Go天生适合于网络编程，但网络编程的复杂性也是有目共睹的、要写出稳定、高效的网络端程序，需要的考虑的因素有很多。比如其中之一的：从socket读取数据超时的问题。
Go语言标准网络库并没有实现epoll实现的那样的“idle timeout”，而是提供了Deadline机制，我们用一副图来对比一下两个机制的不同：
看上图a)和b)展示了”idle timeout”机制，所谓idle timeout就是指这个timeout是真正在没有data ready的情况的timeout（如图中a)，如果有数据ready可读(如图中b)，那么timeout机制暂停，直到数据读完后，再次进入数据等待的时候，idle timeout再次启动。
而deadline(以read deadline为例)机制，则是无论是否有数据ready以及数据读取活动，都会在到达时间（deadline）后的再次read时返回timeout error，并且后续的所有network read operation也都会返回timeout（如图中d），除非重新调用SetReadDeadline(time.Time{})取消Deadline或在再次读取动作前重新重新设定deadline实现续时的目的。Go网络编程一般是“阻塞模型”，那为什么还要有SetReadDeadline呢，这是因为有时候，我们要给调用者“感知”其他“异常情况”的机会，比如是否收到了main goroutine发送过来的退出通知信息。
Deadline机制在使用起来很容易出错，这里列举两个曾经遇到的出错状况：
a) 以为SetReadDeadline后，后续每次Read都可能实现idle timeout
在上图中，我们看到这个流程是读取一个完整业务包的过程，业务包的读取使用了三次Read调用，但是只在第一次Read前调用了SetReadDeadline。这种使用方式仅仅在Read A时实现了足额的“idle timeout”，且仅当A数据始终未ready时会timeout；一旦A数据ready并已经被Read，当Read B和Read C时，如果还期望足额的“idle timeout”那就误解了SetReadDeadline的真正含义了。因此要想在每次Read时都实现“足额的idle timeout”，需要在每次Read前都重新设定deadline。
b) 一个完整“业务包”分多次读取的异常情况的处理
在这幅图中，每个Read前都重新设定了deadline，那么这样就一定ok了么？对于在一个过程中读取一个“完整业务包”的业务逻辑来说，我们还要考虑对每次读取异常情况的处理，尤其是timeout发生。在该例子中，有三个Read位置需要考虑异常处理。
如果Read A始终没有读到数据，deadline到期，返回timeout，这里是最容易处理的，因为此时前一个完整数据包已经被读完，新的完整数据包还没有到来，外层控制逻辑收到timeout后，重启再次启动该读流程即可。
如果Read B或Read C处没有读到数据，deadline到期，这时异常处理就棘手一些，因为一个完整数据包的部分数据（A）已经从流中被读出，剩余的数据并不是一个完整的业务数据包，不能简单地再在外层控制逻辑中重新启动该过程。我们要么在Read B或Read C处尝试多次重读，直到将完整数据包读取完整后返回；要么认为在B或C处出现timeout是不合理的，返回区别于A处的错误码给外层控制逻辑，让外层逻辑决定是否是连接存在异常。
