面试题：Go语言中原子操作在内存模型里如何保证数据一致性

原子操作在Go内存模型下保证数据一致性的原理

原子性：Go的原子操作（如atomic包中的函数）提供了不可分割的操作。例如，对一个整数的原子加法操作，在执行过程中不会被其他协程打断，这保证了操作的完整性。
内存同步：原子操作会在内存层面产生同步效果。Go内存模型规定，对原子变量的写操作会在其后的读操作之前发生（happens-before），这确保了不同协程间对该变量操作的顺序性和可见性。例如，一个协程对原子变量进行写操作，后续其他协程对该变量的读操作一定能看到这个写操作的结果。

数据不一致导致问题的场景

假设有多个协程同时对一个共享的计数器进行加一操作。

package main

import (
    "fmt"
)

var counter int

func increment() {
    counter = counter + 1
}

func main() {
    var numRoutines = 1000
    for i := 0; i < numRoutines; i++ {
        go increment()
    }
    // 这里简单等待一会儿，实际应用中需要更好的同步机制
    // 此等待并不能保证所有协程执行完毕
    fmt.Println("Final counter value:", counter)
}

在这个例子中，由于counter = counter + 1不是原子操作，多个协程同时执行时，可能会出现竞态条件（race condition）。例如，两个协程同时读取counter的值，然后分别加一，最后再写回，这样就会丢失一次加一操作，导致最终的counter值小于预期的1000。

使用原子操作解决问题

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "sync/atomic"
)

var counter int64

func increment(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    atomic.AddInt64(&counter, 1)
}

func main() {
    var numRoutines = 1000
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(numRoutines)
    for i := 0; i < numRoutines; i++ {
        go increment(&wg)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("Final counter value:", atomic.LoadInt64(&counter))
}

在这个改进的代码中，使用atomic.AddInt64进行原子加法操作，保证了每次加一操作的原子性，避免了竞态条件，从而确保最终的counter值为1000。同时，使用sync.WaitGroup来等待所有协程执行完毕，确保输出的结果是所有协程操作完成后的最终值。

面试题：Go语言中原子操作在内存模型里如何保证数据一致性

知识考点

面试题答案

原子操作在Go内存模型下保证数据一致性的原理

数据不一致导致问题的场景

使用原子操作解决问题