And you have to wait 🕙 in the line for a long time or you lose your turn.

You probably wouldn't want to take your crush 😍 with you to run errands at the bank 🏦.

### Burger Conclusion { #burger-conclusion }

In this scenario of "fast food burgers with your crush", as there is a lot of waiting 🕙, it makes a lot more sense to have a concurrent system ⏸🔀⏯.

This is the case for most of the web applications.

  protected B self() {
    return (B) this;
  }

  // Test Data

  private @Nullable G subjectGenerator;
  // Gets run before every test.
  private Runnable setUp;
  // Gets run at the conclusion of every test.
  private Runnable tearDown;

  @CanIgnoreReturnValue
  protected B usingGenerator(G subjectGenerator) {
    this.subjectGenerator = subjectGenerator;
    return self();
  }

  protected B self() {
    return (B) this;
  }

  // Test Data

  private @Nullable G subjectGenerator;
  // Gets run before every test.
  private Runnable setUp;
  // Gets run at the conclusion of every test.
  private Runnable tearDown;

  @CanIgnoreReturnValue
  protected B usingGenerator(G subjectGenerator) {
    this.subjectGenerator = subjectGenerator;
    return self();
  }

* And many other things

## Conclusion { #conclusion }

If you read and understood all this, now **you know much more** about virtual environments than many developers out there. 🤓

모든 은행원이 한 고객씩 순서대로 모든 일을 처리합니다 👨‍💼⏯.

그리고 여러분은 오랫동안 줄에서 기다려야 🕙 하며, 그렇지 않으면 차례를 잃습니다.

아마 은행 🏦 업무를 보러 갈 때 짝사랑 상대 😍 를 데려가고 싶지는 않을 것입니다.

### 햄버거 예시의 결론 { #burger-conclusion }

"짝사랑 상대와의 패스트푸드점 햄버거" 시나리오에서는 기다림 🕙 이 많기 때문에, 동시 시스템 ⏸🔀⏯ 을 사용하는 것이 훨씬 더 합리적입니다.

대부분의 웹 애플리케이션이 그렇습니다.

매우 많은 사용자들이 있고, 서버는 그들의 좋지 않은 연결을 통해 요청이 전송되기를 기다립니다 🕙.

그리고 응답이 돌아오기를 다시 기다립니다 🕙.

because the potential added read will not affect any existing concurrent reads or writes.
On the other hand, the rewrite would not be valid in a source-to-source translator.
</p>

<h2 id="conclusion">Conclusion</h2>

<p>
Go programmers writing data-race-free programs can rely on
sequentially consistent execution of those programs,
just as in essentially all other modern programming languages.
</p>

<p>

一個更「現實」的例子，想像一間銀行。

直到最近，大多數銀行都有多位出納員 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼，以及一條長長的隊伍 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙。

所有的出納員都在一個接一個地滿足每位客戶的所有需求 👨‍💼⏯。

你必須長時間排隊 🕙，不然就會失去機會。

所以，你不會想帶你的戀人 😍 一起去銀行辦事 🏦。

### 漢堡結論 { #burger-conclusion }

在「和戀人一起吃速食漢堡」的這個場景中，由於有大量的等待 🕙，使用並行系統 ⏸🔀⏯ 更有意義。

這也是大多數 Web 應用的情況。

許多用戶正在使用你的應用程式，而你的伺服器則在等待 🕙 這些用戶不那麼穩定的網路來傳送請求。

接著，再次等待 🕙 回應。

這種「等待」 🕙 通常以微秒來衡量，但累加起來，最終還是花費了很多等待時間。

一种更"贴近生活"的例子，想象一家银行。

直到最近，大多数银行都有多个出纳员 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 还有一条长长排队队伍🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙。

所有收银员都是一个接一个的在客户面前做完所有的工作👨‍💼⏯.

你必须经过 🕙 较长时间排队，否则你就没机会了。

你可不会想带你的恋人 😍 和你一起去银行办事🏦.

### 汉堡结论 { #burger-conclusion }

在"你与恋人一起吃汉堡"的这个场景中，因为有很多人在等待🕙， 使用并发系统更有意义⏸🔀⏯.

大多数 Web 应用都是这样的。

你的服务器正在等待很多很多用户通过他们不太好的网络发送来的请求。

然后再次等待 🕙 响应回来。

这个"等待" 🕙 是以微秒为单位测量的，但总的来说，最后还是等待很久。

   * started with STX and transmitted as an entity.
   *
   * @since 8.0
   */
  public static final byte ETX = 3;

  /**
   * End of Transmission: A communication control character used to indicate the conclusion of a
   * transmission, which may have contained one or more texts and any associated headings.
   *
   * @since 8.0
   */
  public static final byte EOT = 4;

  /**

つい最近まで、ほとんどの銀行には複数の窓口係 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 と長い行列 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙 がありました。

各窓口係が、一人ずつ、すべての作業を順番に行います 👨‍💼⏯。

そして、長時間 🕙 行列で待たなければ順番を失います。

銀行の用事 🏦 に、好きな人 😍 を連れて行きたいとは思わないでしょう。

### ハンバーガーのまとめ { #burger-conclusion }

この「好きな人とファストフード」のシナリオでは、待ち時間 🕙 が多いため、並行システム ⏸🔀⏯ を使う方がはるかに理にかなっています。

これは、ほとんどの Web アプリケーションにも当てはまります。

とても多くのユーザーがいますが、サーバは彼らのあまり速くない回線からリクエストが届くのを待ち 🕙、

その後、レスポンスが戻ってくるのをまた待ちます 🕙。