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最近在看左神新书 《Go 语言设计与实现》的垃圾收集器时产生一个疑惑，花了点时间搞清楚了记录一下。
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Go 语言垃圾回收的实现使用了标记清除算法，将对象的状态抽象成黑色（活跃对象）、灰色（活跃对象中间状态）、白色（潜在垃圾对象也是所有对象的默认状态）三种，注意没有具体的字段标记颜色。
整个标记过程就是把白色对象标黑的过程：
1.首先将 ROOT 根对象（包括全局变量、goroutine 栈上的对象等）放入到灰色集合
2.选一个灰色对象，标成黑色，将所有可达的子对象放入到灰色集合
3.重复2的步骤，直到灰色集合中为空
下图是书上的插图，看上去是一个典型的深度优先搜索的算法。
下图是刘丹冰写的《Golang 修养之路》的插图，看上去是一个典型的广度优先搜索的算法。
我疑惑的点在于这个标记过程是深度优先算法还是广度优先算法，因为很多文章博客对此都没有很清楚的说明，作为学习者这种细节其实也不影响对整个 GC 流程的理解，但是这种细节我非常喜欢扣：）
对着书和源码摸索着大致找到了一个结果是深度优先。下面看下大致的过程，源码基于1.15.2版本：
gcStart 是 Go 语言三种条件触发 GC 的共同入口
启动后台标记任务
为每个处理器创建用于执行后台标记任务的 Goroutine
上面休眠的 G 会在调度循环中检查并唤醒执行
执行标记
gcw 是每个 P 独有的所以不用担心并发的问题 和 GMP、mcache 一样设计，减少锁竞争
尝试在全局列表中获取一个不为空的 buf
这是官方实现的无锁队列：）涨见识了，for 循环加原子操作实现栈的 pop
到这里从灰色集合中获取待扫描的对象逻辑说完了。找到对象了接着就是 scanobject(b, gcw) 了，里面有两段逻辑要注意
根据索引位置找到对象进行标色
尝试存入 gcwork 的缓存中，或全局队列中
无锁队列，for 循环加原子操作实现栈的 push
到这里把灰色对象标黑就完成了，又放回灰色集合接着扫下一个指针。
Go 语言设计与实现 垃圾收集器
Golang三色标记+混合写屏障GC模式全分析
rows, err := db.Query("SELECT * FROM user")
checkErr(err)
for rows.Next() {
var userId int
var userName string
var userAge int
var userSex int
rows.Columns()
err = rows.Scan(userId, userName, userAge, userSex)
checkErr(err)
fmt.Println(userId)
fmt.Println(userName)
fmt.Println(userAge)
fmt.Println(userSex)
}
从上一节的内容可知，Do() 和 Receive() 等方法的返回值，除了 error 外，是一个 interface{} 类型的返回值，因此当我们的复杂操作返回的不是基本数据类型时，就需要我们自己解析返回值，例如，当我们利用 HMGET 方法获取一批返回值时，就需要对返回结果进行解析，具体如下：
由于返回值是多条数据，因此需要先将 reply 转成 []interface 类型，然后在遍历结果时在分别转成 []uint8 (byte数组)， 最后再转成 string 类型。
随着我们操作复杂度，数据解析的工作量也会非常大，(lua 脚本的使用，会使结果的解析更为复杂，因为可能存在多种类型的结果一起返回的情况，lua 脚本相关的内容会在下一节介绍)。
redigo 包中的返回值助手函数的存在，就是为了帮助我们完成这些枯燥繁琐的数据解析过程。
返回值助手函数相关源码路径为 github.com/gomodule/redigo/redis/reply.go 提供的主要方法如下：
上述返回值助手函数的具体使用，应该依据具体的命令进行选择。如果大家还记得上一节介绍的 Redis 基本数据类型，可能会有些疑问，对于 redis 来说，其数据据存储本质都是 []bytes， 为什么可以解析出 Int、int64、float等类型的数据呢？
我们以 Float64() 为例进行说明，具体源码如下：
其实，返回值助手函数是将 []byte 类型的原始数据，利用 strconv.ParseFloat(string(reply), 64) 转换成了 float64类型，因此在我们使用过程中返回值助手函数的选择，应该基于业务和实际存储的数据格式为依据。我们以第一小节的示例为例，看返回值助手函数如何降低我们的工作量，具体如下：
除了使用返回值助手函数对上述固定结构的结果进行解析外，redigo 包还提供了一个 Scan()函数用于解析自定义的复杂数据结构，我们依然以上一个示例进行说明,具体示例如下：
如果返回结果为结构化切片，也可以使用 canSlice() 方法，从而简化 loop 处理的部分，具体示例如下：
通过上述的示例，我们介绍了 scan 函数的基本用法，但是细心的同学可能会发现吗，为什么数据写入时，value 的类型为 []int64 但是读取时只能按照 string 类型读取呢。这是因为 Redis 底层存储的数据本质都是 string 类型，。 无论是 HMSET 还是 MSET 最终都只能按照 string 类型读取，因为其本质都是 hash 结构，不同之处仅在于 HMSET 是嵌套的 hash类型。 因此，[]int64 数据在写入阶段，就已经被自动处理为 []byte，写入 redis 之后，len 和 类型 属性会丢失。
如果强行按照 []int64解析将出错：
如果 value 必须以结构化的数据存储，那么可以提前对要写入的数据进行编码，例如 json、protobuf 等，取出后再进行解码获得原始数据。
