优化高并发go程序的关键是减少锁竞争。1. 拆分共享资源，使用分片锁降低粒度，使不同goroutine操作不同数据段可并行执行；2. 读多写少场景改用sync.RWMutex，允许多个读并发，提升吞吐量；3. 避免在锁内执行网络请求或IO等耗时操作，防止阻塞加剧；4. 使用defer mu.Unlock()确保锁释放，避免死锁；5. 禁止不一致顺序的嵌套锁。应根据访问模式选择细粒度、读写分离或无锁方案，提升并发性能。
在高并发的Go程序中，热点资源的访问往往是性能瓶颈所在。当多个goroutine频繁争抢同一个互斥锁（sync.Mutex）时，会导致大量goroutine阻塞排队，系统陷入“串行化”执行，CPU利用率下降，响应延迟上升。要优化这类场景，核心思路是减少锁的竞争，而非简单地加锁解锁。
减小锁粒度，拆分共享资源
一个常见的问题是用一把大锁保护一大片数据，导致所有操作都必须排队。比如用一个sync.Mutex保护整个map，每次读写都要加锁，效率极低。
- 可以将大资源拆分为多个小段，每个小段由独立的锁保护。例如，使用分片锁（sharded mutex），把map按key的hash值分配到不同的桶，每个桶有自己的锁。这样不同key的操作大概率落在不同桶，能并行执行。
- 对于数组或切片，如果各元素独立，可为每个元素或每组元素配备独立锁，避免全局锁成为瓶颈。
读写分离，善用读写锁
如果热点资源的访问模式是“读多写少”，直接用sync.Mutex会严重限制并发。因为读操作本身不会破坏数据一致性，多个读操作完全可以同时进行。
- 改用sync.RWMutex，它允许多个读锁（RLock）同时持有，但写锁（Lock）是独占的。这能极大提升读密集场景的吞吐量。
- 注意写操作的频率。如果写操作也很频繁，RWMutex可能因写锁饥饿而表现不佳。此时可评估是否需要进一步优化，比如引入复制机制或无锁数据结构。
避免锁内耗时操作和错误模式
锁的临界区应尽可能短，任何耗时操作都不该放在锁内部。
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- 不要在持有锁时进行网络请求、文件IO或调用可能阻塞的函数。这些操作会让其他goroutine长时间等待，放大锁竞争。
- 务必使用defer mu.Unlock()确保锁被释放，防止因panic或提前return导致死锁。
- 避免嵌套锁，特别是不同锁的顺序不一致时，极易引发死锁。
基本上就这些。关键是根据实际访问模式选择合适的同步策略，把“锁”用得更聪明，而不是更粗暴。