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Go语言实战案例:使用sync.Mutex实现资源加锁

ai 2025/8/11 13:04:03

在并发编程中，数据共享是一把双刃剑。如果多个协程对同一个资源进行读写而没有任何同步机制，就可能会出现“竞态条件”或“数据竞争”的问题。Go语言为我们提供了 sync.Mutex，一种最基础也是最常用的加锁方式，用于保证在任意时刻只有一个 goroutine 能访问共享资源。

一、什么是 Mutex？

Mutex 是 mutual exclusion（互斥）的缩写，是 Go 标准库 sync 包提供的一种锁机制。它确保同一时间只有一个 goroutine 能进入临界区访问共享资源。

type Mutex struct {// 内部实现省略
}

常用方法：

• Lock()：获取锁，如果锁已被占用，则阻塞等待；
• Unlock()：释放锁，其他阻塞的 goroutine 才能继续执行。

二、为什么需要加锁？

设想一个并发场景：多个 goroutine 同时对一个整数进行自增操作。虽然操作看似简单，但由于 i++ 并不是原子操作，它会被分解为三个步骤：

1. 加载变量值；
2. 执行加一；
3. 保存回变量。

在这个过程中，如果没有互斥机制，多个 goroutine 很容易互相干扰，造成结果错误。

三、实战案例：并发安全的计数器

我们将构建一个并发安全的计数器，多个 goroutine 同时对它执行自增操作，确保最终计数正确。

1. 未加锁示例（存在竞态）

package mainimport ("fmt""sync"
)var counter intfunc main() {var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 1000; i++ {wg.Add(1)go func() {counter++ // 非线程安全wg.Done()}()}wg.Wait()fmt.Println("最终计数器结果:", counter)
}

多次运行你会发现，结果每次都不一样，且通常小于1000。说明有些操作被“丢失”了。

2. 使用 sync.Mutex 加锁

package mainimport ("fmt""sync"
)var (counter intmu      sync.Mutex
)func main() {var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 1000; i++ {wg.Add(1)go func() {mu.Lock()counter++ // 临界区mu.Unlock()wg.Done()}()}wg.Wait()fmt.Println("最终计数器结果:", counter)
}

每次运行的结果都是 1000，说明加锁成功避免了竞态条件。

四、延伸：封装一个线程安全的计数器结构

为了更好地管理共享资源，我们可以将计数器封装成一个结构体，并内置锁机制。

type SafeCounter struct {mu sync.Mutexval int
}func (s *SafeCounter) Inc() {s.mu.Lock()s.val++s.mu.Unlock()
}func (s *SafeCounter) Value() int {s.mu.Lock()defer s.mu.Unlock()return s.val
}

使用方式：

func main() {var wg sync.WaitGroupcounter := SafeCounter{}for i := 0; i < 1000; i++ {wg.Add(1)go func() {counter.Inc()wg.Done()}()}wg.Wait()fmt.Println("最终计数器结果:", counter.Value())
}

五、sync.Mutex 使用建议

✅ 适用场景

• 多个 goroutine 对同一资源进行读写时；
• 逻辑简单，读写比例相近的场景。

⚠️ 注意事项

• 死锁风险：锁住资源后若忘记释放会造成程序阻塞；
• 性能瓶颈：锁会阻塞其他协程，过多使用可能降低并发效率；
• 应尽量缩小锁的范围：只包裹必要的临界区。

六、与其他同步机制对比

同步方式	特点
sync.Mutex	最基础的锁，适用于简单同步控制
sync.RWMutex	读写锁，适用于读多写少的场景
channel	通过通信代替共享数据，较为优雅
sync.Atomic 操作	支持原子操作，性能比 mutex 高