goroutine 默认实现并发而非并行，是否并行取决于 GOMAXPROCS 设置与 CPU 核心数；仅当 GOMAXPROCS > 1 且存在多 goroutine 可运行时，调度器才分派到多个 P 实现真正并行。
Go 语言里，goroutine 天生支持并发，但**默认不等于并行**——是否真正“同时执行”，取决于 GOMAXPROCS 设置和底层 OS 调度，不是写个 go f() 就自动多核跑满。
为什么 goroutine 是并发而非天然并行
Go 运行时用的是 M:N 调度模型（GPM），即大量 goroutine（G）被复用到少量系统线程（M）上，再由这些线程绑定到 P（逻辑处理器）运行。而 P 的数量默认 = CPU 核心数，但可通过 runtime.GOMAXPROCS(n) 修改。
关键点在于：即使你启动了 1000 个 goroutine，如果 GOMAXPROCS=1，它们依然在单个 P 上交替执行——这是典型的**并发（concurrency）**；只有当 GOMAXPROCS > 1 且有足够多可运行的 goroutine 时，调度器才可能把它们分派到多个 P 上，从而触发真正的**并行（parallelism）**。
- 并发是“能同时处理多个任务”的设计能力；并行是“真正在多个 CPU 核心上同时跑任务”的执行状态
-
go f()只保证启动 goroutine，并不承诺它立刻执行、也不承诺它独占一个核 - IO 密集型场景（如 HTTP server）靠并发就能高效响应；CPU 密集型任务（如矩阵计算）必须开启并行才有效果
如何确认你的程序实际发生了并行
不能只看 go top 或 ps 显示多个线程——Go 的 M 线程数可能远小于 goroutine 数，且很多是休眠态。要看真实 CPU 利用率分布和调度行为。
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- 用
go tool trace查看 trace 文件，在浏览器中打开后观察「Proc」视图：多个 P 同时处于running状态，才是并行发生 - 用
runtime.NumCPU()和runtime.GOMAXPROCS(-1)检查当前 P 数量；若返回值为 1，基本不可能并行 - 在 CPU 密集循环中加
runtime.Gosched()会破坏并行节奏——它主动让出 P，导致其他 goroutine 抢占，反而降低并行效率
常见并发陷阱：闭包变量捕获 + 并行误判
很多人以为 for 循环里起 goroutine 就是“并行处理每个元素”，结果输出全是最后一个值——这不是并行问题，而是并发下的经典闭包陷阱。
for i := 0; i < 3; i++ {
go func() {
fmt.Println(i) // 全部打印 3
}()
}
原因：所有 goroutine 共享同一个变量 i 的地址，循环结束时 i == 3，它们都读到了最终值。
- 修复方式：传参进 goroutine，如
go func(val int) { ... }(i) - 别混淆“多个 goroutine 同时存在”（并发）和“它们是否真在不同核上跑”（并行）——这个 bug 在并发/并行两种模式下都会发生
- 即使开了
GOMAXPROCS=8，上面代码也照样错；并行只是放大了竞争时机，不解决逻辑错误
什么时候该调大 GOMAXPROCS？
绝大多数 Go 服务（HTTP、RPC、DB 访问）完全不需要手动设置 GOMAXPROCS。默认值（等于物理核数）对 IO 密集型负载已足够。强行设高反而有害。
- 适合调高的场景：纯 CPU 计算密集型，且 goroutine 之间无强同步依赖，例如批量图像转码、加密哈希、数值模拟
- 不适合调高的场景：大量 channel 通信、频繁锁竞争、或依赖全局状态的旧代码——P 增多会加剧调度开销和 cache false sharing
- 设置时机：应在
main()开头尽早调用runtime.GOMAXPROCS(n)，晚于 init 阶段可能被 runtime 自动覆盖
真正难的从来不是“怎么开并行”，而是判断“哪里需要并行”——IO 等待多的地方堆 goroutine 就行，CPU 瓶颈处才要拆任务+开多 P；更隐蔽的是，有些“CPU 密集”其实是内存带宽或 GC 压力造成的假象，盲目调高 GOMAXPROCS 只会让 GC 更喘不过气。
