来，问自己个问题：面对并发问题，是用channel解决，还是用Mutex解决？
如果自己心里还没有清晰的答案，那就读下这篇文章，你会了解到：
- 使用channel解决并发问题的核心思路和示例
- channel擅长解决什么样的并发问题，Mutex擅长解决什么样的并发问题
- 一个并发问题该怎么入手解解决
- 一个重要的plus思维
并且Golang还有一个并发座右铭，在《Effective Go》的channel介绍中写到：
Share memory by communicating, don’t communicate by sharing memory.通过通信共享内存，而不是通过共享内存而通信 。Golang以如此明显的方式告诉我们：面对并发问题，你首先想到的应该是channel，因为channel是线程安全的并且不会有数据冲突，比锁好用多了 。
既生瑜，何生亮 。既然有channel了，为啥还提供sync.Mutex呢？
主角不是万能的，他也需要配角 。在Golang里，channel也不是万能的，这是由channel的特性和局限造成的 。
下面就给大家介绍channel的特点、核心方法和缺点 。
channel解决并发问题的思路和示例channel的核心是数据流动，关注到并发问题中的数据流动，把流动的数据放到channel中，就能使用channel解决这个并发问题 。这个思路是从Go语言的核心开发者的演讲中学来的，然而视频我已经找不到了，不然直接共享给大家，他提到了Golang并发的核心实践的4个点：
DataFlow -> Drawing -> Pipieline -> Exiting
DataFlow指数据流动，Drawing指把数据流动画出来，Pipeline指的是流水线，Exit指协程的退出 。DataFlow + Drawing就是我提到到channel解决并发问题的思路，Pipeline和Exit是具体的实践模式，Pipeline和Exit我都写过文章，有需要自取：
- Golang 并发模型系列：1. 轻松入门流水线模型
- Golang 并发模型系列：2. 轻松入门流水线FAN模式
- Golang 并发模型系列：3. 并发协程的优雅退出
一起分析下多个用户同时操作银行的数据流动：
- 每个人都可以向银行发起请求，请求可以是存、取、查3种操作，并且包含操作时必要的数据，包含的数据只和自身相关 。
- 银行处理请求后给用户发送响应，包含的数据只和操作用户相关 。
文章插图
你一定发现了上面的数据流动：
- 请求数据：个人请求数据流向银行 。
- 响应数据：银行处理结果数据流向用户 。
- reqCh：传送请求的channel，把请求从个人发送给银行 。
- retCh：传送响应的channel，把响应从银行发给个人 。
文章插图
以上就是从数据流动的角度，发现如何使用channel解决并发问题 。思路有了，再思考下代码层面需要怎么做：
- 银行：
- 定义银行，只保存1个map即可
- 银行操作：接收和解析请求，并把请求分发给存、取、查函数
- 实现存、取、查函数：处理请求，并把结果写入到用户提供的响应通道
- 定义请求和响应
- 用户：创建请求和接收响应的通道，发送请求后等待响应，提取响应结果
- mian函数：创建银行和用户间的请求通道，创建银行、用户等协程，并等待操作完成
代码不能贴了，运行结果还是可以的，为了方便理解结果，介绍下示例代码做了什么 。main函数创建了银行、小明、小刚3个并发协程：
- 银行：从reqCh接收请求，依次处理每个请求，直到通道关闭，把请求交给处理函数，处理函数把结果写入到请求中的retCh 。
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