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下面定义一个结构体类型和该类型的一个方法：
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复制代码代码如下:
type User struct {
Name string
Email string
}
func (u User) Notify() error
首先我们定义了一个叫做 User 的结构体类型，然后定义了一个该类型的方法叫做 Notify，该方法的接受者是一个 User 类型的值。要调用 Notify 方法我们需要一个 User 类型的值或者指针：
复制代码代码如下:
// User 类型的值可以调用接受者是值的方法
damon := User{"AriesDevil", "ariesdevil@xxoo.com"}
damon.Notify()
// User 类型的指针同样可以调用接受者是值的方法
alimon := User{"A-limon", "alimon@ooxx.com"}
alimon.Notify()
简单来说， SetMaxHeap 提供了一种可以设置固定触发阈值的 GC （Garbage Collection垃圾回收）方式
官方源码链接
大量临时对象分配导致的 GC 触发频率过高， GC 后实际存活的对象较少，
或者机器内存较充足，希望使用剩余内存，降低 GC 频率的场景
GC 会 STW （ Stop The World ），对于时延敏感场景，在一个周期内连续触发两轮 GC ，那么 STW 和 GC 占用的 CPU 资源都会造成很大的影响， SetMaxHeap 并不一定是完美的，在某些场景下做了些权衡，官方也在进行相关的实验，当前方案仍没有合入主版本。
先看下如果没有 SetMaxHeap ，对于如上所述的场景的解决方案
这里简单说下 GC 的几个值的含义，可通过 GODEBUG=gctrace=1 获得如下数据
这里只关注 128-132-67 MB 135 MB goal ，
分别为 GC开始时内存使用量 - GC标记完成时内存使用量 - GC标记完成时的存活内存量 本轮GC标记完成时的 预期 内存使用量（上一轮 GC 完成时确定）
引用 GC peace设计文档 中的一张图来说明
对应关系如下：
简单说下 GC pacing （信用机制）
GC pacing 有两个目标，
那么当一轮 GC 完成时，如何只根据本轮 GC 存活量去实现这两个小目标呢？
这里实际是根据当前的一些数据或状态去 预估 “未来”，所有会存在些误差
首先确定 gc Goal goal = memstats.heap_marked + memstats.heap_marked*uint64(gcpercent)/100
heap_marked 为本轮 GC 存活量， gcpercent 默认为 100 ，可以通过环境变量 GOGC=100 或者 debug.SetGCPercent(100) 来设置
那么默认情况下 goal = 2 * heap_marked
gc_trigger 是与 goal 相关的一个值（ gc_trigger 大约为 goal 的 90% 左右），每轮 GC 标记完成时，会根据 |Ha-Hg| 和实际使用的 cpu 资源 动态调整 gc_trigger 与 goal 的差值
goal 与 gc_trigger 的差值即为，为 GC 期间分配的对象所预留的空间
GC pacing 还会预估下一轮 GC 发生时，需要扫描对象对象的总量，进而换算为下一轮 GC 所需的工作量，进而计算出 mark assist 的值
本轮 GC 触发（ gc_trigger ），到本轮的 goal 期间，需要尽力完成 GC mark 标记操作，所以当 GC 期间，某个 goroutine 分配大量内存时，就会被拉去做 mark assist 工作，先进行 GC mark 标记赚取足够的信用值后，才能分配对应大小的对象
根据本轮 GC 存活的内存量（ heap_marked ）和下一轮 GC 触发的阈值（ gc_trigger ）计算 sweep assist 的值，本轮 GC 完成，到下一轮 GC 触发（ gc_trigger ）时，需要尽力完成 sweep 清扫操作
预估下一轮 GC 所需的工作量的方式如下：
继续分析文章开头的问题，如何充分利用剩余内存，降低 GC 频率和 GC 对 CPU 的资源消耗
如上图可以看出， GC 后，存活的对象为 2GB 左右，如果将 gcpercent 设置为 400 ，那么就可以将下一轮 GC 触发阈值提升到 10GB 左右
前面一轮看起来很好，提升了 GC 触发的阈值到 10GB ，但是如果某一轮 GC 后的存活对象到达 2.5GB 的时候，那么下一轮 GC 触发的阈值，将会超过内存阈值，造成 OOM （ Out of Memory ），进而导致程序崩溃。
可以通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 来关闭 GC
可以通过进程外监控内存使用状态，使用信号触发的方式通知程序，或 ReadMemStats 、或 linkname runtime.heapRetained 等方式进行堆内存使用的监测
可以通过调用 runtime.GC() 或者 debug.FreeOSMemory() 来手动进行 GC 。
这里还需要说几个事情来解释这个方案所存在的问题
通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 是如何关闭 GC 的？
gc 4 @1.006s 0%: 0.033+5.6+0.024 ms clock, 0.27+4.4/11/25+0.19 ms cpu, 428-428-16 MB, 17592186044415 MB goal, 8 P (forced)
通过 GC trace 可以看出，上面所说的 goal 变成了一个很诡异的值 17592186044415
实际上关闭 GC 后， Go 会将 goal 设置为一个极大值 ^uint64(0) ，那么对应的 GC 触发阈值也被调成了一个极大值，这种处理方式看起来也没什么问题，将阈值调大，预期永远不会再触发 GC
那么如果在关闭 GC 的情况下，手动调用 runtime.GC() 会导致什么呢？
由于 goal 和 gc_trigger 被设置成了极大值， mark assist 和 sweep assist 也会按照这个错误的值去计算，导致工作量预估错误，这一点可以从 trace 中进行证明
可以看到很诡异的 trace 图，这里不做深究，该方案与 GC pacing 信用机制不兼容
记住，不要在关闭 GC 的情况下手动触发 GC ，至少在当前 Go1.14 版本中仍存在这个问题
SetMaxHeap 的实现原理，简单来说是强行控制了 goal 的值
注： SetMaxHeap ，本质上是一个软限制，并不能解决 极端场景 下的 OOM ，可以配合内存监控和 debug.FreeOSMemory() 使用
SetMaxHeap 控制的是堆内存大小， Go 中除了堆内存还分配了如下内存，所以实际使用过程中，与实际硬件内存阈值之间需要留有一部分余量。
对于文章开始所述问题，使用 SetMaxHeap 后，预期的 GC 过程大概是这个样子
简单用法1
该方法简单粗暴，直接将 goal 设置为了固定值
注：通过上文所讲，触发 GC 实际上是 gc_trigger ，所以当阈值设置为 12GB 时，会提前一点触发 GC ，这里为了描述方便，近似认为 gc_trigger=goal
简单用法2
当不关闭 GC 时， SetMaxHeap 的逻辑是， goal 仍按照 gcpercent 进行计算，当 goal 小于 SetMaxHeap 阈值时不进行处理；当 goal 大于 SetMaxHeap 阈值时，将 goal 限制为 SetMaxHeap 阈值
注：通过上文所讲，触发 GC 实际上是 gc_trigger ，所以当阈值设置为 12GB 时，会提前一点触发 GC ，这里为了描述方便，近似认为 gc_trigger=goal
切换到 go1.14 分支，作者选择了 git checkout go1.14.5
选择官方提供的 cherry-pick 方式(可能需要梯子，文件改动不多，我后面会列出具体改动)
git fetch "" refs/changes/67/227767/3 git cherry-pick FETCH_HEAD
需要重新编译Go源码
注意点：
下面源码中的官方注释说的比较清楚，在一些关键位置加入了中文注释
入参bytes为要设置的阈值
notify 简单理解为 GC 的策略 发生变化时会向 channel 发送通知，后续源码可以看出“策略”具体指哪些内容
返回值为本次设置之前的 MaxHeap 值
$GOROOT/src/runtime/debug/garbage.go
$GOROOT/src/runtime/mgc.go
注：作者尽量用通俗易懂的语言去解释 Go 的一些机制和 SetMaxHeap 功能，可能有些描述与实现细节不完全一致，如有错误还请指出
Hello，大家好，又见面了！上一遍我们将 channel 相关基础以及使用场景。这一篇，还需要再次进阶理解channel 阻塞问题。以下创建一个chan类型为int，cap 为3。
channel 内部其实是一个环形buf数据结构 ，是一种滑动窗口机制，当make完后，就分配在 Heap 上。
上面，向 chan 发送一条“hello”数据：
如果 G1 发送数据超过指定cap时，会出现什么情况？
看下面实例：
以上会出现什么，chan 缓冲区允许大小为1，如果再往chan仍数据，满了就会被阻塞，那么是如何实现阻塞的呢？当 chan 满时，会进入 gopark，此时 G1 进入一个 waiting 状态，然后会创建一个 sudog 对象，其实就sendq队列，把 200放进去。等 buf 不满的时候，再唤醒放入buf里面。
通过如下源码，你会更加清晰：
上面，从 chan 获取数据：
Go 语言核心思想：“Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.” 你可以看看这本书名叫：Effective Go
如果接收者，接收一个空对象，也会发生什么情况？
代码示例 ：
也会报错如下：
上面，从 chan 取出数据，可是没有数据了。此时，它会把 接收者 G2 阻塞掉，也是和G1发送者一样，也会执行 gopark 将状态改为 waiting，不一样的点就是。
正常情况下，接收者G2作为取出数据是去 buf 读取数据的，但现在，buf 为空了，此时，接收者G2会将sudog导出来，因为现在G2已经被阻塞了嘛，会把G2给G，然后将 t := -ch 中变量 t 是在栈上的地址，放进去 elem ，也就是说，只存它的地址指针在sudog里面。
最后， ch - 200 当G1往 chan 添加200这个数据，正常情况是将数据添加到buf里面，然后唤醒 G2 是吧，而现在是将 G1 的添加200数据直接干到刚才G2阻塞的t这里变量里面。
你会认为，这样真的可以吗？想一想，G2 本来就是已经阻塞了，然后我们直接这么干肯定没有什么毛病，而且效率提高了，不需要再次放入buf再取出，这个过程也是需要时间。不然，不得往chan添加数据需要加锁、拷贝、解锁一序列操作，那肯定就慢了，我想Go语言是为了高效及内存使用率的考虑这样设计的。（注意，一般都是在runtime里面完成，不然会出现象安全问题。）
总结 ：
chan 类型的特点：chan 如果为空，receiver 接收数据的时候就会阻塞等待，直到 chan 被关闭或者有新的数据到来。有这种个机制，就可以实现 wait/notify 的设计模式。
相关面试题：
基本设计思路：
类型转换、类型断言、动态派发。iface，eface。
反射对象具有的方法：
编译优化：
内部实现：
实现 Context 接口有以下几个类型（空实现就忽略了）：
互斥锁的控制逻辑：
设计思路：
（以上为写被读阻塞，下面是读被写阻塞）
总结，读写锁的设计还是非常巧妙的：
设计思路：
WaitGroup 有三个暴露的函数:
部件：
设计思路：
结构：
Once 只暴露了一个方法：
实现：
三个关键点：
细节：
让多协程任务的开始执行时间可控（按顺序或归一）。（Context 是控制结束时间）
设计思路： 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现，Wait() 会生成票据，并将等待协程信息加入链表中，等待控制协程中发送信号通知一个（Signal()）或所有（Boardcast()）等待者（内部实现是通过票据通知的）来控制协程解除阻塞。
暴露四个函数：
实现细节：
部件：
包： golang.org/x/sync/errgroup
作用：开启 func() error 函数签名的协程，在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误。通过 Context 的传入，还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程。
设计思路：
结构：
暴露的方法：
实现细节：
注意问题：
包： "golang.org/x/sync/semaphore"
作用：排队借资源（如钱，有借有还）的一种场景。此包相当于对底层信号量的一种暴露。
设计思路：有一定数量的资源 Weight，每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n。通过队列排队执行借贷。
结构：
暴露方法：
细节：
部件：
细节：
包： "golang.org/x/sync/singleflight"
作用：防击穿。瞬时的相同请求只调用一次，response 被所有相同请求共享。
设计思路：按请求的 key 分组（一个 *call 是一个组，用 map 映射存储组），每个组只进行一次访问，组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝。
结构：
逻辑：
细节：
部件：
如有错误，请批评指正。