优先根据场景选择：保护共享数据用 sync.Mutex，传递值用 chan；前者性能高、易封装，后者适合任务分发与多路复用。
该用 sync.Mutex 还是 chan？先问自己一句话
你是想「保护一块随时被读写的共享数据」，还是想「把一个值从 A goroutine 交给 B goroutine」？
前者选 sync.Mutex（或 sync.RWMutex），后者选 chan。这个判断比背规则快得多，也准得多。
频繁读写计数器、map、缓存？别碰 chan，直接上 sync.Mutex
常见错误：有人用带缓冲的 chan int 模拟原子计数器，比如只开容量为 1 的 channel 当信号量用——这既难读又慢，还容易死锁。
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sync.Mutex加解锁只是几个原子操作，无 goroutine 切换开销；chan发送/接收会触发调度器介入，性能差一到两个数量级 - map 不是并发安全的，
map[string]int被多个 goroutine 写就会 panic:fatal error: concurrent map writes，必须用mu.Lock()包住读写逻辑 - 如果你封装了
SafeMap或RateLimiter，用 mutex 更自然：方法内加锁、返回前解锁，调用方完全无感
要分发任务、等结果、做超时控制？chan 是唯一正解
常见错误：用全局变量 + mutex + for 循环轮询来“等待任务完成”，既浪费 CPU，又无法响应取消或超时。
Golang Uber Dig
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使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
- 生产者-消费者模型天然匹配
chan：jobs := make(chan int, 10)分配任务，results := make(chan int, 10)收集结果 - 多路监听靠
select：select { case res := ，mutex 做不到这种组合等待 - 关闭 channel 是明确的终止信号：
close(jobs)后 range 自动退出；而用 mutex + flag 变量，你得额外处理“谁来设 flag”“设完要不要通知”这些琐事
混合使用才是常态，但边界必须清晰
真实项目里几乎不会只用一种。关键在于分工明确：channel 负责“流动”，mutex 负责“驻留”。
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- 例如一个 HTTP 服务缓存：用
sync.RWMutex保护本地map[string][]byte，但缓存未命中时，用chan把 key 发给后台加载 goroutine，避免重复加载 - 切忌把 channel 当作“更高级的 mutex”来用——比如用
make(chan struct{}, 1)实现临界区，代码可读性暴跌，且一旦忘记close或漏收，就卡死 - 性能敏感路径（如每秒万级请求的计数器）优先 mutex；需要解耦、可测试、可扩展的业务逻辑（如异步通知、流水线处理）优先 channel
最常被忽略的一点：channel 的内存分配和调度成本是实打实的，不是“语法糖”。当你的场景里根本没有数据要传、也没有协作要编排，硬套 channel，就是在给自己埋延迟和复杂度。
