第9章，部分字词修订。

ch9/ch9-01.md

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 ## 9.1. 竞争条件
 
-在一个线性(就是说只有一个goroutine的)的程序中，程序的执行顺序只由程序的逻辑来决定。例如，我们有一段语句序列，第一个在第二个之前(废话)，以此类推。在有两个或更多goroutine的程序中，每一个goroutine内的语句也是按照既定的顺序去执行的，但是一般情况下我们没法去知道分别位于两个goroutine的事件x和y的执行顺序，x是在y之前还是之后还是同时发生是没法判断的。当我们能够没有办法自信地确认一个事件是在另一个事件的前面或者后面发生的话，就说明x和y这两个事件是并发的。
+在一个线性(就是说只有一个goroutine的)的程序中，程序的执行顺序只由程序的逻辑来决定。例如，我们有一段语句序列，第一个在第二个之前(废话)，以此类推。在有两个或更多goroutine的程序中，每一个goroutine内的语句也是按照既定的顺序去执行的，但是一般情况下我们没法去知道分别位于两个goroutine的事件x和y的执行顺序，x是在y之前还是之后还是同时发生是没法判断的。当我们没有办法自信地确认一个事件是在另一个事件的前面或者后面发生的话，就说明x和y这两个事件是并发的。
 
 考虑一下，一个函数在线性程序中可以正确地工作。如果在并发的情况下，这个函数依然可以正确地工作的话，那么我们就说这个函数是并发安全的，并发安全的函数不需要额外的同步工作。我们可以把这个概念概括为一个特定类型的一些方法和操作函数，对于某个类型来说，如果其所有可访问的方法和操作都是并发安全的话，那么类型便是并发安全的。
 
-在一个程序中有非并发安全的类型的情况下，我们依然可以使这个程序并发安全。确实，并发安全的类型是例外，而不是规则，所以只有当文档中明确地说明了其是并发安全的情况下，你才可以并发地去访问它。我们会避免并发访问大多数的类型，无论是将变量局限在单一的一个goroutine内还是用互斥条件维持更高级别的不变性都是为了这个目的。我们会在本章中说明这些术语。
+在一个程序中有非并发安全的类型的情况下，我们依然可以使这个程序并发安全。确实，并发安全的类型是例外，而不是规则，所以只有当文档中明确地说明了其是并发安全的情况下，你才可以并发地去访问它。我们会避免并发访问大多数的类型，无论是将变量局限在单一的一个goroutine内，还是用互斥条件维持更高级别的不变性，都是为了这个目的。我们会在本章中说明这些术语。
 
-相反，导出包级别的函数一般情况下都是并发安全的。由于package级的变量没法被限制在单一的gorouine，所以修改这些变量“必须”使用互斥条件。
+相反，包级别的导出函数一般情况下都是并发安全的。由于package级的变量没法被限制在单一的gorouine，所以修改这些变量“必须”使用互斥条件。
 
 一个函数在并发调用时没法工作的原因太多了，比如死锁(deadlock)、活锁(livelock)和饿死(resource starvation)。我们没有空去讨论所有的问题，这里我们只聚焦在竞争条件上。
 
@@ -114,7 +114,7 @@ func Icon(name string) image.Image { return icons[name] }
 
 第二种避免数据竞争的方法是，避免从多个goroutine访问变量。这也是前一章中大多数程序所采用的方法。例如前面的并发web爬虫(§8.6)的main goroutine是唯一一个能够访问seen map的goroutine，而聊天服务器(§8.10)中的broadcaster goroutine是唯一一个能够访问clients map的goroutine。这些变量都被限定在了一个单独的goroutine中。
 
-由于其它的goroutine不能够直接访问变量，它们只能使用一个channel来发送给指定的goroutine请求来查询更新变量。这也就是Go的口头禅“不要使用共享数据来通信；使用通信来共享数据”。一个提供对一个指定的变量通过channel来请求的goroutine叫做这个变量的监控(monitor)goroutine。例如broadcaster goroutine会监控(monitor)clients map的全部访问。
+由于其它的goroutine不能够直接访问变量，它们只能使用一个channel来发送请求给指定的goroutine来查询更新变量。这也就是Go的口头禅“不要使用共享数据来通信；使用通信来共享数据”。一个提供对一个指定的变量通过channel来请求的goroutine叫做这个变量的monitor（监控）goroutine。例如broadcaster goroutine会监控clients map的全部访问。
 
 下面是一个重写了的银行的例子，这个例子中balance变量被限制在了monitor goroutine中，名为teller：
 

ch9/ch9-02.md

@@ -102,7 +102,7 @@ func Withdraw(amount int) bool {
 
 上面这个例子中，Deposit会调用mu.Lock()第二次去获取互斥锁，但因为mutex已经锁上了，而无法被重入(译注：go里没有重入锁，关于重入锁的概念，请参考java)--也就是说没法对一个已经锁上的mutex来再次上锁--这会导致程序死锁，没法继续执行下去，Withdraw会永远阻塞下去。
 
-关于Go的互斥量不能重入这一点我们有很充分的理由。互斥量的目的是为了确保共享变量在程序执行时的关键点上能够保证不变性。不变性的其中之一是“没有goroutine访问共享变量”。但实际上对于mutex保护的变量来说，不变性还包括其它方面。当一个goroutine获得了一个互斥锁时，它会断定这种不变性能够被保持。其获取并保持锁期间，可能会去更新共享变量，这样不变性只是短暂地被破坏。然而当其释放锁之后，它必须保证不变性已经恢复原样。尽管一个可以重入的mutex也可以保证没有其它的goroutine在访问共享变量，但这种方式没法保证这些变量额外的不变性。(译注：这段翻译有点晕)
+关于Go的互斥量不能重入这一点我们有很充分的理由。互斥量的目的是为了确保共享变量在程序执行时的关键点上能够保证不变性。不变性的其中之一是“没有goroutine访问共享变量”。但实际上这里对于mutex保护的变量来说，不变性还包括其它方面。当一个goroutine获得了一个互斥锁时，它会断定这种不变性能够被保持。在其获取并保持锁期间，可能会去更新共享变量，这样不变性只是短暂地被破坏。然而当其释放锁之后，它必须保证不变性已经恢复原样。尽管一个可以重入的mutex也可以保证没有其它的goroutine在访问共享变量，但这种方式没法保证这些变量额外的不变性。(译注：这段翻译有点晕)
 
 一个通用的解决方案是将一个函数分离为多个函数，比如我们把Deposit分离成两个：一个不导出的函数deposit，这个函数假设锁总是会被保持并去做实际的操作，另一个是导出的函数Deposit，这个函数会调用deposit，但在调用前会先去获取锁。同理我们可以将Withdraw也表示成这种形式：
 
@@ -134,6 +134,6 @@ func Balance() int {
 func deposit(amount int) { balance += amount }
 ```
 
-当然，这里的存款deposit函数很小实际上取款withdraw函数不需要理会对它的调用，尽管如此，这里的表达还是表明了规则。
+当然，这里的存款deposit函数很小，实际上取款Withdraw函数不需要理会对它的调用，尽管如此，这里的表达还是表明了规则。
 
 封装(§6.6), 用限制一个程序中的意外交互的方式，可以使我们获得数据结构的不变性。因为某种原因，封装还帮我们获得了并发的不变性。当你使用mutex时，确保mutex和其保护的变量没有被导出(在go里也就是小写，且不要被大写字母开头的函数访问啦)，无论这些变量是包级的变量还是一个struct的字段。

ch9/ch9-04.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ## 9.4. 内存同步
 
-你可能比较纠结为什么Balance方法需要用到互斥条件，无论是基于channel还是基于互斥量。毕竟和存款不一样，它只由一个简单的操作组成，所以不会碰到其它goroutine在其执行"期间"执行其它的逻辑的风险。这里使用mutex有两方面考虑。第一Balance不会在其它操作比如Withdraw“中间”执行。第二(更重要)的是"同步"不仅仅是一堆goroutine执行顺序的问题；同样也会涉及到内存的问题。
+你可能比较纠结为什么Balance方法需要用到互斥条件，无论是基于channel还是基于互斥量。毕竟和存款不一样，它只由一个简单的操作组成，所以不会碰到其它goroutine在其执行“期间”执行其它逻辑的风险。这里使用mutex有两方面考虑。第一Balance不会在其它操作比如Withdraw“中间”执行。第二（更重要的）是“同步”不仅仅是一堆goroutine执行顺序的问题，同样也会涉及到内存的问题。
 
 在现代计算机中可能会有一堆处理器，每一个都会有其本地缓存(local cache)。为了效率，对内存的写入一般会在每一个处理器中缓冲，并在必要时一起flush到主存。这种情况下这些数据可能会以与当初goroutine写入顺序不同的顺序被提交到主存。像channel通信或者互斥量操作这样的原语会使处理器将其聚集的写入flush并commit，这样goroutine在某个时间点上的执行结果才能被其它处理器上运行的goroutine得到。
 
@@ -27,17 +27,16 @@ x:1 y:1
 y:1 x:1
 ```
 
-第四行可以被解释为执行顺序A1,B1,A2,B2或者B1,A1,A2,B2的执行结果。
-然而实际的运行时还是有些情况让我们有点惊讶：
+第四行可以被解释为执行顺序A1,B1,A2,B2或者B1,A1,A2,B2的执行结果。然而实际运行时还是有些情况让我们有点惊讶：
 
 ```
 x:0 y:0
 y:0 x:0
 ```
 
-但是根据所使用的编译器，CPU，或者其它很多影响因子，这两种情况也是有可能发生的。那么这两种情况要怎么解释呢？
+根据所使用的编译器，CPU，或者其它很多影响因子，这两种情况也是有可能发生的。那么这两种情况要怎么解释呢？
 
-在一个独立的goroutine中，每一个语句的执行顺序是可以被保证的；也就是说goroutine是顺序连贯的。但是在不使用channel且不使用mutex这样的显式同步操作时，我们就没法保证事件在不同的goroutine中看到的执行顺序是一致的了。尽管goroutine A中一定需要观察到x=1执行成功之后才会去读取y，但它没法确保自己观察得到goroutine B中对y的写入，所以A还可能会打印出y的一个旧版的值。
+在一个独立的goroutine中，每一个语句的执行顺序是可以被保证的，也就是说goroutine内顺序是连贯的。但是在不使用channel且不使用mutex这样的显式同步操作时，我们就没法保证事件在不同的goroutine中看到的执行顺序是一致的了。尽管goroutine A中一定需要观察到x=1执行成功之后才会去读取y，但它没法确保自己观察得到goroutine B中对y的写入，所以A还可能会打印出y的一个旧版的值。
 
 尽管去理解并发的一种尝试是去将其运行理解为不同goroutine语句的交错执行，但看看上面的例子，这已经不是现代的编译器和cpu的工作方式了。因为赋值和打印指向不同的变量，编译器可能会断定两条语句的顺序不会影响执行结果，并且会交换两个语句的执行顺序。如果两个goroutine在不同的CPU上执行，每一个核心有自己的缓存，这样一个goroutine的写入对于其它goroutine的Print，在主存同步之前就是不可见的了。
 

ch9/ch9-05.md

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 ## 9.5. sync.Once初始化
 
-如果初始化成本比较大的话，那么将初始化延迟到需要的时候再去做就是一个比较好的选择。如果在程序启动的时候就去做这类的初始化的话会增加程序的启动时间并且因为执行的时候可能也并不需要这些变量所以实际上有一些浪费。让我们在本章早一些时候看到的icons变量：
+如果初始化成本比较大的话，那么将初始化延迟到需要的时候再去做就是一个比较好的选择。如果在程序启动的时候就去做这类初始化的话，会增加程序的启动时间，并且因为执行的时候可能也并不需要这些变量，所以实际上有一些浪费。让我们来看在本章早一些时候的icons变量：
 
 ```go
 var icons map[string]image.Image
@@ -29,7 +29,7 @@ func Icon(name string) image.Image {
 
 如果一个变量只被一个单独的goroutine所访问的话，我们可以使用上面的这种模板，但这种模板在Icon被并发调用时并不安全。就像前面银行的那个Deposit(存款)函数一样，Icon函数也是由多个步骤组成的：首先测试icons是否为空，然后load这些icons，之后将icons更新为一个非空的值。直觉会告诉我们最差的情况是loadIcons函数被多次访问会带来数据竞争。当第一个goroutine在忙着loading这些icons的时候，另一个goroutine进入了Icon函数，发现变量是nil，然后也会调用loadIcons函数。
 
-不过这种直觉是错误的。(我们希望现在你从现在开始能够构建自己对并发的直觉，也就是说对并发的直觉总是不能被信任的！)回忆一下9.4节。因为缺少显式的同步，编译器和CPU是可以随意地去更改访问内存的指令顺序，以任意方式，只要保证每一个goroutine自己的执行顺序一致。其中一种可能loadIcons的语句重排是下面这样。它会在填写icons变量的值之前先用一个空map来初始化icons变量。
+不过这种直觉是错误的。（我们希望你从现在开始能够构建自己对并发的直觉，也就是说对并发的直觉总是不能被信任的！），回忆一下9.4节。因为缺少显式的同步，编译器和CPU是可以随意地去更改访问内存的指令顺序，以任意方式，只要保证每一个goroutine自己的执行顺序一致。其中一种可能loadIcons的语句重排是下面这样。它会在填写icons变量的值之前先用一个空map来初始化icons变量。
 
 ```go
 func loadIcons() {

ch9/ch9-06.md

@@ -6,6 +6,6 @@
 
 竞争检查器会检查这些事件，会寻找在哪一个goroutine中出现了这样的case，例如其读或者写了一个共享变量，这个共享变量是被另一个goroutine在没有进行干预同步操作便直接写入的。这种情况也就表明了是对一个共享变量的并发访问，即数据竞争。这个工具会打印一份报告，内容包含变量身份，读取和写入的goroutine中活跃的函数的调用栈。这些信息在定位问题时通常很有用。9.7节中会有一个竞争检查器的实战样例。
 
-竞争检查器会报告所有的已经发生的数据竞争。然而，它只能检测到运行时的竞争条件；并不能证明之后不会发生数据竞争。所以为了使结果尽量正确，请保证你的测试并发地覆盖到了你到包。
+竞争检查器会报告所有的已经发生的数据竞争。然而，它只能检测到运行时的竞争条件；并不能证明之后不会发生数据竞争。所以为了使结果尽量正确，请保证你的测试并发地覆盖到了你的包。
 
-由于需要额外的记录，因此构建时加了竞争检测的程序跑起来会慢一些，且需要更大的内存，即使是这样，这些代价对于很多生产环境的工作来说还是可以接受的。对于一些偶发的竞争条件来说，让竞争检查器来干活可以节省无数日夜的debugging。(译注：多少服务端C和C艹程序员为此竞折腰)
+由于需要额外的记录，因此构建时加了竞争检测的程序跑起来会慢一些，且需要更大的内存，即使是这样，这些代价对于很多生产环境的工作来说还是可以接受的。对于一些偶发的竞争条件来说，让竞争检查器来干活可以节省无数日夜的debugging。(译注：多少服务端C和C++程序员为此竞折腰)

ch9/ch9-07.md

@@ -54,7 +54,7 @@ func (memo *Memo) Get(key string) (interface{}, error) {
 }
 ```
 
-Memo实例会记录需要缓存的函数f(类型为Func)，以及缓存内容(里面是一个string到result映射的map)。每一个result都是简单的函数返回的值对儿--一个值和一个错误值。继续下去我们会展示一些Memo的变种，不过所有的例子都会遵循这些上面的这些方面。
+Memo实例会记录需要缓存的函数f(类型为Func)，以及缓存内容(里面是一个string到result映射的map)。每一个result都是简单的函数返回的值对儿--一个值和一个错误值。继续下去我们会展示一些Memo的变种，不过所有的例子都会遵循上面的这些方面。
 
 下面是一个使用Memo的例子。对于流入的URL的每一个元素我们都会调用Get，并打印调用延时以及其返回的数据大小的log：
 

ch9/ch9-08-1.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 ### 9.8.1. 动态栈
 
-每一个OS线程都有一个固定大小的内存块(一般会是2MB)来做栈，这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为2MB的栈对于一个小小的goroutine来说是很大的内存浪费，比如对于我们用到的，一个只是用来WaitGroup之后关闭channel的goroutine来说。而对于go程序来说，同时创建成百上千个goroutine是非常普遍的，如果每一个goroutine都需要这么大的栈的话，那这么多的goroutine就不太可能了。除去大小的问题之外，固定大小的栈对于更复杂或者更深层次的递归函数调用来说显然是不够的。修改固定的大小可以提升空间的利用率允许创建更多的线程，并且可以允许更深的递归调用，不过这两者是没法同时兼备的。
+每一个OS线程都有一个固定大小的内存块(一般会是2MB)来做栈，这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为2MB的栈对于一个小小的goroutine来说是很大的内存浪费，比如对于我们用到的，一个只是用来WaitGroup之后关闭channel的goroutine来说。而对于go程序来说，同时创建成百上千个goroutine是非常普遍的，如果每一个goroutine都需要这么大的栈的话，那这么多的goroutine就不太可能了。除去大小的问题之外，固定大小的栈对于更复杂或者更深层次的递归函数调用来说显然是不够的。修改固定的大小可以提升空间的利用率，允许创建更多的线程，并且可以允许更深的递归调用，不过这两者是没法同时兼备的。
 
-相反，一个goroutine会以一个很小的栈开始其生命周期，一般只需要2KB。一个goroutine的栈，和操作系统线程一样，会保存其活跃或挂起的函数调用的本地变量，但是和OS线程不太一样的是一个goroutine的栈大小并不是固定的；栈的大小会根据需要动态地伸缩。而goroutine的栈的最大值有1GB，比传统的固定大小的线程栈要大得多，尽管一般情况下，大多goroutine都不需要这么大的栈。
+相反，一个goroutine会以一个很小的栈开始其生命周期，一般只需要2KB。一个goroutine的栈，和操作系统线程一样，会保存其活跃或挂起的函数调用的本地变量，但是和OS线程不太一样的是，一个goroutine的栈大小并不是固定的；栈的大小会根据需要动态地伸缩。而goroutine的栈的最大值有1GB，比传统的固定大小的线程栈要大得多，尽管一般情况下，大多goroutine都不需要这么大的栈。
 
 ** 练习 9.4:** 创建一个流水线程序，支持用channel连接任意数量的goroutine，在跑爆内存之前，可以创建多少流水线阶段？一个变量通过整个流水线需要用多久？(这个练习题翻译不是很确定。。)

ch9/ch9-08-2.md

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 ### 9.8.2. Goroutine调度
 
-OS线程会被操作系统内核调度。每几毫秒，一个硬件计时器会中断处理器，这会调用一个叫作scheduler的内核函数。这个函数会挂起当前执行的线程并保存内存中它的寄存器内容，检查线程列表并决定下一次哪个线程可以被运行，并从内存中恢复该线程的寄存器信息，然后恢复执行该线程的现场并开始执行线程。因为操作系统线程是被内核所调度，所以从一个线程向另一个“移动”需要完整的上下文切换，也就是说，保存一个用户线程的状态到内存，恢复另一个线程的到寄存器，然后更新调度器的数据结构。这几步操作很慢，因为其局部性很差需要几次内存访问，并且会增加运行的cpu周期。
+OS线程会被操作系统内核调度。每几毫秒，一个硬件计时器会中断处理器，这会调用一个叫作scheduler的内核函数。这个函数会挂起当前执行的线程并将它的寄存器内容保存到内存中，检查线程列表并决定下一次哪个线程可以被运行，并从内存中恢复该线程的寄存器信息，然后恢复执行该线程的现场并开始执行线程。因为操作系统线程是被内核所调度，所以从一个线程向另一个“移动”需要完整的上下文切换，也就是说，保存一个用户线程的状态到内存，恢复另一个线程的到寄存器，然后更新调度器的数据结构。这几步操作很慢，因为其局部性很差需要几次内存访问，并且会增加运行的cpu周期。
 
-Go的运行时包含了其自己的调度器，这个调度器使用了一些技术手段，比如m:n调度，因为其会在n个操作系统线程上多工(调度)m个goroutine。Go调度器的工作和内核的调度是相似的，但是这个调度器只关注单独的Go程序中的goroutine(译注：按程序独立)。
+Go的运行时包含了其自己的调度器，这个调度器使用了一些技术手段，比如m:n调度，因为其会在n个操作系统线程上多工(调度)m个goroutine。Go调度器的工作和内核的调度是相似的，但是这个调度器只关注单独的Go程序中的goroutine（译注：按程序独立）。
 
-和操作系统的线程调度不同的是，Go调度器并不是用一个硬件定时器而是被Go语言"建筑"本身进行调度的。例如当一个goroutine调用了time.Sleep或者被channel调用或者mutex操作阻塞时，调度器会使其进入休眠并开始执行另一个goroutine直到时机到了再去唤醒第一个goroutine。因为这种调度方式不需要进入内核的上下文，所以重新调度一个goroutine比调度一个线程代价要低得多。
+和操作系统的线程调度不同的是，Go调度器并不是用一个硬件定时器，而是被Go语言“建筑”本身进行调度的。例如当一个goroutine调用了time.Sleep，或者被channel调用或者mutex操作阻塞时，调度器会使其进入休眠并开始执行另一个goroutine，直到时机到了再去唤醒第一个goroutine。因为这种调度方式不需要进入内核的上下文，所以重新调度一个goroutine比调度一个线程代价要低得多。
 
 ** 练习 9.5: ** 写一个有两个goroutine的程序，两个goroutine会向两个无buffer channel反复地发送ping-pong消息。这样的程序每秒可以支持多少次通信？

ch9/ch9-08-4.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ### 9.8.4. Goroutine没有ID号
 
-在大多数支持多线程的操作系统和程序语言中，当前的线程都有一个独特的身份(id)，并且这个身份信息可以以一个普通值的形式被被很容易地获取到，典型的可以是一个integer或者指针值。这种情况下我们做一个抽象化的thread-local storage(线程本地存储，多线程编程中不希望其它线程访问的内容)就很容易，只需要以线程的id作为key的一个map就可以解决问题，每一个线程以其id就能从中获取到值，且和其它线程互不冲突。
+在大多数支持多线程的操作系统和程序语言中，当前的线程都有一个独特的身份(id)，并且这个身份信息可以以一个普通值的形式被很容易地获取到，典型的可以是一个integer或者指针值。这种情况下我们做一个抽象化的thread-local storage(线程本地存储，多线程编程中不希望其它线程访问的内容)就很容易，只需要以线程的id作为key的一个map就可以解决问题，每一个线程以其id就能从中获取到值，且和其它线程互不冲突。
 
 goroutine没有可以被程序员获取到的身份(id)的概念。这一点是设计上故意而为之，由于thread-local storage总是会被滥用。比如说，一个web server是用一种支持tls的语言实现的，而非常普遍的是很多函数会去寻找HTTP请求的信息，这代表它们就是去其存储层(这个存储层有可能是tls)查找的。这就像是那些过分依赖全局变量的程序一样，会导致一种非健康的“距离外行为”，在这种行为下，一个函数的行为可能不是由其自己内部的变量所决定，而是由其所运行在的线程所决定。因此，如果线程本身的身份会改变——比如一些worker线程之类的——那么函数的行为就会变得神秘莫测。