面试题：Go语言内存模型对并发数据竞争的影响

在Go语言中，虽然不同的goroutine操作不同的变量在大多数直观场景下似乎不会产生数据竞争，但由于Go语言的内存模型特性，依然可能出现数据竞争问题，原因如下：

缓存一致性问题：现代CPU为了提高性能，每个核心都有自己的缓存。当一个goroutine在某个核心上修改了变量，这个修改可能暂时只存在于该核心的缓存中，其他核心的缓存还是旧值。如果另一个goroutine在其他核心上读取该变量，就可能读到旧值，造成数据不一致。
重排序优化：编译器和CPU为了优化性能，可能会对指令进行重排序。在单线程环境下，重排序不会影响程序逻辑，但在并发环境中，重排序可能导致不同goroutine之间观察到的操作顺序与代码编写顺序不一致，从而引发数据竞争。

示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var (
    a int
    b int
)

func write() {
    a = 1
    b = 1
}

func read() {
    for {
        if b == 1 {
            fmt.Println(a)
        }
    }
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(2)

    go func() {
        defer wg.Done()
        write()
    }()

    go func() {
        defer wg.Done()
        read()
    }()

    wg.Wait()
}

在上述代码中，write函数和read函数操作的是不同变量a和b。按照正常逻辑，当read函数读到b == 1时，a也应该已经被赋值为1。但由于指令重排序，write函数中a = 1和b = 1的执行顺序可能被改变，导致read函数读到b == 1时，a还未被赋值为1，从而打印出0，出现数据竞争问题。

为了避免这种数据竞争，在Go语言中通常使用sync.Mutex、sync.RWMutex等同步机制，或者使用channel来进行数据通信和同步。例如：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var (
    a int
    b int
    mu sync.Mutex
)

func write() {
    mu.Lock()
    a = 1
    b = 1
    mu.Unlock()
}

func read() {
    mu.Lock()
    if b == 1 {
        fmt.Println(a)
    }
    mu.Unlock()
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(2)

    go func() {
        defer wg.Done()
        write()
    }()

    go func() {
        defer wg.Done()
        read()
    }()

    wg.Wait()
}

使用sync.Mutex后，确保了write和read函数对共享变量的操作是原子性的，避免了数据竞争。

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