导语：Go语言的三个核心设计: interface 、goroutine 、 channel
less is more —— Wikipedia
interface
Go是一门面向接口编程的语言，interface的设计自然是重中之重。Go中对于interface设计的巧妙之处就在于空的interface可以被当作“Duck”类型使用，它使得Go这样的静态语言拥有了一定的动态性，却又不损失静态语言在类型安全方面拥有的编译时检查的优势。
source code
从底层实现来看，interface实际上是一个结构体，包含两个成员。其中一个成员指针指向了包含类型信息的区域，可以理解为虚表指针，而另一个则指向具体数据，也就是该interface实际引用的数据。
其中 interfacetype 包含了一些关于interface本身的信息，_type表示具体实现类型，在下文eface中会有详细描述，bad 是一个状态变量，fun是一个长度为1的指针数组，在 fun[0] 的地址后面依次保存method对应的函数指针。go runtime 包里面有一个hash表，通过这个hash表可以取得 itab，link跟inhash则是为了保存hash表中对应的位置并设置标识。主要代码如下：
Itab的结构如下：
其中 interfacetype 包含了一些关于interface本身的信息，_type表示具体实现类型，在下文eface中会有详细描述，bad 是一个状态变量，fun是一个长度为1的指针数组，在 fun[0] 的地址后面依次保存method对应的函数指针。go runtime 包里面有一个hash表，通过这个hash表可以取得 itab，link跟inhash则是为了保存hash表中对应的位置并设置标识。主要代码如下：
空接口的实现略有不同。Go中任何对象都可以表示为interface{}，类似于C中的 void*，而且interface{}中存有类型信息。
Type的结构如下：
i_example
关于interface的应用，下面举个简单的例子，是关于Go与Mysql数据库交互的。
首先在mysql test库中创建一张任务信息表：
数据库交互最基本的四个操作：增删改查， 这里以查询为例：
Go来实现查询这张表里面的所有数据
其中:
这段代码可以实现查表这个简单的逻辑，但是有一个小小的问题就是，我们这张表结构比较简单只有4个字段，如果换一张有20+个字段甚至更多的表来查询的话，这段代码就显得太过于低效，这个时候我们便可以引入interface{}来进行优化。
优化后的代码如下：
由于interface{}可以保存任何类型的数据，所以通过构造args、values两个数组，其中args的每个值指向values相应值的地址，来对数据进行批量的读取及后续操作，值得注意的是Go是一门强类型的语言，而且不同的interface{}是存有不同的类型信息的，在进行赋值等相关操作时需要进行类型转换。
Go对于Mysql事务处理也提供了比较好的支持。一般的操作使用的是db对象的方法，事务则是使用sql.Tx对象。使用db的Begin方法可以创建tx对象。tx对象也有数据库交互的Query,Exec和Prepare方法，与db的操作类似。查询或修改的操作完毕之后，需要调用tx对象的Commit()提交或者Rollback()回滚。
例如，现在需要利用事务对之前创建的user表进行update操作，代码如下
注意： “ := “ 跟 “ = “两个操作符不要弄混淆
如果不需要进行事务处理的话，update对应的代码如下:
可以与上面增加事务操作的代码进行对比，因为操作比较简单所以也就增加了几行代码，以及将db对象换成了tx对象。
goroutine
并发：同一时间内处理(dealing with)不同的事情
并行：同一时间内做(doing)不同的事情
Go从语言层面就支持了并行，而goroutine则是Go并行设计的核心。本质上，goroutine就是协程，拥有独立的可以自行管理的调用栈，可以把goroutine理解为轻量级的thread。但是thread是操作系统调度的，抢占式的。goroutine是通过自己的调度器来调度的。
scheduler
Go的调度器实现了G-P-M调度模型，其中有三个重要的结构：M，P，G
M : Machine (OS thread)
P : Context (Go Scheduler)
G : Goroutine
底层的数据结构长这样：
M、P 和 G 之间的交互可以通过下面这几张来自go runtime scheduler的图来展现
上图中看，有2个物理线程M，每一个M都拥有一个上下文P，也都有一个正在运行的goroutine G。图中灰色的那些G并没有运行，而是出于ready的就绪态，正在等待被调度。由P来维护着这个runqueue队列。
图中的M1可能是被新建出来的，也可能是从线程缓存中取出来的。当M0返回时，它必须尝试获取P来运行G，通常情况下，它会尝试从其他的thread那里”steal”一个P过来，失败的话，它就把G放在一个global runqueue里，然后自己会被放入线程缓存里。所有的P会周期性的检查global runqueue，否则global runqueue上的G永远无法执行。
另一种情况是P所分配的任务G很快就执行完了（因为分配不均），这就导致了某些P处于空闲状态而系统却依然在运行态。但如果global runqueue没有任务G了，那么P就不得不从其他的P那里拿一些G来执行。通常情况下，如果P从其他的P那里要偷一个任务的话，一般就‘steal’ runqueue的一半，这就确保了每个thread都能充分的使用。
P如何从其他P维护的队列中”steal”到G呢？这就涉及到work-stealing算法，关于该算法的更多信息可以参考这篇文章。
g_example
举个简单的例子来演示下goroutine是如何运行的
这段代码非常简单，两个不同的goroutine异步运行
运行结果如下：
然后做个小小的改动，只是将main()中的两个函数的位置互换，其余代码变：
会出现一件有意思的事情：
原因也很简单，因为main()返回时， 并不会等待其他goroutine(非主goroutine)结束。对上面的例子， 主函数执行完第一个say()后，创建了一个新的goroutine没来得及执行程序就结束了，所以会出现上面的运行结果。
channel
goroutine在相同的地址空间中运行，因此必须同步对共享内存的访问。Go语言提供了一个很好的通信机制channel，来满足goroutine之间数据的通信。channel与Unix shell 中的双向管道有些类似：可以通过它发送或者接收值。
source code
其中waitq的结构如下
可以看到channel其实就是一个队列加一个锁。其中sendx和recvx可以看做生产者跟消费者队列，分别保存的是等待在channel上进行读操作的goroutine和等待在channel上进行写操作的goroutine，如下图所示。
写channel (ch <- x)的具体实现如下(只选取了核心代码)：
具体可以分为三种情况：
- 有goroutine阻塞在channel上，而且chanbuf为空，直接将数据发送给该goroutine上。
- chanbuf有空间可用：将数据放到chanbuf里面。
- chanbuf没有空间可用：阻塞当前goroutine。
读channel( <-ch）和发送的操作类似，就不帖代码展示了。
c_example
关于goroutine跟channel进行通信的一个简单的例子,逻辑很简单:
这里我们定义了两个带缓存的channel jobs 和 results，如果把这两个channel都换成不带缓存的，就会报错，不过可以这样进行处理就可以了：
比较常见的channel操作还有select ， 存在多个channel的时候，可以通过select可以监听channel上的数据流动。
因为 ch1 和 ch2 都为空，所以 case1 和 case2 都不会读取成功。 则 select 执行 default 语句。
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