并行&并发
想了解并行和并发的区别，推荐看一下Rob Pike的分享(点击阅读原文即可跳转)。在这个视频里，他用形象的Gopher动图，讲解了Go并发的过程。
总结他的观点如下：
- 并发很强大
- 并发帮助实现并行，使并行(扩展等)变得容易
- 并发不是并行，并发重点是架构，并行重点是执行，两者不同，但相关。
因为今天的重点不是讲理论，而是站在可视化的角度来展示并发的过程。所以，结合这两个可视化图形可以直观的了解并发和并行的区别，毕竟一图胜千言。(请复制链接在浏览器中打开)
并发：http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/pingpong36.html
并行：http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/parallelism.html
总的来说，并行就是同时执行(通常是相关的)计算任务的编程技术，两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是将相互独立的执行过程综合到一起的编程技术，两个或多个事件在同一时间间隔内发生。
为什么要关注并发?
当今是多核的时代，并发的世界。摩尔定律逐渐失效，需要更多关注并发的编程思想。
但并发编程并不容易，而 Go 对并发有很好的支持。
Go 语言中的并发
Goroutine - 并发执行
- 类似于 UNIX 中的 &
- 很像线程，但更轻量
- 一个 goroutine 就是一个独立运行的函数
- 当一个 goroutine 阻塞时，所在的线程会阻塞，但其它 goroutine 不受影响
通过关键字 go 来创建 goroutine，如下说是
Channel
- 类似于 UNIX 中的管道
- 它允许在 Goroutine 之间传递消息
如下有一个简单的例子，这是常见的计时器，后续还可以做成可视化的图形。
Select
- 类似于语言中常见的 switch
- 但它的判断条件是基于通信，而不是基于值的等量匹配
Go让并发编程变得简单起来
但问题来了：
- 我们怎样去讲解 Go 的并发?
- 我们怎样思考 Go 的并发过程?
- 最终，我们怎样更好的实践 Go 并发编程?
- 这里祭出一个法宝——GoTrace，它是一个能将 Go 并发过程可视化的开
- gotrace(go)：分析 go tool trace 的执行结果
- gothree(js): 基于 ThreeJs 和 WebGL 生成 3D 图像
感谢 divan 大神 提供了这款工具和不少 Go 并发模式的素材。
耳听为虚，眼见为实
1.Hello,World!
无论写什么语言，都会从 hello world开始，代码非常简单 - 单 channel，单 goroutine，一次写，一次读。
效果如下图(复制链接 http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/helloworld.html 在浏览器中打开也可直接访问)：
这里蓝色的线表示 goroutine 随着时间运行。细的蓝线连接了 ‘main’ 和 ‘#20’，标志着 go routine 的启动和停止，揭示了它们的父子关系。最后，红色箭头给我们展示了‘发送/接受’的动作。实际上它是两个独立的动作，我试着用动画展示成一个单独的事务：从 A 发送到 B。 Goroutine 名称中的的 “#20”，是实际的 goroutine 内部 ID，通过某种手段从运行时获取。
2.计时器
记得在前面讲Channel举的一个计时器的例子，也非常典型 - 创建一个 channel，启动一个 goroutine，在给定的时间间隔之后向这个 channle 写入数据，之后将这个 channel 返回给函数的调用着。这个调用者会阻塞固定的时间后去读取该 channel。让我们来运行 24 个这样的计时器并试着做可视化。
看一下效果(复制链接http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/timer.html )：
非常的形象，是不是?
3.兵乓球
两个玩家
看一下效果(复制链接 http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/pingpong2.html 到浏览器中打开)
建议在PC端浏览器上打开上面的链接，可以和 WebGL 动画交互，玩玩看。你可以放慢、加快，从不同的角度观察它。
三个玩家
上面是常见的2个乒乓球运动员对打的过程，如果是三个运动员会是什么样呢?现在，让我们来运行 3 个运动员的试试看。代码中只要做少量的修改，添加一个 player 即可：
效果如下：(复制链接 http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/pingpong3.html 到浏览器中打开)
36个玩家
让我们看一个更复杂的例子，跑36个运动员看看。
效果(复制链接http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/pingpong36.html 在浏览器中打开)
在这里我们看到每个运动员都是轮流依次进行，你可能会想为什么是这样?为什么接球的 goroutine 会依照这么严格的顺序?
答案是因为 Go 运行时给接受者(准备从特定的 channel 接收消息的 goroutines)保持一个先进先出(FIFO)的队列，同时在我们的例子中，每一个运动员正好在他将球打到桌子上的时候就做好准备。
4.素数筛
上面几个例子比较简单，让我们来看一个更复杂的并发算法：素数筛算法，又叫埃拉托斯特尼算法，是一种古老的算法，用于 找到小于或等于给定整数n 的素数。算法核心思想：先用最小的素数2去筛，把2的倍数剔除掉;下一个未筛除的数就是素数(这里是3)。再用这个素数3去筛，筛除掉3的倍数... 这样不断重复下去，直到筛完为止。
这个算法的并发变化是用 goroutines 来过滤数字 —— 一个 goroutine 发现一个素数，而 channels 用来把数字从 generator 传递到 filter。当一个素数被找到了，就会通过 channel 传递给 main，再输出。
当然，这个算法并不会非常高效，特别是在你想找大量的素数，并且寻找最低的大 O 复杂度时，但这个算法确非常的优雅。
大家可以看一下可视化的样子(http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/primesieve.html)
可以在交互模式中体验一下该动画。它的图形化方式确实能更好的帮助我们理解算法。该 generate 函数 goroutine 从 2 开始发出每一个整数。而每一个新的 filter 函数 goroutine 会过滤特定素数的倍数 - 2，3，5，7……每一个 filter 的第一个数就是素数，将它发送给 main 函数，并输出。如果你旋转图像自顶向下看的话，你会发现，所有从 goroutine 发送给 main 的数字就是素数。
非常漂亮的算法，特别是在 3D 图像下。
5.其他-Goroutines 泄漏
虽然说Goroutine是一个很轻量线程，不应该浪费它的。假设有 N 多个Goroutine泄漏了会怎么样?
效果见http://talks.bingohuang.com/2017/go-concurrency-visualize/leak.html
看起来很漂亮，但它是一个定时炸弹，所以平时编码的时候一定要注意Goroutine泄漏的问题。
Gotrace的用法简介
下载方式：go get -v -u github.com/divan/gotrace
默认分支(master)是基于 Go 1.6 开发，我建议切换到到 Go18 分支，支持 Go 1.8。
具体用法如下：
直接运行 go 代码的效果并不好，推荐生成 trace，需在执行的代码上前后加上：
结合 docker ，可以用以下脚本：
