通过在函数调用前使用关键字 go，我们即可让该函数以 goroutine 方式执行。goroutine 是一种 比线程更加轻盈、更省资源的协程。

Go 语言通过系统的线程来多路派遣这些函数的执行，使得 每个用 go 关键字执行的函数可以运行成为一个单位协程。

当一个协程阻塞的时候，调度器就会自 动把其他协程安排到另外的线程中去执行，从而实现了程序无等待并行化运行。

而且调度的开销非常小，一颗 CPU 调度的规模不下于每秒百万次，这使得我们能够创建大量的 goroutine，

从而可以很轻松地编写高并发程序，达到我们想要的目的。 ---- 某书

协程的4种状态

Pending

Running

Done

Cacelled

和系统线程之间的映射关系

go的协程本质上还是系统的线程调用，而Python中的协程是eventloop模型实现，所以虽然都叫协程，但并不是一个东西.

Python 中的协程是严格的 1:N 关系，也就是一个线程对应了多个协程。虽然可以实现异步I/O，但是不能有效利用多核(GIL)。

而 Go 中是 M:N 的关系，也就是 N 个协程会映射分配到 M 个线程上，这样带来了两点好处：

多个线程能分配到不同核心上,CPU 密集的应用使用 goroutine 也会获得加速.

即使有少量阻塞的操作，也只会阻塞某个 worker 线程，而不会把整个程序阻塞。

PS: Go中很少提及线程或进程,也就是因为上面的原因.

两种协程对比:

async是非抢占式的,一旦开始采用 async 函数，那么你整个程序都必须是 async 的，不然总会有阻塞的地方(一遇阻塞对于没有实现异步特性的库就无法主动让调度器调度其他协程了)，也就是说 async 具有传染性。

Python 整个异步编程生态的问题，之前标准库和各种第三方库的阻塞性函数都不能用了，如:requests,redis.py,open 函数等。所以 Python3.5后加入协程的最大问题不是不好用，而是生态环境不好,历史包袱再次上演,动态语言基础上再加上多核之间的任务调度,应该是很难的技术吧,真心希望python4.0能优化或者放弃GIL锁,使用多核提升性能。

goroutine 是 go 与生俱来的特性，所以几乎所有库都是可以直接用的，避免了 Python 中需要把所有库重写一遍的问题。

goroutine 中不需要显式使用 await 交出控制权，但是 Go 也不会严格按照时间片去调度 goroutine，而是会在可能阻塞的地方插入调度。goroutine 的调度可以看做是半抢占式的。

PS: python异步库列表 [https://github.com/timofurrer...]

Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.(不要以共享内存的方式来通信，相反，要通过通信来共享内存) -- CSP并发模型

扩展与总结

erlang和golang都是采用了CSP(Communicating Sequential Processes)模式(Python中的协程是eventloop模型)

但是erlang是基于进程的消息通信，go是基于goroutine和channel的通信。

Python和Go都引入了消息调度系统模型，来避免锁的影响和进程/线程开销大的问题。

协程从本质上来说是一种用户态的线程，不需要系统来执行抢占式调度，而是在语言层面实现线程的调度。

因为协程不再使用共享内存/数据，而是使用通信来共享内存/锁，因为在一个超级大系统里具有无数的锁，

共享变量等等会使得整个系统变得无比的臃肿，而通过消息机制来交流，可以使得每个并发的单元都成为一个独立的个体，

拥有自己的变量，单元之间变量并不共享，对于单元的输入输出只有消息。

开发者只需要关心在一个并发单元的输入与输出的影响，而不需要再考虑类似于修改共享内存/数据对其它程序的影响。