func mian() {
lock := sync.Mutex{}
lock.Lock()
defer lock.Unlock()
timer := time.NewTimer(2 * time.Second)
end:=make(chan int)
go func() {
time.Sleep(5*time.Second)
fmt.Println("wait")
end<-1
}()
select {
case <-end:
case <-timer.C:
}
fmt.Println("End")
}
本文是对 Gopher 2017 中一个非常好的 Talk�: [Understanding Channel](GopherCon 2017: Kavya Joshi - Understanding Channels) 的学习笔记，希望能够通过对 channel 的关键特性的理解，进一步掌握其用法细节以及 Golang 语言设计哲学的管窥蠡测。
channel 是可以让一个 goroutine 发送特定值到另一个 gouroutine 的通信机制。
原生的 channel 是没有缓存的(unbuffered channel)，可以用于 goroutine 之间实现同步。
关闭后不能再写入，可以读取直到 channel 中再没有数据，并返回元素类型的零值。
gopl/ch3/netcat3
首先从 channel 是怎么被创建的开始:
在 heap 上分配一个 hchan 类型的对象，并将其初始化，然后返回一个指向这个 hchan 对象的指针。
理解了 channel 的数据结构实现，现在转到 channel 的两个最基本方法: sends 和 receivces ，看一下以上的特性是如何体现在 sends 和 receives 中的:
假设发送方先启动，执行 ch <- task0 :
如此为 channel 带来了 goroutine-safe 的特性。
在这样的模型里， sender goroutine ->channel ->receiver goroutine 之间， hchan 是唯一的共享内存，而这个唯一的共享内存又通过 mutex 来确保 goroutine-safe ，所有在队列中的内容都只是副本。
这便是著名的 golang 并发原则的体现:
发送方 goroutine 会阻塞，暂停，并在收到 receive 后才恢复。
goroutine 是一种 用户态线程 , 由 Go runtime 创建并管理，而不是操作系统，比起操作系统线程来说，goroutine更加轻量。
Go runtime scheduler 负责将 goroutine 调度到操作系统线程上。
runtime scheduler 怎么将 goroutine 调度到操作系统线程上？
当阻塞发生时，一次 goroutine 上下文切换的全过程:
然而，被阻塞的 goroutine 怎么恢复过来？
阻塞发生时，调用 runtime sheduler 执行 gopark 之前，G1 会创建一个 sudog ，并将它存放在 hchan 的 sendq 中。 sudog 中便记录了即将被阻塞的 goroutine G1 ，以及它要发送的数据元素 task4 等等。
接收方 将通过这个 sudog 来恢复 G1
接收方 G2 接收数据, 并发出一个 receivce ，将 G1 置为 runnable :
同样的, 接收方 G2 会被阻塞，G2 会创建 sudoq ，存放在 recvq ，基本过程和发送方阻塞一样。
不同的是，发送方 G1如何恢复接收方 G2，这是一个非常神奇的实现。
理论上可以将 task 入队，然后恢复 G2, 但恢复 G2后，G2会做什么呢？
G2会将队列中的 task 复制出来，放到自己的 memory 中，基于这个思路，G1在这个时候，直接将 task 写到 G2的 stack memory 中！
这是违反常规的操作，理论上 goroutine 之间的 stack 是相互独立的，只有在运行时可以执行这样的操作。
这么做纯粹是出于性能优化的考虑，原来的步骤是：
优化后，相当于减少了 G2 获取锁并且执行 memcopy 的性能消耗。
channel 设计背后的思想可以理解为 simplicity 和 performance 之间权衡抉择，具体如下：
queue with a lock prefered to lock-free implementation:
比起完全 lock-free 的实现，使用锁的队列实现更简单，容易实现
在 Golang 游戏leaf系列(一) 概述与示例 (下文简称系列一)中，提到过Go模块用于创建能够被 Leaf 管理的 goroutine。Go模块是对golang中go提供一些额外功能。Go提供回调功能，LinearContext提供顺序调用功能。善用 goroutine 能够充分利用多核资源，Leaf 提供的 Go 机制解决了原生 goroutine 存在的一些问题：
我们来看一个例子（可以在 LeafServer 的模块的 OnInit 方法中测试）：
这里的 Go 方法接收 2 个函数作为参数，第一个函数会被放置在一个新创建的 goroutine 中执行，在其执行完成之后，第二个函数会在当前 goroutine 中被执行。由此，我们可以看到变量 res 同一时刻总是只被一个 goroutine 访问，这就避免了同步机制的使用。Go 的设计使得 CPU 得到充分利用，避免操作阻塞当前 goroutine，同时又无需为共享资源同步而忧心。
这里主动调用了 d.Cb(<-d.ChanCb) ，把这个回调取出来了。实际上，在skeleton.Run里会自己取这个通道
看一下源码：
New方法，会生成指定缓冲长度的ChanCb。然后调用Go方法就是先执行第一个func,然后把第二个放到Cb里。现在手动造一个例子：
这里解释一下，d.Go根据源码来看，实际也是调用了一个协程。然后上面两次d.Go并不能保证先后顺序。目前的输出结果是1+2那个先执行了，把3写入d.ChanCb，然后把3读出来，继续读时，d.ChanCb里没有东西，阻塞了。然后1+1那个协程启动了，最后又读到了2。
现在把time.Sleep(time.Second)的注释解开，会是啥结果呢
这里执行到time.Sleep睡着了，上面两个d.Go仍然是不确定顺序的，但是会各自的function先执行掉，然后陆续把cb写入d.ChanCb。看这次输出，1+2先写进去的。所以最后执行d.Cb时，就把3先读出来了。然后d.ChanCb的长度为1，说明还有一个，就是输出2了。
另外，就是close时会判断g.pendingGo
这个例子的意思很明显，NewLinearContext这种方式，即使先调用的慢了半秒，它还是会先执行完。
这里先是用了一个list，加入的时候用mutexLinearGo锁了，都加到最后。然后新开协程去处理，读的时候从最前面开始读，也要用mutexLinearGo锁。执行的时候，也要上锁mutexExecution，确保f()执行完并且写入g.ChanCb回调，这个mutexExecution锁才会解除。现在可以改造一个带回调的例子：
结果说明，确实是2先被写入了d.ChanCb。
