一句话总结

synchronized用于控制多线程对共享资源的访问，可修饰方法或代码块，通过指定锁对象实现互斥。其原理基于对象内部的监视器锁（Monitor），线程进入时获取锁，退出时释放锁，底层依赖操作系统的互斥锁及内存屏障机制保证原子性与可见性。JVM会优化锁状态（偏向锁、轻量级锁等）提升性能。

在多线程编程中，线程同步是确保数据一致性和程序正确性的关键。当多个线程需要访问共享资源时，如果缺乏适当的同步机制，就可能导致竞态条件（Race Condition）、死锁（Deadlock）等问题。本节将介绍三种常用的线程同步机制：互斥锁（Mutex）、条件变量（Condition Variable）和信号量（Semaphore）。

一、为什么要加锁，要实现同步

多线程编程中，有可能会出现多个线程同时访问同一个共享、可变资源的情况，这个资源我们称之其为临界资源；这种资源可能是：对象、变量、文件等。

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在C#中，Mutex（互斥量）是一种用于线程同步的机制，它允许多个线程对共享资源进行互斥访问。Mutex提供了更高级的功能，相比于Monitor，它具有更多的灵活性和功能。

在 Go 语言开发中，性能问题往往是项目上线后最棘手的挑战之一。无论是 CPU 占用过高、内存泄漏，还是 goroutine 失控，都可能导致服务响应缓慢甚至崩溃。而pprof作为 Go 官方提供的性能分析工具，就像一把精准的手术刀，能帮助我们快速定位这些隐藏的性能瓶颈。本文将从基础到实战，全方位讲解pprof的使用方法，让每个开发同学都能轻松掌握这一必备技能。

一、认识 pprof：性能分析的基石

在多线程编程中，当多个线程需要访问和修改共享数据时，如果没有任何同步机制，就可能发生数据竞争（Data Race），导致程序行为不可预测、数据损坏甚至崩溃。C++标准库通过

近期拜读了Ralf Jung的博客文章《There is no memory safety without thread safety》，其中提到一个发人深省的观点：在存在数据竞争的场景下，Go语言并不能称为真正意义上的内存安全语言。

或许有开发者会反驳："但Go语言配备了内置的数据竞争检测器啊。"这一观点促使我重新审视Go语言动态数据竞争检测机制中一个容易被忽视的特性——它会漏掉某些代码中明显存在的数据竞争，而这些竞争对于人工审计而言往往一目了然。

3. Mutex 类 3.1 概述 Mutex 是 C# 中用于跨进程同步的同步机制。与 lock 和 Monitor 主要用于线程同步不同，Mutex 支持跨进程同步，因此可以用来在不同进程中协调对共享资源的访问。Mutex 的使用相对复杂，但它适用于需要在不同进程间进行同步的场景。

在 Java 并发学习中，lock-support 的

##互斥量mutex

前文提到，系统中如果存在资源共享，线程间存在竞争，并且没有合理的同步机制的话，会出现数据混乱的现象。为了实现同步机制，Linux中提供了多种方式，其中一种方式为互斥锁mutex（也称之为互斥量）。

互斥量的具体实现方式为：每个线程在对共享资源操作前都尝试先加锁，成功加锁后才可以对共享资源进行读写操作，操作结束后解锁。

互斥量不是为了消除竞争，实际上，资源还是共享的，线程间也还是竞争的，只不过通过这种“锁”机制就将共享资源的访问变成互斥操作，也就是说一个线程操作这个资源时，其它线程无法操作它，从而消除与时间有关的错误。