傳統的程式語言設計都不會將輸入輸出作為語言的核心，但 Tony Hoare 認為輸入輸出是基本的程式設計原語，且通訊順序程序（Communicating sequential processes，CSP）的並行組合（這裡可能用「併發」會更為準確）是基本的程式組織方法。Go 語言的併發設計就是基於 CSP 模型的。
在最初的 CSP 模型中，程式總由若干個可以相互通訊的程序構成，其中每一個程序內部是順序執行的（這也就是 CSP 名稱的含義）。注意這裡的「程序」並不一定指作業系統中的程序，也不一定是作業系統的執行緒，它是一個抽象的概念，代表一組計算的序列，例如 goroutine 這種在應用層排程的計算序列也算 CSP 中的「P」。與 Go 語言不同的地方在於，這個最初的設計中並沒有通訊管道的概念，每個程序是直接和另一個程序進行通訊的，但在 Go 語言中，goroutine 是匿名的，一個 goroutine 並沒有辦法直接將訊息發給另一個 goroutine，為了實現 goroutine 之間的通訊，Go 語言提供了 first class 的 channel，訊息透過 channel 來從一個 goroutine 發到另一個 goroutine。而且，Go 語言也不要求 goroutine 內部是順序執行的，goroutine 內部可以建立更多的 goroutine，併發地完成工作。
下面，我們透過例子說明基於 CSP 模型是如何組織程式的。
階乘計算
首先來看的是一個計算階乘的例子，階乘的一個簡單的遞迴實現可以是這樣的：
fact 0 = 1fact n = n * fact （n - 1）
而基於 CSP 組織程式，我們可以這樣做：
// 階乘計算的實體func FactCalc（in <-chan int， out chan<- int） { var subIn， subOut chan int for { n ：= <-in if n == 0 { out <- 1 } else { if subIn == nil { subIn， subOut = make（chan int）， make（chan int） go FactCalc（subIn， subOut） } subIn <- n - 1 r ：= <-subOut out <- n * r } }}// 包裝一個階乘計算函式func MakeFactFunc（） func（int） int { in， out ：= make（chan int）， make（chan int） go FactCalc（in， out） return func（x int） int { in <- x return <-out }}
MakeFactFunc 就是簡單地封裝一下 FactCalc，獲取一個計算階乘的函式。主要的計算是由 FactCalc 進行的。
每一個 FactCalc 都會被作為一個獨立的 goroutine 來執行，對於第 i 個 goroutine 而言，它先從第 i - 1 個 goroutine 中讀入一個數字 n，然後，如果 n > 0，這個 goroutine 需要做 3 件事：
1。 向第 i + 1 個 goroutine 寫入一個 n - 1
2。 從第 i + 1個 goroutine 處讀回來一個數字 r
3。 將 n * r 寫入第 i - 1 個 goroutine
否則，則向第 i - 1 個 goroutine 處寫入一個 1。
如前所述，由於 Go 語言不支援直接向一個 goroutine 發訊息，所以這裡的訊息收發都要基於 channel 進行。我們可以看到，一旦 FactCalc 發現自己無法完成階乘問題的計算工作，它就會建立另一個 goroutine（只會建立一次），並將子問題傳送給這個 goroutine 進行處理，這會形成一個 FactCalc goroutine 的鏈條，鏈條上的每一個 goroutine 都與前一個和後一個 goroutine 進行通訊（這就是前文所說的「若干個可以相互通訊的程序」）。
我們又了這樣的階乘計算器後，我們可以這麼去使用它：
const limit = 5func main（） { fact ：= MakeFactFunc（） for i ：= 0； i < limit； i++ { fmt。Println（fact（i）） }}
執行程式，我們可以看到這樣的輸出：
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相比於直接使用遞迴函式呼叫，這個實現方式非常不直觀。下面這個圖可能能幫助理解：
這裡的圓形為呼叫者，每一個矩形都為一個 goroutine，當我們嘗試計算 fact（3） 時，會將 3 寫入最前面的 in channel 中，資料開始從第一個 goroutine 向後流動。第一個 goroutine 會從這個 channel 中讀到這個 3，它將 3 - 1 寫入下一個 in channel 中，然後開始阻塞等待 out channel 出現第二個 goroutine 計算的結果，第二個、第三個 goroutine 的計算是類似的，等到第 4 個 goroutine 從 in channel 中讀取輸入時，它發現這是一個 0，於是直接向 out channel 寫入一個 1，此時資料開始從最後一個 goroutine 往回流動，經過第三個和第二個 goroutine 的計算後，第一個 goroutine 會獲得 2，然後將 2 * 3 輸出。
注意到這裡進行階乘計算的實體並不是遞迴的函式，而是併發的 goroutine，它們之間透過 channel 進行通訊， 每個 goroutine 都將計算拆分併發送給其他 goroutine 進行處理，直到計算變為 trivial 的情況。當然了，這個實現相比簡單的遞迴函式會顯得很囉嗦，我們在實際使用中也不會這麼做，但這個例子說明了如何在 CSP 模型下，利用資料的流動實現我們常見的遞迴。
素數篩
下面的一個例子中，我們使用篩法來計算素數。所謂素數篩，大概就是對正整數 2 ～ n 進行遍歷，然後對每一個數字都進行一次篩選，只留下是素數的部分，對於第 i 位的篩選，我們需要依賴前面已經曬出的 m 個素數，當且僅當這 m 個素數都無法整除第 i 位的數字時，這個數字可以透過這一位的篩選，也就是這樣：
primes = primesFilter ［2。。］ where primesFilter （p：xs） = p ： primesFilter ［x | x <- xs， x `mod` p /= 0］
上面這個實現利用了 Haskell 的惰性求值能力，但對於大多數語言而言，我們的實現都不可能這麼簡潔，基於傳統的順序計算的思路，程式都會比較囉嗦，而且關鍵是很不清晰。而在 CSP 模型下，我們可以這麼實現：
func Counter（out chan<- int） { for i ：= 2； ； i++ { out <- i }}func PrimeFilter（prime int， in <-chan int， out chan<- int） { for { i ：= <-in if i%prime ！= 0 { out <- i } }}func PrimeSieve（out chan<- int） { c ：= make（chan int） go Counter（c） for { prime ：= <-c out <- prime newC ：= make（chan int） go PrimeFilter（prime， c， newC） c = newC }}
可以看到，我們的素數篩由三個部分組成，首先，Counter 從 2 開始依次產生自然數。PrimeFilter 就是每一層素數的過濾器，每一層過濾器只持有一個輸入 channel 一個輸出 channel 和一個素數 prime，它將不斷從輸入 channel 中讀入數字，並將其中無法被 prime整除的部分輸出。PrimeSieve 則是一個完整的素數篩，它每獲得一個素數，都將素數輸出，並建立一個新一層的過濾器，因此整個過程大概是這樣的：
PrimeSieve 可以向 out channel 中依次輸出被篩出來的素數，這個過程是惰性的，直到我們從 out channel 中取出素數，下一個素數才會被計算。我們可以這樣去使用它：
func main（） { primes ：= make（chan int） go PrimeSieve（primes） for i ：= 0； i < 5； i++ { fmt。Println（<-primes） }}
執行程式，我們可以看到這樣的輸出：
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從這兩個例子中我們可以看到 CSP 模型不一定是用於平行計算，至少在這兩個例子中，每一個 goroutine 在進行計算之後都在阻塞等待，同一時間事實上僅有一個活躍的 goroutine，但 Go 語言對 CSP 併發模型的支援能讓整個設計變得簡單清晰（「併發」和「並行」的區別可以參考這個影片）。這反映到 Go 語言設計上的要點有兩個：
Goroutine 之間可以透過 channel 來進行通訊，channel 是 first class value，可以被直接傳遞。在這種情況下，goroutine 之間很容易進行協作，共同完成一個計算工作。
Goroutine 十分輕量，可以在單機建立大量 goroutine 而不至於消耗過多效能。對於素數篩的例子，每計算多一個素數都需要多一個 goroutine。而階乘計算的例子，輸入引數 + 1 都需要多一個 goroutine。顯然，如果沒有系統層排程的「process」的支援，CSP 所能應用的範圍就非常侷限了。
下面我們再透過另外一個例子看一下 Go 語言的其他設計點。
訊號量
一個訊號量有兩個操作，分別稱為 V（signal（））與P（wait（））。其運作方式如下：
初始化，訊號標 S 一個非負數的整數值。
執行 P 操作（wait（））時，訊號標 S 的值將嘗試被減少。當訊號標 S 非正數時，程序會阻塞等待；當訊號標 S 為正數時，S 被成功減少，程序可以繼續往下執行。
執行 V 操作（signal（））時，訊號標 S 的值將會被增加。
在 CSP 模型下，我們可以這樣實現：
type Semaphore struct { inc chan struct{} dec chan struct{}}func （sem *Semaphore） Wait（） { sem。dec <- struct{}{}}func （sem *Semaphore） Signal（） { sem。inc <- struct{}{}}func MakeSemaphore（initVal int） *Semaphore { sem ：= Semaphore{ inc： make（chan struct{}）， dec： make（chan struct{}）， } go func（s int） { for { if s > 0 { select { case <-sem。inc： s = s + 1 case <-sem。dec： s = s - 1 } } else { <-sem。inc s = s + 1 } } }（initVal） return &sem}
*Semaphore 有兩個操作，分別是 Wait 和 Signal，它們分別向 dec channel 和 incchannel 發訊息。而 MakeSemaphore 中建立的 goroutine 則會根據 s int 狀態的不同選擇不同的操作，如果 s > 0，則從 inc channel 或 dec channel 中隨機讀取一個值，並將 s 的值進行增加/減少 1，否則，從 inc channel 中讀取一個值，並將 s 的值增加 1。注意這裡的「隨機」是非常重要的，如果 inc 和 dec 同時都有資料可讀，則實際從哪個 channel 中讀出資料是不確定的，正是因為 Go 語言的 select 是隨機的，我們才可以在這裡用它來進行排程。顯然，在大多數語言中，如果要實現 channel 這樣的型別，一般是以庫的形式進行實現，而 Go 語言將其上升到了語言層面實現，這樣雖然顯的不夠純粹乾淨，但這樣可以透過更方便的語法實現 select 這樣強大的功能，如果實現為庫的形式，是難以做到這個程度的。
一個簡單的服務模板
在這個例子中，我們將基於 Go 語言實現一個極簡單的服務模板，程式碼如下：
type Input struct { Req interface{} State interface{}}type Output struct { Rsp interface{} State interface{}}type Handler = func（input Input） （Output， error）type Response struct { Result interface{} Error error}type InMessage struct { Req interface{} OutChan chan<- Response}type Service struct { inChan chan<- InMessage}func （service *Service） RpcCall（request interface{}） （interface{}， error） { outChan ：= make（chan Response） service。inChan <- InMessage{request， outChan} rsp ：= <-outChan if rsp。Error ！= nil { return nil， rsp。Error } return rsp。Result， nil}func MakeService（handler Handler， initState interface{}） *Service { inChan ：= make（chan InMessage） go func（state interface{}） { for { in ：= <-inChan out， err ：= handler（Input{in。Req， state}） if err ！= nil { in。OutChan <- Response{nil， err} } else { state = out。State in。OutChan <- Response{out。Rsp， nil} } } }（initState） return &Service{inChan}}
這裡的 Service 是一個服務模板，我們透過 MakeService 來建立它。在建立服務模板的時候，我們要求呼叫者傳入一個請求處理函式 handler func（input Input） （Output， error），從型別可以知道，它接受一個請求，然後進行處理，並返回響應。請求和響應中都帶有狀態，handler 可以藉此儲存和修改狀態，由於模板並不知道狀態是什麼，因此，MakeService 還要求呼叫者傳入一個初始的狀態 initState。然後，MakeService 會啟動一個 goroutine，這個 goroutine 不斷從 inChan 讀入請求，並呼叫 handler 進行處理，最終將響應透過 outChan 發回給呼叫方。RpcCall 簡單封裝了一下從 inChan 輸入請求，從 outChan 讀取響應的過程。我們可以使用這個模板這樣實現一個簡單的電話本服務：
type Query struct { Name string}type Insert struct { Name string Phone int}type PhoneBookService = Servicefunc （s *PhoneBookService） Insert（name string， phone int） { s。RpcCall（Insert{name， phone}）}func （s *PhoneBookService） Query（name string） （int， error） { phone， err ：= s。RpcCall（Query{“Tom”}） if err ！= nil { return 0， err } return phone。（int）， nil}func MakePhoneBookService（） *PhoneBookService { return MakeService（func（i Input） （Output， error） { st ：= i。State。（map［string］int） switch req ：= i。Req。（type） { case Query： x， ok ：= st［req。Name］ if ！ok { return Output{nil， nil}， fmt。Errorf（“%v no found”， req。Name） } return Output{x， st}， nil case Insert： st［req。Name］ = req。Phone return Output{nil， st}， nil default： return Output{nil， nil}， fmt。Errorf（“unknonw input： %v”， req） } }， make（map［string］int））}func main（） { service ：= MakePhoneBookService（） phone， err ：= service。Query（“Tom”） if err ！= nil { fmt。Println（“query err：”， err） } else { fmt。Println（“query succ：”， phone） } service。Insert（“Tom”， 123456） phone， err = service。Query（“Tom”） if err ！= nil { fmt。Println（“query err：”， err） } else { fmt。Println（“query succ：”， phone） }}
這個電話本功能很簡單，只有 Insert 和 Query 兩種方法。Service 模板的作用是將整個 Go 語言的併發模型封裝在函式呼叫內，從 PhoneBookService 的實現中，我們可以發現，這裡沒有任何 goroutine 的產生程式碼，也沒有 channel 的使用，僅僅出現了簡單的函式呼叫。對於 handler 的實現，裡面也是一個簡單的迴圈。這樣一來，具體服務的實現者就不需要接觸 Go 語言的併發模型，也可以實現簡單的服務了。
執行程式，我們可以看到如下的輸出：
query err： Tom no foundquery succ： 123456
在這裡，我們可以注意到 Go 語言的另外兩點設計，一個是使用錯誤返回值的錯誤的處理方式，另一個是隻有介面沒有泛型。
首先說錯誤處理。
Go 語言的錯誤處理方式有很大爭議，支持者認為，Go 的錯誤返回值方式讓錯誤的出現更加明確，不會擾亂讓開發者的邏輯，更清晰地表達了意圖。而反對者則認為異常丟擲的缺失導致 Go 程式碼的錯誤處理非常冗長，且頻繁打斷主要邏輯。顯然，這兩個觀點都有各自的道理，且在不同的語言裡我們也看到了這兩種錯誤處理方式的廣泛應用，但是我認為在 Go 的併發模型的限制下，使用錯誤返回值的方式是一個合理正確的選擇。如前所述，Go 語言每當建立一個 goroutine 之後，這個 goroutine 就和建立者沒有什麼關係了，它甚至不能像執行緒一樣直接被等待執行結束。goroutine 和 goroutine 唯一進行關聯的方式就是透過 channel 的訊息傳遞。假設 Go 語言支援了丟擲異常，那麼，一個 goroutine 中丟擲了一個沒有被捕獲的異常，這個異常將會導致什麼呢？由於沒有任何實體有責任捕獲並處理這個異常，因此這裡唯一正確的處理方式就是 panic 了，這個處理顯然是很不可靠的，一個 goroutine 中的異常導致整個系統的 panic 無法讓人接受。當然，有人會說，那在每個 goroutine 的最頂層都 try-catch 一下就可以了。那問題又來了，try-catch 之後呢？如果出現了一個已經被拋到頂層的異常，說明這個異常應該無法被這個 goroutine 自身處理了，應該交由其監視者來處理，例如上面的例子中，呼叫者就應該負責處理 Service goroutine 中產生的錯誤。那麼，在這個時候，唯一正確的做法就是將丟擲的異常以錯誤值的形式透過 channel 傳送給監視者，以期待上層能夠正確處理這個異常。那麼這樣一來，開發者就必須頻繁混合使用兩種錯誤處理方式，這樣的開發方式是極其混亂且易錯的。所以，使用錯誤返回值的方式應該是更加合理統一的方式了。
第二點，關於泛型的問題。
Go 語言只有介面沒有泛型，這導致了很多麻煩，例如我們無法實現帶有靜態檢查的自定義容器，泛型演算法也難以實現。許多 Go 語言的開發者對於泛型的看法是：你不需要這個。我承認在實際工程中泛型的使用場合遠少於介面，但是，即便從服務開發這個 Go 語言的主戰場來看，泛型的必要性也依然很高。從上面的例子中我們可以看到，程式碼中大量充斥著 interface{} 和對 interface{} 的型別轉換。其原因就是我們在實現這樣一個服務模板時，我們並不知道模板的使用者需要處理怎樣的 request，返回怎樣的 response，也不知道這裡的 state 是什麼。由於泛型的缺失，我們的程式碼相當於失去了靜態的型別檢查，將靜態的型別錯誤變為了執行時錯誤，這樣一來，Go 語言的靜態能力就缺失了很多，甚至我們可以說，Go 語言泛型的缺失使得 Go 語言在型別安全性上不如帶有泛型能力的靜態型別語言，卻比這些語言在使用上還要更囉嗦（各種型別轉換和錯誤判斷）。
總結
Go 語言是一個原生支援併發的語言，其併發模型基於 CSP 模型。透過使用 Go 語言的併發能力，我們可以設計出非常直觀易懂的程式碼。經過上面幾個例子的分析中我們可以看出，從併發模型和併發程式設計的角度來看，Go 在語言設計上的優勢在於：
擁有輕量的應用層程序 goroutine，允許開發者基於大量 goroutine 來設計併發程式
First class channel 的支援，使得 goroutine 之間能夠很輕易地相互合作
select 關鍵字的隨機能力使得開發者可以基於 channel 來對程式實現排程
使用返回值的形式處理錯誤，很好地契合了 goroutine + channel 的併發模型
而 Go 在語言設計上的劣勢在於：
泛型的缺失導致許多程式設計變得脆弱，增加程式碼量且失去了安全性
