golang并发编程——goroutine使用指南

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-07-16 18:08 165阅读 0赞

并发是golang最有核心竞争力的功能，golang的并发依赖的并不是线程，而是协程。协程和线程有什么区别呢？最大的区别就是协程比线程更为轻量。默认情况中一个进程最大可以启动254个线程，这个数值也可以改为无限制，但主机资源消耗就会非常严重。而使用协程就不同了，一个进程可以轻轻松松启动上万个协程而毫无压力。

因此本篇文章就来说说在golang中如何创建使用协程。

golang设计协程的目的，一方面是为了提高并发效率，另外一方面就是尽可能发挥多核CPU的能力。golang内置的调度器，可以让多核CPU中每个CPU执行一个协程。通过这样的设计，把每个CPU都充分调动起来，减少CPU空闲时间，提高了CPU吞吐量，无形当中也提高了I/O效率。

提到golang的协程，就不得不提到一个名词：管道(pipeline)。这里的管道和Linux系统中的pipe不是同一个意思，这里的管道指的是使用channel将多个处理步骤相连，形成的具有多级channel的数据流。一般来说，管道都是通过流入口读取数据，从流出口发送数据，读取数据之后都会调用某些函数来处理这些数据。

管道中的每一级都可以拥有多个流入口和流出口，但管道的首级和末级一般情况只有一个流入口或者流出口。拥有流出口的首级一般称之为数据源或者生产者，拥有流入口的末级一般称之为终点或者消费者。

这些技术解释，看上去很枯燥，我们通过一些简单的实例逐渐深入讲解。首先看下面的实例。在这个实例中，共分有三步来处理数据，第一步gen函数负责将传入的数据放到channel之中，当数据传完之后，关闭channel。代码如下：

func gen(nums ...int) <-chan int {
        out := make(chan int)
        go func() {
            for _, n := range nums {
                out <- n
            }
            close(out)
        }()
        return out
    }

第二步，sq函数从channel中读取数据，并对每个数值进行相乘运算，然后再将运算后的数据发送到下一个channel当中。代码如下：

func sq(in <-chan int) <-chan int {
        out := make(chan int)
        go func() {
            for n := range in {
                out <- n * n
            }
            close(out)
        }()
        return out
    }

最后一步，就是main函数了。main函数接受二阶段中发送的数据，然后输出这些数据知道channel关闭。代码如下:

func main() {
        // Set up the pipeline.
        c := gen(2, 3)
        out := sq(c)
    
        // Consume the output.
        fmt.Println(<-out) // 4
        fmt.Println(<-out) // 9
    }

因为sq函数的参数类型和返回类型一致，所以sq函数可以合并处理，修改后的代码如下：

func main() {
        // Set up the pipeline and consume the output.
        for n := range sq(sq(gen(2, 3))) {
            fmt.Println(n) // 16 then 81
        }
    }

到这里，以上三步就完成了一个非常基本的golang并发模型。但还存在很多缺陷，我们继续对它进行优化。首先第一步，就是将每一步处理单个channel，改为处理多个channel。

在golang并发模型中，存在两个概念：Fan-in(扇入)和Fan-out(扇出)。扇入指的是一个程序可以同时从多个channel中读取数据并且对其进行处理，直到收到明确的停止信号或者所有的channel被关闭。   
扇出指的是多个程序可以同时从一个channel中读取数据并且对其进行处理，直到channel关闭。扇出值越大，CPU利用率越高，IO使用率也就越高。

下面的优化，就是针对扇入和扇出入手的。

我们将调用一次sq函数变为调用两次sq函数，同时引入一个merge函数来扇入处理结果数据。

func main() {
        in := gen(2, 3)
    
        // Distribute the sq work across two goroutines that both read from in.
        c1 := sq(in)
        c2 := sq(in)
    
        // Consume the merged output from c1 and c2.
        for n := range merge(c1, c2) {
            fmt.Println(n) // 4 then 9, or 9 then 4
        }
    }

merge函数会通过启动一个协程将多个channel中的数据合并到一个channel之中。Golang语言中，向一个已经关闭的channel中发送数据会引发一个运行时异常，所以有必要在发送数据之前需要确保channel未被关闭。这里，我们使用sync.WaitGroup 做同步，只有数据发送完了，才会关闭channel。

func merge(cs ...<-chan int) <-chan int { var wg sync.WaitGroup out := make(chan int) // Start an output goroutine for each input channel in cs. output // copies values from c to out until c is closed, then calls wg.Done. output := func(c <-chan int) { for n := range c { out <- n } wg.Done() } wg.Add(len(cs)) for _, c := range cs { go output(c) } // Start a goroutine to close out once all the output goroutines are // done. This must start after the wg.Add call. go func() { wg.Wait() close(out) }() return out }

现在我们已经有了一个这样的模型：

*  只有所有的数据都发送完成之后，才会关闭channel
 *  其它协程会一直接受数据，直到所有channel被关闭。

通过这个模型，我们可以循环接受并且处理数据。但我们的脚步不会就此停止，让我们继续往下优化。

目前所有的协程都是独立运行的，负责发送的协程可以不停的发送数据，接受数据的协程会不停的接受数据。那如果接受数据的协程不再需要这些数据了，那么又该如何通知上游的协程呢？

在上面的示例中，如果某一个阶段发生异常而退出，那么其他协程无法获知这个事件，就会发生一些资源泄漏。

// Consume the first value from output.
        out := merge(c1, c2)
        fmt.Println(<-out) // 4 or 9
        return
        // Since we didn't receive the second value from out,
        // one of the output goroutines is hung attempting to send it.
    }

所以下一步优化的方向就是协程之间的协同工作。先拿channel开刀，因为channel是可以带缓冲的。所以我们声明一个带有缓冲的channel：

c := make(chan int, 2) // buffer size 2
    c <- 1  // succeeds immediately
    c <- 2  // succeeds immediately
    c <- 3  // blocks until another goroutine does <-c and receives 1

channel的buffer是2，所以一次只能放入两个值，只有这两个值被处理了之后才能继续往里面放入新值。

这样，我们就可以修改一个gen函数。

func gen(nums ...int) <-chan int {
        out := make(chan int, len(nums))
        for _, n := range nums {
            out <- n
        }
        close(out)
        return out
    }

回到merge函数中，我们也可以考虑在merge函数中使用一个带有缓冲的channel：

func merge(cs ...<-chan int) <-chan int {
        var wg sync.WaitGroup
        out := make(chan int, 1) // enough space for the unread inputs
        // ... the rest is unchanged ...

直接声明一个buffer=1的channel，不是一个好主意。因为目前这个值是已知的，但以后如果发生变化，那么还要修改代码，所以最好写成通用代码。但现在先这样用着吧。

这些貌似和协同工作，没关系。那下面就是有关系的代码了，加入main函数中准备要退出了，也就是不再接受数据了。main函数需要通知上游的协程停止发送数据，main函数如何做到这点呢？

main函数使用另外一个channel来完成这件事情，当需要退出时，main就通过done这个新增的channel发送消息，如下：

func main() {
        in := gen(2, 3)
    
        // Distribute the sq work across two goroutines that both read from in.
        c1 := sq(in)
        c2 := sq(in)
    
        // Consume the first value from output.
        done := make(chan struct{}, 2)
        out := merge(done, c1, c2)
        fmt.Println(<-out) // 4 or 9
    
        // Tell the remaining senders we're leaving.
        done <- struct{}{}
        done <- struct{}{}
    }

main给done发送了一个空的结构体，但这个没有关系，我们关心的是done里面是否有值，而不是有什么值。其它协程如果需要接受信号，那么就需要使用select来处理done。

func merge(done <-chan struct{}, cs ...<-chan int) <-chan int {
        var wg sync.WaitGroup
        out := make(chan int)
    
        // Start an output goroutine for each input channel in cs.  output
        // copies values from c to out until c is closed or it receives a value
        // from done, then output calls wg.Done.
        output := func(c <-chan int) {
            for n := range c {
                select {
                case out <- n:
                case <-done:
                }
            }
            wg.Done()
        }
        // ... the rest is unchanged ...

这种方法虽然可以实现通知的目的，但还有问题：main函数需要明确知道一共有多少个协程需要通知到，因此done <- struct\{\}\{\}需要不停的调用，直到所有的协程都被通知到位。如果有一些协程没有被通知到，呵呵，等着看异常吧。

为了解决这个问题，我们通过关闭done的方式来通知所有的协程。因为从一个已经关闭的channel中接受数据，会使当前协程立即退出。所以main函数中关闭了done，那么所有等待着从done接受关闭信号的协程们，会老老实实的自动退出。

func main() {
        // Set up a done channel that's shared by the whole pipeline,
        // and close that channel when this pipeline exits, as a signal
        // for all the goroutines we started to exit.
        done := make(chan struct{})
        defer close(done)
    
        in := gen(done, 2, 3)
    
        // Distribute the sq work across two goroutines that both read from in.
        c1 := sq(done, in)
        c2 := sq(done, in)
    
        // Consume the first value from output.
        out := merge(done, c1, c2)
        fmt.Println(<-out) // 4 or 9
    
        // done will be closed by the deferred call.
    }

这样，merge函数就可以明确得知其下游已经不再需要处理数据了，merge就可以放心退出了。而sq也可以通过得知done已经关闭，而不再向外发送数据了。但这些函数再退出之时都会调用wg.Done来告诉main，它们都已经合法退出。

func merge(done <-chan struct{}, cs ...<-chan int) <-chan int {
        var wg sync.WaitGroup
        out := make(chan int)
    
        // Start an output goroutine for each input channel in cs.  output
        // copies values from c to out until c or done is closed, then calls
        // wg.Done.
        output := func(c <-chan int) {
            defer wg.Done()
            for n := range c {
                select {
                case out <- n:
                case <-done:
                    return
                }
            }
        }
        // ... the rest is unchanged ...

func sq(done <-chan struct{}, in <-chan int) <-chan int {
        out := make(chan int)
        go func() {
            defer close(out)
            for n := range in {
                select {
                case out <- n * n:
                case <-done:
                    return
                }
            }
        }()
        return out
    }

到这里，才算是真正的完成了协程之间的协同工作。

原文地址：http://blog.csdn.net/vikings\_1001