面试题：Go context 传递数据时并发场景下的优化考量

设计思路

减少不必要的数据传递：
- 只在 context 中传递真正需要在不同 goroutine 间共享且会影响业务逻辑的数据。避免传递大的结构体或频繁变化但对业务流程非关键的数据。例如，如果某些数据只是在特定 goroutine 内部使用，就不要放入 context 中。
数据结构优化：
- 对于放入 context 的数据，选择合适的数据结构。如果数据是只读的，可使用不可变数据结构，这样天然避免数据竞争。比如使用 Go 语言的 sync.Map 来存储只读的键值对数据，它在高并发读操作下性能较好。对于需要读写的数据，考虑使用线程安全的数据结构，如 sync.RWMutex 保护的 map 或者使用 channel 来进行数据传递和同步。
分层设计：
- 将 context 数据传递分为不同层次。例如，顶层 context 只传递全局性、贯穿整个业务流程的少量关键数据，如请求的唯一标识等。在具体的业务模块内部，根据需要创建子 context，并在子 context 中传递该模块内所需的数据，这样可以减少数据传递的范围和复杂度。

技术手段

使用 context.WithValue 优化：
- context.WithValue 用于向 context 中传递数据，但要注意不要滥用。在创建 context 时，尽量减少传递的数据量。并且对于通过 context.WithValue 传递的数据，确保其类型是简单且线程安全的。如果传递自定义结构体，要保证结构体内部的字段访问是线程安全的。
利用 context 取消机制：
- 合理利用 context 的取消机制来控制 goroutine 的生命周期。在不需要某些 goroutine 继续执行时，及时取消它们，避免无用的计算和数据传递。例如，在一个包含多个并发操作的请求处理中，如果用户取消了请求，通过 context 取消机制快速停止所有相关的 goroutine，防止它们继续处理和传递数据。
使用 sync 包的工具：
- 对于 context 中传递的需要读写的数据，使用 sync.Mutex 或 sync.RWMutex 进行保护。例如：

type ContextData struct {
    mu    sync.RWMutex
    value int
}

func (cd *ContextData) GetValue() int {
    cd.mu.RLock()
    defer cd.mu.RUnlock()
    return cd.value
}

func (cd *ContextData) SetValue(v int) {
    cd.mu.Lock()
    defer cd.mu.Unlock()
    cd.value = v
}

Channel 辅助：
- 可以使用 channel 来辅助传递和同步 context 中的数据。例如，将需要在不同 goroutine 间共享的数据通过 channel 发送和接收，这样利用 channel 的特性（如自动同步和缓冲）来避免数据竞争。在需要将 context 中的数据传递给新启动的 goroutine 时，通过 channel 将数据发送给该 goroutine，而不是直接在 context 中传递复杂的数据结构。

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