go面试考察goroutine与channel的核心是runtime调度、安全及泄漏防范：goroutine过多会因调度器与内存压力导致假死；channel关闭后可读不可写，写则panic，读关闭channel返回零值和false，但不可依赖零值判断关闭状态。
Go 面试里问 goroutine 和 channel，不是考你会不会写 go func() 或 make(chan int)，而是看你是否清楚它们在 runtime 里怎么被调度、怎么保安全、怎么不泄漏。
goroutine 创建太多会卡死吗？
会，但不是因为“线程爆了”，而是调度器和内存扛不住。G 的初始栈只有 2KB，创建快，但每个 G 仍要占内存、进队列、被 sysmon 监控。当 goroutine 数量远超 P 数（默认等于 CPU 核数）且大量处于阻塞或休眠状态时，M 频繁切换、全局队列积压、GC 扫描压力上升，整体响应就会变慢甚至假死。
- 常见诱因：循环中无限制启动 goroutine（比如每请求都
go handle(r)），又没用sync.WaitGroup或context.WithTimeout控制生命周期 - 真正瓶颈往往不在 G 本身，而在它调用的阻塞操作——比如未设超时的 HTTP 请求、没加锁的共享 map 写入、channel 发送端永远没人接收
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GOMAXPROCS调高不能解决泄漏，只影响 P 数；runtime.NumGoroutine()是排查的第一手指标，但得结合 pprof 的 goroutine profile 看分布
channel 关闭后还能读写吗？
关闭后的 channel 允许读，不允许写。读已关闭的 channel 会立即返回零值 + false（第二个返回值）；写则直接 panic：send on closed channel。
- 别依赖“读到零值”判断 channel 是否关闭——缓冲 channel 关闭前就可能读出零值（比如存的就是
0）；正确方式是用val, ok := 中的 <code>ok - 多个 goroutine 同时关同一个 channel 会 panic，必须确保只关一次；常用模式是用
sync.Once包一层，或由发送方统一关闭 - 无缓冲 channel 关闭后，若还有 goroutine 在等接收，它们会立刻被唤醒并读到零值；但若有 goroutine 正在发送，就会触发 panic —— 所以关闭时机必须早于最后发送完成
select default 分支会导致忙等吗？
会，而且非常隐蔽。如果 select 里所有 channel 都不可读/不可写，而你写了 default，那这段逻辑就会变成纯用户态空转，CPU 占用飙升。
- 典型反模式：
for { select { case —— sleep 时间太短，仍可能高频轮询 - 更稳妥的做法是去掉
default，改用带超时的case ，或者把逻辑移到单独 goroutine 中用 channel 驱动 - 注意：
select本身不保证公平性，多个可执行 case 会随机选一个；不要假设顺序，尤其在有default时，它总能“插队”成功
map 并发读写为什么 panic？
Go 的 map 不是并发安全的，运行时会在检测到同时有 goroutine 写 + 任意 goroutine 读/写时，直接 throw fatal error: concurrent map read and map write。
- 这个 panic 是 runtime 主动触发的，不是竞态条件导致数据错乱后再崩——它宁可提前崩，也不让你拿到脏数据
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sync.Map适合读多写少场景，但要注意它的LoadOrStore、Range等方法语义和原生 map 不同；高频写场景不如直接用sync.RWMutex包一层普通 map - 逃逸分析常被忽略：函数内新建的 map 若被返回或传给 goroutine，大概率逃逸到堆，增加 GC 压力；用
go tool compile -gcflags="-m"确认
真正难的不是记住这些规则，而是在写业务逻辑时下意识避开坑——比如看到循环启动 goroutine，先想“谁负责回收”；看到 channel 操作，先问“关没关、谁关、什么时候关”；看到 map，条件反射加锁或换结构。这些不是靠背题练出来的，是线上被 kill 过几次之后长出来的肌肉记忆。
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