入删除的操作，按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜绝了这种做法，因为这样会给新手程序员带来误解，以为这是一定会发生的事情，在某些情况下，可能会酿成大错。
Go 做得更绝，当我们在遍历 map 时，并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历，每次都是从一个**随机值序号的 bucket 开始遍历，并且是从这个 bucket 的一个 随机序号的 cell **开始遍历。这样，即使你是一个写死的 map，仅仅只是遍历它，也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了。
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