Goroutine 是用户态自己实现的线程，调度方式遇到IO/阻塞点方式就会让出cpu时间（其实也看编译器的实现，如果TA在代码里面插入一些yield，也是可以的。 反正现在不是抢占式的。）
不能设置goroutine ID， 也拿不到（可以调用C API或者自己修改源码暴漏出来，实际上修改起来挺简单的，因为Go的源码写的非常简洁优雅）
goroutine的栈会自动扩容(初始stack很小,2KB,这也是go程序内存占用很小的原因） 4.相对java，多线程调试工具链有待完善，不过我们目前也没有发现需要这种调试的地方，实在需要时通过profile工具和简单的日志就可以（ 目前有一些第三方的工具，不过因为并不需要，我们也没有使用过）
开销非常小，同时运行几百万个一点问题都没有
go func(..) {} ()
golang的最大特点就是这个goroutine非常简单方便，实现功能，都只要按照人类最直接的思维模式写就好（反正可以开大量的goroutine），不像回调的方式那么碎片化(nodejs)，也远远不像NIO那么复杂(netty).一句话：可以用最简单的方式写出来非常高性能的并发
package main
import (
"log"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
var total int32 = 0
func main() {
// 控制子线程的任务进行，等同于Map/Reduce处理
wg := &sync.WaitGroup{}
// 统计运行时间
ts := time.Now()
// 启动100万个线程，每个线程执行100次加1的任务，这里使用了锁，防止脏数据
for i := 0; i < 1000000; i++ {
// go标记的函数，自动在一个 新的线程中去执行
go func() {
// 控制器的执行任务+1
wg.Add(1)
// 子线程结束时，控制器的任务执行完成
defer wg.Done()
for i := 0; i < 100; i++ {
atomic.AddInt32(&total, 1)
}
}()
}
// 这里主线程休眠一小短时间，防止子线程的任务控制wg.Add(1)还没有触发，主线程就执行完毕
time.Sleep(1 * time.Millisecond)
// 等待子线程的任务完成
wg.Wait()
// 输出最终运行时间
log.Printf("启动100万个线程并执行计算任务完成，总计耗时：%v(毫秒)\n", time.Now().Sub(ts).Nanoseconds()/1000000)
// 输出最终结果
log.Println("最终计算结果为", total)
}