面试题：Go每个请求一个goroutine的并发控制与性能优化

在Go语言中处理高并发请求并避免资源竞争，同时提高整体性能，可以使用sync包中的多个工具，以下以sync.Mutex和sync.WaitGroup为例进行说明：

使用sync.Mutex避免资源竞争：
- sync.Mutex用于保护共享资源，确保同一时间只有一个goroutine可以访问该资源。
- 示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var (
    counter int
    mu      sync.Mutex
)

func increment(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    mu.Lock()
    counter++
    mu.Unlock()
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    numRoutines := 1000
    for i := 0; i < numRoutines; i++ {
        wg.Add(1)
        go increment(&wg)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Printf("Final counter value: %d\n", counter)
}

在上述代码中，mu是一个sync.Mutex实例。在increment函数中，我们使用mu.Lock()锁定互斥锁，这样在同一时间只有一个goroutine可以执行counter++操作，从而避免了资源竞争。执行完对共享资源counter的操作后，通过mu.Unlock()解锁互斥锁。

使用sync.WaitGroup等待所有goroutine完成：
- sync.WaitGroup用于等待一组goroutine完成。
- 在上述代码中，wg是一个sync.WaitGroup实例。在启动每个goroutine前，使用wg.Add(1)增加等待组的计数。在每个goroutine结束时，使用defer wg.Done()减少等待组的计数。在main函数中，通过wg.Wait()阻塞，直到所有goroutine完成（即等待组的计数为0）。
使用sync.Map提高性能（适用于某些场景）：
- 如果需要在高并发环境下使用map类型的数据结构，sync.Map是一个更好的选择，它不需要像普通map那样手动加锁来避免资源竞争。
- 示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    var m sync.Map
    numRoutines := 1000
    for i := 0; i < numRoutines; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(key int) {
            defer wg.Done()
            m.Store(key, key*2)
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    m.Range(func(key, value interface{}) bool {
        fmt.Printf("Key: %d, Value: %d\n", key, value)
        return true
    })
}

在这个例子中，sync.Map的Store和Range方法内部已经处理了并发安全问题，不需要手动加锁解锁，从而在高并发场景下提高了性能。

通过合理使用sync.Mutex、sync.WaitGroup以及sync.Map等工具，可以有效地在高并发环境下避免资源竞争，同时提高整体性能。

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