Go语言,你必须掌握的--高效并发模式!

简介: for select 无限循环模式...

or select 无限循环模式

这个模式比较常见,之前文章中的示例也使用过,它一般是和 channel 组合完成任务,格式为:

for { //for 无限循环,或者使用 for range 循环
  select {
    //通过 channel 控制
    case <-done:
      return
    default:
      //执行具体的任务
  }
}
复制代码
  • 这种是 for + select 多路复用的并发模式,哪个 case 满足条件就执行对应的分支,直到有满足退出的条件,才会退出循环。
  • 没有退出条件满足时,则会一直执行 default 分支

for range select 有限循环模式

for _,s:=range []int{}{
   select {
   case <-done:
      return
   case resultCh <- s:
   }
复制代码
  • 一般把迭代的内容发送到 channel 上
  • done channel 用于退出 for 循环
  • resultCh channel 用来接收循环的值,这些值可以通过 resultCh 传递给其他调用者

select timeout 模式

假如一个请求需要访问服务器获取数据,但是可能因为网络问题而迟迟获取不到响应,这时候就需要设置一个超时时间:

package main
import (
  "fmt"
  "time"
)
func main() {
  result := make(chan string)
  timeout := time.After(3 * time.Second) //
  go func() {
    //模拟网络访问
    time.Sleep(5 * time.Second)
    result <- "服务端结果"
  }()
  for {
    select {
    case v := <-result:
      fmt.Println(v)
    case <-timeout:
      fmt.Println("网络访问超时了")
      return
    default:
      fmt.Println("等待...")
      time.Sleep(1 * time.Second)
    }
  }
}
复制代码

运行结果:

等待...
等待...
等待...
网络访问超时了
复制代码
  • select timeout 模式核心是通过 time.After 函数设置的超时时间,防止因为异常造成 select 语句无限等待

注意: 不要写成这样

for {
    select {
    case v := <-result:
      fmt.Println(v)
    case <-time.After(3 * time.Second): //不要写在 select 里面
      fmt.Println("网络访问超时了")
      return
    default:
      fmt.Println("等待...")
      time.Sleep(1 * time.Second)
    }
  }
复制代码

case <- time.After(time.Second) 是本次监听动作的超时时间,意思就说,只有在本次 select 操作中会有效,再次 select 又会重新开始计时,但是有default ,那case 超时操作,肯定执行不到了。

Context 的 WithTimeout 函数超时取消

package main
import (
  "context"
  "fmt"
  "time"
)
func main() {
  // 创建一个子节点的context,3秒后自动超时
  //ctx, stop := context.WithCancel(context.Background())
  ctx, stop := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)
  go func() {
    worker(ctx, "打工人1")
  }()
  go func() {
    worker(ctx, "打工人2")
  }()
  time.Sleep(5*time.Second) //工作5秒后休息
  stop() //5秒后发出停止指令
  fmt.Println("???")
}
func worker(ctx context.Context, name string){
  for {
    select {
    case <- ctx.Done():
      fmt.Println("下班咯~~~")
      return
    default:
      fmt.Println(name, "认真摸鱼中,请勿打扰...")
    }
    time.Sleep(1 * time.Second)
  }
}
复制代码

运行结果:

打工人2 认真摸鱼中,请勿打扰...
打工人1 认真摸鱼中,请勿打扰...
打工人1 认真摸鱼中,请勿打扰...
打工人2 认真摸鱼中,请勿打扰...
打工人2 认真摸鱼中,请勿打扰...
打工人1 认真摸鱼中,请勿打扰...
下班咯~~~
下班咯~~~
//两秒后
???
复制代码
  • 上面示例我们使用了 WithTimeout 函数超时取消,这是比较推荐的一种使用方式

Pipeline 模式

Pipeline 模式也成为流水线模式,模拟现实中的流水线生成。我们以组装手机为例,假设只有三道工序:零件采购、组装、打包成品:

零件采购(工序1)-》组装(工序2)-》打包(工序3)

package main
import (
  "fmt"
)
func main() {
  coms := buy(10)    //采购10套零件
  phones := build(coms) //组装10部手机
  packs := pack(phones) //打包它们以便售卖
  //输出测试,看看效果
  for p := range packs {
    fmt.Println(p)
  }
}
//工序1采购
func buy(n int) <-chan string {
  out := make(chan string)
  go func() {
    defer close(out)
    for i := 1; i <= n; i++ {
      out <- fmt.Sprint("零件", i)
    }
  }()
  return out
}
//工序2组装
func build(in <-chan string) <-chan string {
  out := make(chan string)
  go func() {
    defer close(out)
    for c := range in {
      out <- "组装(" + c + ")"
    }
  }()
  return out
}
//工序3打包
func pack(in <-chan string) <-chan string {
  out := make(chan string)
  go func() {
    defer close(out)
    for c := range in {
      out <- "打包(" + c + ")"
    }
  }()
  return out
}
复制代码

运行结果:

打包(组装(零件1))
打包(组装(零件2))
打包(组装(零件3))
打包(组装(零件4))
打包(组装(零件5))
打包(组装(零件6))
打包(组装(零件7))
打包(组装(零件8))
打包(组装(零件9))
打包(组装(零件10))
复制代码

扇入扇出模式

手机流水线运转后,发现配件组装工序比较耗费时间,导致工序1和工序3也相应的慢了下来,为了提升性能,工序2增加了两班人手:

image.png

  • 根据示意图能看到,红色部分为扇出,蓝色为扇入

改进后的流水线:

package main
import (
  "fmt"
  "sync"
)
func main() {
  coms := buy(10)    //采购10套配件
  //三班人同时组装100部手机
  phones1 := build(coms)
  phones2 := build(coms)
  phones3 := build(coms)
  //汇聚三个channel成一个
  phones := merge(phones1,phones2,phones3)
  packs := pack(phones) //打包它们以便售卖
  //输出测试,看看效果
  for p := range packs {
    fmt.Println(p)
  }
}
//工序1采购
func buy(n int) <-chan string {
  out := make(chan string)
  go func() {
    defer close(out)
    for i := 1; i <= n; i++ {
      out <- fmt.Sprint("零件", i)
    }
  }()
  return out
}
//工序2组装
func build(in <-chan string) <-chan string {
  out := make(chan string)
  go func() {
    defer close(out)
    for c := range in {
      out <- "组装(" + c + ")"
    }
  }()
  return out
}
//工序3打包
func pack(in <-chan string) <-chan string {
  out := make(chan string)
  go func() {
    defer close(out)
    for c := range in {
      out <- "打包(" + c + ")"
    }
  }()
  return out
}
//扇入函数(组件),把多个chanel中的数据发送到一个channel中
func merge(ins ...<-chan string) <-chan string {
  var wg sync.WaitGroup
  out := make(chan string)
  //把一个channel中的数据发送到out中
  p:=func(in <-chan string) {
    defer wg.Done()
    for c := range in {
      out <- c
    }
  }
  wg.Add(len(ins))
  //扇入,需要启动多个goroutine用于处于多个channel中的数据
  for _,cs:=range ins{
    go p(cs)
  }
  //等待所有输入的数据ins处理完,再关闭输出out
  go func() {
    wg.Wait()
    close(out)
  }()
  return out
}
复制代码

运行结果:

打包(组装(零件2))
打包(组装(零件3))
打包(组装(零件1))
打包(组装(零件5))
打包(组装(零件7))
打包(组装(零件4))
打包(组装(零件6))
打包(组装(零件8))
打包(组装(零件9))
打包(组装(零件10))
复制代码
  1. merge 和业务无关,不能当做一道工序,我们应该把它叫做 组件
  2. 组件是可以复用的,类似这种扇入工序,都可以使用 merge 组件

Futures 模式

Pipeline 流水线模式中的工序是相互依赖的,只有上一道工序完成,下一道工序才能开始。但是有的任务之间并不需要相互依赖,所以为了提高性能,这些独立的任务就可以并发执行。

Futures 模式可以理解为未来模式,主协程不用等待子协程返回的结果,可以先去做其他事情,等未来需要子协程结果的时候再来取,如果子协程还没有返回结果,就一直等待。

我们以火锅为例,洗菜、烧水这两个步骤之间没有依赖关系,可以同时做,最后

示例:

package main
import (
  "fmt"
  "time"
)
func main() {
  vegetablesCh := washVegetables() //洗菜
  waterCh := boilWater()           //烧水
  fmt.Println("已经安排好洗菜和烧水了,我先开一局")
  time.Sleep(2 * time.Second)
  fmt.Println("要做火锅了,看看菜和水好了吗")
  vegetables := <-vegetablesCh
  water := <-waterCh
  fmt.Println("准备好了,可以做火锅了:",vegetables,water)
}
//洗菜
func washVegetables() <-chan string {
  vegetables := make(chan string)
  go func() {
    time.Sleep(5 * time.Second)
    vegetables <- "洗好的菜"
  }()
  return vegetables
}
//烧水
func boilWater() <-chan string {
  water := make(chan string)
  go func() {
    time.Sleep(5 * time.Second)
    water <- "烧开的水"
  }()
  return water
}
复制代码

运行结果:

已经安排好洗菜和烧水了,我先开一局
要做火锅了,看看菜和水好了吗
准备好了,可以做火锅了: 洗好的菜 烧开的水
复制代码
  1. Futures 模式下的协程和普通协程最大的区别是可以返回结果,而这个结果会在未来的某个时间点使用。所以在未来获取这个结果的操作必须是一个阻塞的操作,要一直等到获取结果为止。
  2. 如果你的大任务可以拆解为一个个独立并发执行的小任务,并且可以通过这些小任务的结果得出最终大任务的结果,就可以使用 Futures 模式。


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