Go 中实现并发安全计数器应优先用 sync/atomic 进行原子操作（如 atomic.AddInt64），适用于简单整型；复杂逻辑或非原子类型则用 sync.Mutex 保护，封装为结构体并确保临界区无阻塞；务必用 go run -race 检测数据竞争。
在 Go 中实现并发安全计数器，核心是避免多个 goroutine 同时读写同一变量导致的数据竞争。最直接可靠的方式是使用 sync/atomic 包进行原子操作，或用 sync.Mutex 加锁保护。两者适用场景不同：原子操作轻量高效，适合简单整型计数；互斥锁更通用，支持复杂逻辑和多种数据类型。
用 atomic 实现高性能整型计数器
sync/atomic 提供 无锁、底层硬件支持的原子增减操作，适用于 int32、int64、uint32、uint64 和指针等类型。它比加锁更快，且不会发生死锁。
- 声明计数器时必须使用支持原子操作的类型（如
int64），不能用int（其大小依赖平台） - 用
atomic.AddInt64(&counter, 1)增加，atomic.LoadInt64(&counter)读取，atomic.SwapInt64或atomic.CompareAndSwapInt64实现条件更新 - 注意：原子操作仅保证单个操作的线程安全，不构成事务；若需“读 - 改 - 写”复合逻辑（如“仅当小于 100 才加 1”），应优先考虑
CompareAndSwap或退回到 mutex
用 Mutex 保护任意计数逻辑
当计数逻辑涉及判断、多字段联动（如带最大值限制、重置时间戳）、或非原子类型（如 map 计数、浮点数、结构体）时，sync.Mutex 是更稳妥的选择。
- 将计数器变量和相关状态封装进结构体，把
sync.Mutex作为结构体字段（推荐嵌入sync.RWMutex若读远多于写） - 所有读写操作前调用
mu.Lock()/mu.RLock()，结束后用defer mu.Unlock()确保释放 - 避免在临界区内执行阻塞操作（如网络请求、长时间计算），否则会拖慢其他 goroutine
验证并发安全性：用 go run -race 检测
Go 自带竞态检测器（race detector）是发现数据竞争的最有效手段。它不能替代正确设计，但能帮你暴露潜在问题。
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- 运行命令：
go run -race main.go或go test -race - 只要存在未同步的并发读写，race detector 就会在控制台打印详细报告，包括 goroutine 栈 和冲突变量位置
- 即使测试通过，也不代表绝对安全——要覆盖典型并发路径，例如启动数十个 goroutine 循环增减并最终校验总数
常见误区与建议
很多初学者尝试用 channel 或全局变量模拟计数器，结果引入复杂性或 性能瓶颈。
- 不要用 unbuffered channel 做计数器——它本质是串行化，失去并发意义，且易造成 goroutine 泄漏
- 避免用
map[int]int等非线程安全容器直接并发读写，即使 key 不同也不安全（map 内部有共享哈希表状态） - 若需高频统计多个 key（如用户请求计数），可用分片 map + 多把锁，或直接选用
github.com/cespare/xxhash+sync.Pool优化分配
