采用并发编程的动机有很多：并发编程可以简化问题，比如一类问题对应一个处理线程会更简单；并发编程还可以提升性能，在一个多核CPU上开2个线程一般会比开1个线程快一些。其实对于提升性能而言，程序并不是简单地运行速度快就表示用户体验好的；很多时候程序能快速响应用户请求才是最重要的，当没有用户请求需要处理的时候才合适处理一些低优先级的后台任务。

假设我们想快速地搜索“golang”相关的主题，我们可能会同时打开Bing、Google或百度等多个检索引擎。当某个搜索最先返回结果后，就可以关闭其它搜索页面了。因为受网络环境和搜索引擎算法的影响，某些搜索引擎可能很快返回搜索结果，某些搜索引擎也可能等到他们公司倒闭也没有完成搜索。我们可以采用类似的策略来编写这个程序：

func main() {
	ch := make(chan string, 32)

	go func() {
		ch <- searchByBing("golang")
	}()
	go func() {
		ch <- searchByGoogle("golang")
	}()
	go func() {
		ch <- searchByBaidu("golang")
	}()

	fmt.Println(<-ch)
}

首先，我们创建了一个带缓存的管道，管道的缓存数目要足够大，保证不会因为缓存的容量引起不必要的阻塞。然后我们开启了多个后台线程，分别向不同的搜索引擎提交搜索请求。当任意一个搜索引擎最先有结果之后，都会马上将结果发到管道中（因为管道带了足够的缓存，这个过程不会阻塞）。但是最终我们只从管道取第一个结果，也就是最先返回的结果。

通过适当开启一些冗余的线程，尝试用不同途径去解决同样的问题，最终以赢者为王的方式提升了程序的相应性能。