场景
有个查询结果集的操作，无可避免的需要在循环获取数据，然后将结果集放到 map 中，这个操作在压测的时候，没出现问题，发布到生产环境之后，开始偶现 fatal error: concurrent map read and map write 错误，导致容器重启了。
原因
多个协程同时对 map 进行读写操作，导致数据竞争 测试环境压测未复现是因为单个 pod 常规时间只有一个 CPU，资源不够用了才会使用两个 CPU，单核的情况下，协程是串行执行的，所以没有出现数据竞争的问题。 同时也没开着数据竞争检测，也没有检测出来这个问题
调试
在本机多核CPU情况下，执行 go run --race main.go 启动项目，调用方法，会有提示 data race，再开始对应解决问题。
出现数据竞争告警时，就是需要解决问题，无则是其他情况
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WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c00008e000 by goroutine 7:
main.main.func2()
Previous write at 0x00c00008e000 by goroutine 6:
main.main.func1()
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解决方案
① 使用 sync.Mutex/sync.RWMutex 加锁
互斥锁： Mutex是互斥锁的意思，也叫排他锁，同一时刻一段代码只能被一个线程运行，使用只需要关注方法Lock（加锁）和Unlock（解锁）即可。 在Lock()和Unlock()之间的代码段称为资源的临界区(critical section)，是线程安全的，任何一个时间点都只能有一个goroutine执行这段区间的代码。 Mutex在大量并发的情况下，会造成锁等待，对性能的影响比较大。
读写锁： 读写锁的读锁可以重入，在已经有读锁的情况下，可以任意加读锁。 在读锁没有全部解锁的情况下，写操作会阻塞直到所有读锁解锁。 写锁定的情况下，其他协程的读写都会被阻塞，直到写锁解锁。
根据业务场景，按需进行加锁，尽量减少锁的粒度，提高性能。
② 使用 sync.Map
go 原生的 map 不是线程安全的，sync.Map 是线程安全的，读取，插入，删除也都保持着常数级的时间复杂度。
并且它通过空间换时间的方式，使用 read 和 dirty 两个 map 来进行读写分离，降低锁时间来提高效率。
sync.Map 适用于读多写少的场景，如果并发写多的场景，还是需要加锁的对于写多的场景，会导致 read map 缓存失效，
需要加锁，导致冲突变多；而且由于未命中 read map 次数过多，导致 dirty map 提升为 read map，这是一个 O(N) 的操作，会进一步降低性能。
③ 使用 channel 通道传递数据
channel 是 goroutine 之间的通信方式，可以用来传递数据，也可以用来传递信号，比如结束信号，超时信号等。 go 的设计原则也是：通过通信来共享内存，而不是通过共享内存来通信。channel 也是线程安全的，可以用来解决数据竞争的问题。
额外原则： 如果有数据传递后，继续有进行处理，可以使用 channel，如果仅是赋值，无其他操作，直接加锁或者 sync.Map 简单易理解
额外笔记
数据竞争 (data race) 的发生条件是：当多个协程同时访问一个相同内存地址，并且至少有一个在进行写操作时，数据竞争意味着不确定的行为。 而不存在数据竞争不代表结果就是确定的。实际上，一个应用程序即使不存在数据竞争，但它的行为肯依赖于不可控的发生时间或执行顺序，这就是竞争条件 (race condition)
参考链接：
- 深度解密go之 sync.Map
- 【Go基础篇】 彻底搞懂 RWMutex 实现原理
- Go语言并发–传统锁与channel的选择
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[Go 并发 数据竞争及竞争条件](https://blog.csdn.net/weixin_41335923/article/details/124266638)
