1.Go并发编程 — sync.Once
2.Go并发编程：goroutine，channel和sync详解
3.Rust并发：标准库sync::Once源码分析
4.Go并发编程之原子操作sync/atomic
5.Golang sync.Cond 条件变量源码分析
6.深度解析sync WaitGroup源码

Go并发编程 — sync.Once

       ç®€ä»‹

       Once 可以用来执行某个函数，但是这个函数仅仅只会执行一次，常常用于单例对象的初始化场景。说到这，就不得不说一下单例模式了。

单例模式

       å•ä¾‹æ¨¡å¼æœ‰æ‡’汉式和饿汉式两种，上代码。

饿汉式

       é¥¿æ±‰å¼é¡¾åæ€ä¹‰å°±æ˜¯æ¯”较饥饿，所以就是上来就初始化。

var?源码instance?=?&Singleton{ }type?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ ?return?instance}懒汉式

       æ‡’汉式顾名思义就是偷懒，在获取实例的时候在进行初始化，但是懒汉式会有并发问题。并发问题主要发生在 instance == nil 这个判断条件上，有可能多个 goruntine 同时获取 instance 对象都是 nil ，然后都开始创建了 Singleton 实例，就不满足单例模式了。

var?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ ?if?instance?==?nil?{ instance?=?&Singleton{ }?}?return?instance}加锁

       æˆ‘们都知道并发问题出现后，可以通过加锁来进行解决，可以使用 sync.Metux 来对整个方法进行加锁，就例如下面这样。这种方式是解决了并发的问题，但是锁的粒度比较高，每次调用 GetInstance 方法的时候都需要获得锁才能获得 instance 实例，如果在调用频率比较高的场景下性能就不会很好。那有什么方式可以解决嘛？让我们接着往下看吧

var?mutex?sync.Mutexvar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ ?mutex.Lock()?defer?mutex.Unlock()?if?instance?==?nil?{ instance?=?&Singleton{ }?}?return?instance}Double Check

       ä¸ºäº†è§£å†³é”çš„粒度问题，我们可以使用 Double Check 的方式来进行解决，例如下面的代码，第一次判断 instance == nil 之后需要进行加锁操作，然后再第二次判断 instance == nil 之后才能创建实例。这种方式对比上面的案例来说，锁的粒度更低，因为如果 instance != nil 的情况下是不需要加锁的。但是这种方式实现起来是不是比较麻烦，有没有什么方式可以解决呢？

var?mutex?sync.Mutexvar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ ?if?instance?==?nil?{ mutex.Lock()defer?mutex.Unlock()if?instance?==?nil?{ ?instance?=?&Singleton{ }}?}?return?instance}使用 sync.Once

       å¯ä»¥ä½¿ç”¨ sync.Once 来实现单例的初始化逻辑，因为这个逻辑至多只会跑一次。推荐使用这种方式来进行单例的初始化，当然也可以使用饿汉式。

var?once?sync.Oncevar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ ?once.Do(func()?{ instance?=?&Singleton{ }?})?return?instance}源码分析

       ä¸‹é¢å°±æ˜¯ sync.Once 包的源码，我删除了注释，代码不多，Once 数据结构主要由 done 和 m 组成，其中 done 是存储 f 函数是否已执行，m 是一个锁实例。

type?Once?struct?{ ?done?uint?//?f函数是否已执行?mMutex//?锁}func?(o?*Once)?Do(f?func())?{ ?if?atomic.LoadUint(&o.done)?==?0?{ o.doSlow(f)?}}func?(o?*Once)?doSlow(f?func())?{ ?o.m.Lock()?defer?o.m.Unlock()?if?o.done?==?0?{ defer?atomic.StoreUint(&o.done,?1)f()?}}

       Do 方法

       ä¼ å…¥ä¸€ä¸ª function，然后 sync.Once 来保证只执行一次，在 Do 方法中使用 atomic 来读取 done 变量，如果是 0 ，就代码 f 函数没有被执行过，然后就调用 doSlow方法，传入 f 函数

       doShow 方法

       doShow 的第一个步骤就是先加锁，这里加锁的目的是保证同一时刻是能由一个 goruntine 来执行 doSlow 方法，然后再次判断 done 是否是 0 ，这个判断就相当于我们上面说的 DoubleCheck ，因为 doSlow 可能存在并发问题。然后执行 f 方法，然后执行使用 atomic 将 done 保存成 1。使用 DoubleCheck 保证了 f 方法只会被执行一次。

       æŽ¥ç€çœ‹ï¼Œé‚£å¯ä»¥è¿™æ ·å®žçŽ° sync.Once 嘛？

       è¿™æ ·ä¸æ˜¯æ›´ç®€å•ä¸€ç‚¹å˜›ï¼Œä½¿ç”¨åŽŸå­çš„ CAS 操作就可以解决并发问题呀，并发只执行一次 f 方法的问题是可以解决，但是 Do 方法可能并发，第一个调用者将 done 设置成了 1 然后调用 f 方法，如果 f 方法特别耗时间，那么第二个调用者获取到 done 为 1 就直接返回了，此时 f方法是没有执行过第二次，但是此时第二个调用者可以继续执行后面的代码，如果后面的代码中有用到 f 方法创建的实例，但是由于 f 方法还在执行中，所以可能会出现报错问题。所以官方采用的是Lock + DoubleCheck 的方式。

if?atomic.CompareAndSwapUint(&o.done,?0,?1)?{ f()}拓展

       æ‰§è¡Œå¼‚常后可继续执行的Once

       çœ‹æ‡‚了源码之后，我们就可以扩展 sync.Once 包了。例如 f 方法在执行的时候报错了，例如连接初始化失败，怎么办？我们可以实现一个高级版本的 Once 包，具体的 slowDo 代码可以参考下面的实现

func?(o?*Once)?slowDo(f?func()?error)?error?{ o.m.Lock()defer?o.m.Unlock()var?err?errorif?o.done?==?0?{ ?//?Double?Checkerr?=?f()if?err?==?nil?{ //?没有异常的时候记录done值?atomic.StoreUint(&o.done,?1)}}return?err}

       å¸¦æ‰§è¡Œç»“果的 Once

       ç”±äºŽ Once 是不带执行结果的，我们不知道 Once 什么时候会执行结束，如果存在并发，需要知道是否执行成功的话，可以看下下面的案例，我这里是以 redis 连接的问题来进行说明的。Do 方法执行完毕后将 init 值设置成 1 ，然后其他 goruntine 可以通过 IsConnetion 来获取连接是否建立，然后做后续的操作。

type?RedisConn?struct?{ ?once?sync.Once?init?uint}func?(this?*RedisConn)?Init()?{ ?this.once.Do(func()?{ //?do?redis?connectionatomic.StoreUint(&this.init,?1)?})}func?(this?*RedisConn)?IsConnect()?bool?{ ?//?另外一个goroutine?return?atomic.LoadUint(&this.init)?!=?0}

Go并发编程：goroutine，channel和sync详解

       ä¼˜é›…的并发编程范式，完善的并发支持，出色的并发性能是Go语言区别于其他语言的一大特色。

       åœ¨å½“今这个多核时代，并发编程的意义不言而喻。使用Go开发并发程序，操作起来非常简单，语言级别提供关键字go用于启动协程，并且在同一台机器上可以启动成千上万个协程。

       ä¸‹é¢å°±æ¥è¯¦ç»†ä»‹ç»ã€‚

goroutine

       Go语言的并发执行体称为goroutine，使用关键词go来启动一个goroutine。

       go关键词后面必须跟一个函数，可以是有名函数，也可以是无名函数，函数的返回值会被忽略。

       go的执行是非阻塞的。

       å…ˆæ¥çœ‹ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼š

packagemainimport("fmt""time")funcmain(){ gospinner(*time.Millisecond)constn=fibN:=fib(n)fmt.Printf("\rFibonacci(%d)=%d\n",n,fibN)//Fibonacci()=}funcspinner(delaytime.Duration){ for{ for_,r:=range`-\|/`{ fmt.Printf("\r%c",r)time.Sleep(delay)}}}funcfib(xint)int{ ifx<2{ returnx}returnfib(x-1)+fib(x-2)}

       ä»Žæ‰§è¡Œç»“果来看，成功计算出了斐波那契数列的值，说明程序在spinner处并没有阻塞，而且spinner函数还一直在屏幕上打印提示字符，说明程序正在执行。

       å½“计算完斐波那契数列的值，main函数打印结果并退出，spinner也跟着退出。

       å†æ¥çœ‹ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå¾ªçŽ¯æ‰§è¡Œæ¬¡ï¼Œæ‰“印两个数的和：

packagemainimport"fmt"funcAdd(x,yint){ z:=x+yfmt.Println(z)}funcmain(){ fori:=0;i<;i++{ goAdd(i,i)}}

       æœ‰é—®é¢˜äº†ï¼Œå±å¹•ä¸Šä»€ä¹ˆéƒ½æ²¡æœ‰ï¼Œä¸ºä»€ä¹ˆå‘¢ï¼Ÿ

       è¿™å°±è¦çœ‹Go程序的执行机制了。当一个程序启动时，只有一个goroutine来调用main函数，称为主goroutine。新的goroutine通过go关键词创建，然后并发执行。当main函数返回时，不会等待其他goroutine执行完，而是直接暴力结束所有goroutine。

       é‚£æœ‰æ²¡æœ‰åŠžæ³•è§£å†³å‘¢ï¼Ÿå½“然是有的，请往下看。

channel

       ä¸€èˆ¬å†™å¤šè¿›ç¨‹ç¨‹åºæ—¶ï¼Œéƒ½ä¼šé‡åˆ°ä¸€ä¸ªé—®é¢˜ï¼šè¿›ç¨‹é—´é€šä¿¡ã€‚常见的通信方式有信号，共享内存等。goroutine之间的通信机制是通道channel。

       ä½¿ç”¨make创建通道：

ch:=make(chanint)//ch的类型是chanint

       é€šé“支持三个主要操作：send，receive和close。

ch<-x//发送x=<-ch//接收<-ch//接收，丢弃结果close(ch)//关闭无缓冲channel

       make函数接受两个参数，第二个参数是可选参数，表示通道容量。不传或者传0表示创建了一个无缓冲通道。

       æ— ç¼“冲通道上的发送操作将会阻塞，直到另一个goroutine在对应的通道上执行接收操作。相反，如果接收先执行，那么接收goroutine将会阻塞，直到另一个goroutine在对应通道上执行发送。

       æ‰€ä»¥ï¼Œæ— ç¼“冲通道是一种同步通道。

       ä¸‹é¢æˆ‘们使用无缓冲通道把上面例子中出现的问题解决一下。

packagemainimport"fmt"funcAdd(x,yint,chchanint){ z:=x+ych<-z}funcmain(){ ch:=make(chanint)fori:=0;i<;i++{ goAdd(i,i,ch)}fori:=0;i<;i++{ fmt.Println(<-ch)}}

       å¯ä»¥æ­£å¸¸è¾“出结果。

       ä¸»goroutine会阻塞，直到读取到通道中的值，程序继续执行，最后退出。

缓冲channel

       åˆ›å»ºä¸€ä¸ªå®¹é‡æ˜¯5的缓冲通道：

ch:=make(chanint,5)

       ç¼“冲通道的发送操作在通道尾部插入一个元素，接收操作从通道的头部移除一个元素。如果通道满了，发送会阻塞，直到另一个goroutine执行接收。相反，如果通道是空的，接收会阻塞，直到另一个goroutine执行发送。

       æœ‰æ²¡æœ‰æ„Ÿè§‰ï¼Œå…¶å®žç¼“冲通道和队列一样，把操作都解耦了。

单向channel

       ç±»åž‹chan<-int是一个只能发送的通道，类型<-chanint是一个只能接收的通道。

       ä»»ä½•åŒå‘通道都可以用作单向通道，但反过来不行。

       è¿˜æœ‰ä¸€ç‚¹éœ€è¦æ³¨æ„ï¼Œclose只能用在发送通道上，如果用在接收通道会报错。

       çœ‹ä¸€ä¸ªå•å‘通道的例子：

packagemainimport"fmt"funccounter(outchan<-int){ forx:=0;x<;x++{ out<-x}close(out)}funcsquarer(outchan<-int,in<-chanint){ forv:=rangein{ out<-v*v}close(out)}funcprinter(in<-chanint){ forv:=rangein{ fmt.Println(v)}}funcmain(){ n:=make(chanint)s:=make(chanint)gocounter(n)gosquarer(s,n)printer(s)}sync

       sync包提供了两种锁类型：sync.Mutex和sync.RWMutex，前者是互斥锁，后者是读写锁。

       å½“一个goroutine获取了Mutex后，其他goroutine不管读写，只能等待，直到锁被释放。

packagemainimport("fmt""sync""time")funcmain(){ varmutexsync.Mutexwg:=sync.WaitGroup{ }//主goroutine先获取锁fmt.Println("Locking(G0)")mutex.Lock()fmt.Println("locked(G0)")wg.Add(3)fori:=1;i<4;i++{ gofunc(iint){ //由于主goroutine先获取锁，程序开始5秒会阻塞在这里fmt.Printf("Locking(G%d)\n",i)mutex.Lock()fmt.Printf("locked(G%d)\n",i)time.Sleep(time.Second*2)mutex.Unlock()fmt.Printf("unlocked(G%d)\n",i)wg.Done()}(i)}//主goroutine5秒后释放锁time.Sleep(time.Second*5)fmt.Println("readyunlock(G0)")mutex.Unlock()fmt.Println("unlocked(G0)")wg.Wait()}

       RWMutex属于经典的单写多读模型，当读锁被占用时，会阻止写，但不阻止读。而写锁会阻止写和读。

packagemainimport("fmt""sync""time")funcmain(){ varrwMutexsync.RWMutexwg:=sync.WaitGroup{ }Data:=0wg.Add()fori:=0;i<;i++{ gofunc(tint){ //第一次运行后，写解锁。//循环到第二次时，读锁定后，goroutine没有阻塞，同时读成功。fmt.Println("Locking")rwMutex.RLock()deferrwMutex.RUnlock()fmt.Printf("Readdata:%v\n",Data)wg.Done()time.Sleep(2*time.Second)}(i)gofunc(tint){ //写锁定下是需要解锁后才能写的rwMutex.Lock()deferrwMutex.Unlock()Data+=tfmt.Printf("WriteData:%v%d\n",Data,t)wg.Done()time.Sleep(2*time.Second)}(i)}wg.Wait()}总结

       å¹¶å‘编程算是Go的特色，也是核心功能之一了，涉及的知识点其实是非常多的，本文也只是起到一个抛砖引玉的作用而已。

       æœ¬æ–‡å¼€å§‹ä»‹ç»äº†goroutine的简单用法，然后引出了通道的概念。

       é€šé“有三种：

       æ— ç¼“冲通道

       ç¼“冲通道

       å•å‘通道

       æœ€åŽä»‹ç»äº†Go中的锁机制，分别是sync包提供的sync.Mutex（互斥锁）和sync.RWMutex（读写锁）。

       goroutine博大精深，后面的坑还是要慢慢踩的。

       æ–‡ç« ä¸­çš„脑图和源码都上传到了GitHub，有需要的同学可自行下载。

       åœ°å€ï¼šgithub.com/yongxinz/gopher/tree/main/sc

       ä½œè€…：yongxinz

Rust并发：标准库sync::Once源码分析

       一次初始化同步原语Once，其核心功能在于确保闭包仅被执行一次。源码常见应用包括FFI库初始化、源码静态变量延迟初始化等。源码

       标准库中的源码Once实现更为复杂，其关键在于如何高效地模拟Mutex阻塞与唤醒机制。源码betaflight 源码解析这一机制依赖于线程暂停和唤醒原语thread::park/unpark，源码它们是源码实现多线程同步对象如Mutex、Condvar等的源码基础。

       具体实现中，源码Once维护四个内部状态，源码状态与等待队列头指针共同存储于AtomicUsize中，源码利用4字节对齐优化空间。源码

       构造Once实例时，源码初始化状态为Incomplete。源码调用Once::call_once或Once::call_once_force时，分别检查是否已完成初始化，未完成则执行闭包，闭包执行路径标记为冷路径以节省资源，同时避免泛型导致的代码膨胀。

       闭包执行逻辑由Once::call_inner负责，线程尝试获取执行权限，未能获取则进入等待状态，获取成功后执行闭包，结束后唤醒等待线程。

       等待队列通过无锁侵入式链表实现，节点在栈上分配，以优化内存使用。ciscopt实验源码Once::wait函数实现等待线程逻辑，WaiterQueue的drop方法用于唤醒所有等待线程，需按特定顺序操作栈节点，以避免use after free等潜在问题。

       思考题：如何在实际项目中利用Once实现资源安全共享？如何评估Once与Mutex等同步原语在不同场景下的性能差异？

Go并发编程之原子操作sync/atomic

       Go语言的并发编程中，sync/atomic包提供了底层的原子内存操作，用于处理并发环境中的数据同步和冲突避免。这个包利用了CPU的原子操作指令，确保在并发情况下，对变量的操作是线程安全的。然而，官方建议仅在必要且确实涉及底层操作时使用，如避免使用channel或sync包中的锁的场景。

       sync/atomic包的核心是5种基本数据类型的原子操作：add（只支持int、int、uint、uint和uintptr），以及一个扩展的Value类型，后者在1.4版本后支持Load、Store、CompareAndSwap和Swap方法，可用于操作任意类型的数据。Value类型尤其重要，因为它扩展了原子操作的适用范围。

       具体来说，swap操作（如SwapInt）用于原子地替换内存中的值，compare-and-swap(CAS)则检查并替换值，分享指标源码如果当前值与预期值一致。add操作（如AddInt）则进行加法操作并返回新值，而load、store操作分别用于读取和写入值，如LoadInt和StoreInt。

       在实际使用时，例如对map的并发读写，可以通过Value类型避免加锁。sync/atomic的相关源码和示例可在GitHub的教程[1]和作者的个人网站[2]中找到。至于进一步学习，可以关注公众号coding进阶获取更多资源，或者在知乎[3]上查找无忌的资料。

       

参考资料：

       [1] Go语言初级、中级和高级教程: github.com/jincheng9/go...

       [2] Jincheng's Blog: jincheng9.github.io/

       [3] 无忌: zhihu.com/people/thucuh...

Golang sync.Cond 条件变量源码分析

       sync.Cond 是 Golang 标准库 sync 包中一个关键的条件变量类型，用于在多个goroutine间协调等待特定条件。它常用于生产者-消费者模型等场景，确保在某些条件满足后才能继续执行。本文基于 go-1. 源码，深入解析 sync.Cond 的核心机制与用法。

       sync.Cond 的基本用法包括创建条件变量、等待唤醒与发送信号。使用时，通常涉及到一个互斥锁（Locker）以确保并发安全性。首先，通过`sync.NewCond(l Locker)`创建条件变量。其次，`cond.Wait()`使当前执行的php藏头诗 源码goroutine等待直到被唤醒，期间会释放锁并暂停执行。`cond.Signal()`和`Broadcast()`用于唤醒等待的goroutine，前者唤醒一个，后者唤醒所有。

       在底层实现中，sync.Cond 采用了一种称为 notifyList 的数据结构来管理等待和唤醒过程。notifyList 由一组元素构成，其中`wait`和`notify`表示当前最大ticket值和已唤醒的最大ticket值，而`head`和`tail`则分别代表等待的goroutine链表的头和尾。在`Wait`操作中，每次调用`runtime_notifyListAdd`生成唯一的ticket，并将当前goroutine添加到链表中。当调用`Signal`或`Broadcast`时，会查找并唤醒当前`notify`值对应的等待goroutine，并更新`notify`值。

       信号唤醒过程确保了FIFO的顺序，即最早等待的goroutine会首先被唤醒。这种机制有效地防止了并发操作下列表的乱序，确保了正确的唤醒顺序，尽管在实际执行中，遍历整个列表的过程在大多数情况下效率较高。

       在使用sync.Cond时，需注意避免潜在的死锁风险和错误的唤醒顺序。确保合理管理互斥锁的使用，以及在适当情况下使用`Signal`或`Broadcast`来唤醒等待的goroutine。正确理解和应用sync.Cond，能有效提升并发编程的交互网页 源码效率与稳定性。

深度解析sync WaitGroup源码

       waitGroup

       waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一，主要用于解决并发和等待问题。它是 sync 包下的一个子组件，特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。

       waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如，goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后，才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup，goroutineA在执行任务时，会在检查点等待其他goroutine完成，确保所有任务执行完毕后，goroutineA才能继续进行。

       在实现上，waitGroup 通过三个方法来操作：Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数，Done方法用于减少计数，Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。

       waitGroup的源码实现相对简洁，主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同（位或位）而有所不同。在位环境下，state1的第一个元素是等待线程数，第二个元素是 waitGroup 计数值，第三个元素是信号量。而在位环境下，如果 state1 的地址不是位对齐的，那么 state1 的第一个元素是信号量，后两个元素分别是等待线程数和计数值。

       waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下：

       Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时，首先将 delta 参数左移位，然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是，delta 的值可正可负，用于在调用 Done 方法时减少计数值。

       Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。

       Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时，表示所有子goroutine已完成，调用者无需等待。如果计数值大于零，则调用者会变成等待者，加入等待队列，并阻塞自己，直到所有任务执行完毕。

       通过使用waitGroup，开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行，确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时，尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现，将有助于提高并发编程的效率和可维护性。

       如果您对并发编程感兴趣，希望持续关注相关技术更新，请通过微信搜索「迈莫coding」，第一时间获取更多深度解析和实战指南。

PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解

       BatchNorm原理

       BatchNorm最早在全连接网络中提出，旨在对每个神经元的输入进行归一化操作。在卷积神经网络（CNN）中，这一原理被扩展为对每个卷积核的输入进行归一化，即在channel维度之外的所有维度上进行归一化。BatchNorm带来的优势包括提高网络的收敛速度、稳定训练过程、减少过拟合现象等。

       BatchNorm的数学表达式为公式[1]，引入缩放因子γ和移位因子β，作者在文章中解释了它们的作用。

       PyTorch中与BatchNorm相关的类主要位于torch.nn.modules.batchnorm模块中，包括如下的类：_NormBase、BatchNormNd。

       具体实现细节如下：

       _NormBase类定义了BN相关的一些属性。

       初始化过程。

       模拟BN的forward过程。

       running_mean、running_var的更新逻辑。

       γ、β参数的更新方式。

       BN在eval模式下的行为。

       BatchNormNd类包括BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d，它们的区别在于检查输入的合法性，BatchNorm1d接受2D或3D的输入，BatchNorm2d接受4D的输入，BatchNorm3d接受5D的输入。

       接着，介绍SyncBatchNorm的实现。

       BN性能与batch size密切相关。在batch size较小的场景中，如检测任务，内存占用较高，单张显卡难以处理较多，导致BN效果不佳。SyncBatchNorm提供了解决方案，其原理是所有计算设备共享同一组BN参数，从而获得全局统计量。

       SyncBatchNorm在torch/nn/modules/batchnorm.py和torch/nn/modules/_functions.py中实现，前者负责输入合法性检查以及参数设置，后者负责单卡统计量计算和进程间通信。

       SyncBatchNorm的forward过程。

       复习方差计算方式。

       单卡计算均值、方差，进行归一化处理。

       同步所有卡的数据，得到全局均值mean_all和逆标准差invstd_all，计算全局统计量。

       接着，介绍SyncBatchNorm的backward过程。

       在backward过程中，需要在BN前后进行进程间通信。这在_functions.SyncBatchNorm中实现。

       计算weight、bias的梯度以及γ、β，进一步用于计算梯度。

从项目的一个 panic 说起：Go 中 Sync 包的分析应用

       在项目开发过程中，遇到一个常见的错误——"fatal error: concurrent map read and map write"，这是由于Golang内建的map在并发环境下不安全导致的。解决这个问题的方法并不复杂，就是转向使用sync包提供的并发安全的map。

       sync包在Golang 1.9之后被官方支持，其中包含了丰富的同步原语，是并发编程的关键部分。在Golang 1.9之前，解决map并发问题通常会借助sync包中的sync.RWMutex或其他锁机制。Golang作为支持用户态进程的编程语言，对并发编程的处理自然离不开锁，这是一种确保多个Goroutine在同一片内存中协同工作的同步机制。

       sync包的源码目录结构清晰，包含Mutex、RWmutex、WaitGroup、Map、Once、Cond、Pool等组件。接下来，我们将逐个分析这些同步原语的用途和使用注意事项，重点讨论在项目中常见的sync.Map。

       sync.Map是sync包中的一种高效并发安全的map实现，与内建map相比，它提供了Load、Store、LoadOrStore、Delete和Range等方法，并且具有更高的并发性能。虽然sync.Map没有len方法，但其内部机制使得在并发环境中的操作更加稳健。

       通过结合实际项目案例和面试题中的陷阱，本文简要探讨了sync包中Mutex、RWMutex、WaitGroup、Once以及Map的使用技巧和注意事项。在实际编程中，正确使用这些同步原语对于避免并发问题至关重要。