前言
继续上一篇的内容，我们介绍了go协程的实现中的几个核心的对象，也说了他们之间是如何合作工作的。
下面来看一些go协程的使用：
go func() {
fmt.Println("hello goroutine")
}()
这样就完成了一个最简单的demo，相较而言go协程的使用同Java中线程的使用要简单太多了，至少少写了十几行有没有，也更加清晰了。
并发编程模型
就并发来说，通常分为Actor模型、CSP（communicating sequential processes）模型、多线程共享内存并发这么几种
多线程共享内存:
并发是大多数语言中的实现，比如说Java、C++、python等。这种方式基本上是最原始的并发编程的形式，我们需要通过锁来协同各个线程，保证并发的安全性。在这个基础上语言提供了&我们也实现了不少的并发工具和线程安全的数据结构，比如说ConcurrentHashMap、CountDownLatch、ReentrantLock等，这种编程模式对于程序员要求较高，需要非常清楚所使用API的各个细节及线程&内存实现，平心而论学习成本&门槛较高。
Actor模型：
由于多线程共享内存的编程模式，编程复杂度较高，并且容易出问题，调试起来更加的费劲，所以产生了像是Actor、CSP这些并发模型。
actor模型是处理并行计算的概念模型，它定义了系统部件行为和交互的一些规则，Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改)，所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题，Actor由状态(state)、行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成。实现比较经典的有Erlang，Java中也有对应的实现。
actor有这么几个好处：
1、事件模型驱动--Actor之间的通信是异步的
2、强隔离性--Actor中的方法不能由外部直接调用，所有的一切都通过消息传递进行的，从而避免了Actor之间的数据共享。
3、位置透明--无论Actor地址是在本地还是在远程机上对于代码来说都是一样的。
4、轻量性--Actor是非常轻量的计算单元，单个Actor仅占400多字节，只需少量内存就能达到高并发。
缺点：
CSP 模型：
CSP的核心理念是通过消息传递的尝试交互而不是共享内存，关注点更是仅关心消息的传递方式，而不是关心发送方和接收方。Actor也是通过消息来进行通信的，但是csp和actor的差异在于CSP进程通常是同步的(即任务被推送进Channel就立即执行，如果任务执行的线程正忙，则发送者就暂时无法推送新任务)，Actor进程通常是异步的(消息传递给Actor后并不一定马上执行)。Actor 更加关注的是一个数据和行为封闭。
go支持共享内存这种比较原始的方式，也支持CSP模型，go的官方建议是强力建议使用消息传递也就是CSP的模式完成并发的构建，原话是这么说的：
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。”
go具有天然的并发性，为了保证在这个优势的基础上构建更加安全稳定的应用，go提出了这些建议。
我们在使用go写成的时候也应该尽可能的遵循这些建议，关于管道的使用可以看channel那篇文章，后面也会有相应的实战。
具体来说是这样的,下面来看一个很经典的生产者消费者的例子。
package main
import "fmt"
func main() {
var channel = make(chan int, 3) // 用于消息通信的管道
var c2 = make(chan int) // 防止main提前退出的通道
// 同时开启两个go协程创建生产者消费者，能大致模拟同步进行
go func() { // 开一个协程用来启动生产者
for i:=0; i<100 ; i++ {
go produce(channel, i)
}
}()
go func() { // 开一个协程用来启动消费者
for i:=0; i<100 ; i++ {
go consumer(channel)
}
}()
<-c2 // 防止主线程直接结束
}
func produce(channel chan int, data int) {
channel <- data
}
func consumer(channel chan int) {
fmt.Println(<- channel)
}
解释一下上述的代码，producer通过channel向生产者发送产品，而consumer从channel来取产品，producer&consumer并没通过一个共享内存直接交互，而是通过这种发消息的方式来进行协同的，包括阻塞等待等。
当然了，我们也可以用共享内存这种方式来完成并发编程，go也提供了对应的API：
sync.Mutex.Lock()
if i >2 {
i = i + 1
} else {
i = i + 2
}
sync.Mutex.Unlock()
像上述代码，就通过sync.Mutex的锁操作，完成了共享变量i的一个存在竞态条件的操作。
剩下的go协程相关的就从后面并发编程的几个经典场景来理解吧，本篇暂时就先讲这么多。
