Go to Learn Go之并发

简介: Go to Learn Go之并发

概述

在上一节的内容中,我们介绍了Go的类型转换,包括:断言类型转换、显式类型转换、隐式类型转换、强制类型转换、strconv包等。在本节中,我们将介绍Go的并发。Go语言以其强大的并发模型而闻名,其并发特性主要通过以下几个元素来实现:Goroutines、Channels、WaitGroups、Mutex和Select。通过结合使用以上元素,Go语言提供了强大的并发支持,使得编写高效、高性能、高吞吐量的并发程序变得相对容易。

Goroutines

Goroutines是Go语言中轻量级的并发单元,可以与其他goroutine并发执行。它们在相同的地址空间内运行,但每个goroutine都有自己的栈和局部变量。Goroutine的启动和销毁开销很小,使得在程序中可以创建大量的Goroutine。相比于线程,Goroutine的创建和管理成本更低,因为它们不需要像线程一样分配固定的内存空间。此外,Goroutine之间可以通过Channels进行通信,避免使用共享内存和信号量等机制,从而避免了竞态条件和数据竞争等问题。

Goroutine是Go语言的主要并发原语,通常用于实现高并发的应用程序。Go运行时将Goroutine有效地调度到真实的线程上,以避免浪费资源。因此,可以轻松地创建大量的Goroutine(比如:每个请求一个Goroutine),并且可以编写简单的、命令式的阻塞代码。

Goroutine的语法格式为:

 go <func_name>(<arguments>)

其中,go关键字表示启动一个新的Goroutine,func_name表示要启动的函数名,arguments表示传递给函数的参数列表。通过在函数调用前加上go关键字,可以启动一个新的Goroutine来执行该函数。这个Goroutine将与其他Goroutine并发执行,并且不需要显式地创建和管理线程。

在下面的示例代码中,我们使用go关键字启动了两个Goroutine来执行printMsg函数。每个Goroutine都会打印出相应的消息,并且通过time.Sleep函数来模拟一些耗时的操作。主Goroutine在启动了其他两个Goroutine之后会等待一段时间,以确保所有Goroutine都有足够的时间来执行完毕。

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    // 启动第1个Goroutine
    go printMsg("Hello")
    // 启动第2个Goroutine
    go printMsg("World")

    // 等待一段时间,以确保所有Goroutine执行完毕
    time.Sleep(time.Second)
}

func printMsg(msg string) {
    for i := 0; i < 5; i++ {
        fmt.Println(msg)
        // 模拟耗时的操作
        time.Sleep(200 * time.Millisecond)
    }
}

注意:Goroutine之间的执行顺序是不确定的,因此每次运行程序都会得到不同的输出结果,这取决于Go运行时调度器的实现细节和系统负载等因素。

Channels

Channels是一种通信机制,用于在goroutines之间进行数据传输和同步操作。Channels支持发送和接收操作,并且可以在发送和接收操作之间进行阻塞,以实现同步。Channels的使用非常灵活,可以根据需要进行单向或双向数据传输。它们可以用于在不同的goroutines之间传递数据,以及实现数据共享。

在创建Channels时,可以指定其缓冲区大小,缓冲区的大小决定了可以存储在Channels中的数据量。如果空闲缓冲区为空,发送操作会被阻塞,直到有接收操作。如果空闲缓冲区已满,接收操作会被阻塞,直到有发送操作。这种机制可以实现数据在goroutines之间的有效传输和同步。

注意:不同类型的Channel有不同的性能和用途。无缓冲的Channel(即缓冲区大小为0)可以在发送和接收操作之间进行同步,而有缓冲的Channel可以提高并发性能,但需要小心处理缓冲区溢出的问题。

Channel的语法格式为:

 chan <type>

其中,type表示Channel中传输的数据类型。比如:chan int表示一个用于传输整数类型的Channel。除了指定数据类型之外,还可以使用chan来创建具有不同缓冲区大小的Channel。比如:chan int buffer(10)表示创建一个缓冲区大小为10的整数类型Channel。

除了使用chan来创建Channel之外,还可以使用内置的make函数来创建具有指定类型的Channel。比如:make(chan int)表示创建一个整数类型的无缓冲Channel。

在使用Channel时,可以使用以下操作进行数据传输和同步。

x := <-ch:从Channel中接收数据,并将接收到的数据赋值给变量x。

ch <- x:向Channel中发送数据,并将变量x的值发送到Channel中。

如果Channel被阻塞,则接收操作将阻塞直到有数据可用。如果发送操作导致缓冲区已满,则发送操作将阻塞直到有空间可用。

在下面的示例代码中,我们将数组分为两个切片,并通过两个goroutine来计算切片之和。在goroutine完成计算并将切片之和发送到通道后,main函数会从通道中接收数据,并计算最终的总和。

package main

import "fmt"

func sum(s []int, c chan int) {
    total := 0
    for _, v := range s {
        total += v
    }

    // 把total发送到通道
    c <- total
}

func main() {
    data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6}
    c := make(chan int)

    offset := len(data) / 2
    go sum(data[:offset], c)
    go sum(data[offset:], c)

    // 从通道中接收结果
    x, y := <-c, <-c
    // 输出:15 6 21 或 6 15 21
    fmt.Println(x, y, x + y)
}

除了逐个接收数据之外,还可以通过range关键字来遍历读取到的数据。注意:使用range遍历时,需要确保发送完数据后,及时调用close()函数来关闭通道。否则,range遍历不会结束,会一直阻塞等待接收新的数据。

在下面的示例代码中,我们首先使用make函数创建了一个整数类型的Channel。然后,我们启动一个匿名的Goroutine来循环发送数字10至50到Channel中,并在发送完毕后关闭Channel。最后,我们在主Goroutine中使用range关键字来迭代接收Channel中的数据,并将其打印输出。

通过调用close函数可关闭一个Channel,关闭Channel表示再也不会向该Channel发送任何数据。对于已经发送到Channel中的数据,仍然可以被接收。由于Channel已经被关闭,迭代接收数据将自动停止。

package main

import "fmt"

func main() {
    // 创建一个整数类型的Channel
    ch := make(chan int)
  
    // 启动一个Goroutine
    go func() {
        for i := 10; i <= 50; i += 10 {
            // 发送数据到Channel
            ch <- i
            fmt.Println("sub routine:", i)
        }

        // 关闭Channel
        close(ch)
    }()  

    // 从Channel接收数据,依次输出:10 20 30 40 50
    for num := range ch {
        fmt.Println(num)
    }  
}

WaitGroups

在Go语言中,WaitGroups是sync包中的一个类型,用于等待一组Goroutine执行完成。它提供了一种方便的方式,以确保所有的Goroutine都执行完毕后,再继续执行后续的逻辑。

WaitGroups的使用比较简单:首先,需要创建一个WaitGroups实例;然后,通过调用Add()函数增加等待的Goroutine数量,每个Goroutine执行完毕后要调用Done()函数进行计数减一;最后,在主Goroutine中调用Wait()函数来等待所有的Goroutine都执行完毕。

在下面的示例代码中,我们创建了一个WaitGroups实例wg,然后通过调用Add()函数增加了两个Goroutine。每个Goroutine中使用defer语句调用Done()函数来标记该Goroutine的执行完成。最后,在主Goroutine中调用Wait()函数来等待所有的Goroutine都执行完毕,然后继续执行后续的逻辑。

package main

import "fmt"
import "sync"
import "time"

func main() {
    var wg sync.WaitGroup

    // 启动第一个Goroutine
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        fmt.Println("Goroutine 1 started")
        time.Sleep(1 * time.Second)
        fmt.Println("Goroutine 1 finished")
    }()

    // 启动第二个Goroutine
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        fmt.Println("Goroutine 2 started")
        time.Sleep(2 * time.Second)
        fmt.Println("Goroutine 2 finished")
    }()

    // 等待所有Goroutine执行完毕
    wg.Wait()

    // 所有Goroutine执行完毕后,继续执行后续逻辑
    fmt.Println("All Goroutines finished")
}

Mutex

在Go语言中,mutex是一种用于实现并发安全的锁机制。它提供了一种简单的方式来保护共享资源,以避免多个Goroutine同时访问和修改数据,从而导致竞争条件或数据不一致的问题。mutex通常是通过sync.Mutex类型来实现的,这个类型提供了两个函数:Lock和Unlock。

在下面的示例代码中,我们定义了一个全局变量counter和一个sync.Mutex类型的变量mutex。在increment函数中,我们使用mutex.Lock()来锁定mutex,以确保在同一时间只有一个Goroutine可以访问和修改counter。在完成对counter的修改后,使用defer mutex.Unlock()来解锁mutex,以确保在函数返回之前释放锁,从而允许其他Goroutine获取锁并访问共享资源。最后,在主函数中,我们启动了5个并发的Goroutine来增加计数器的值,并等待一段时间后打印最终的计数结果。

package main

import "fmt"
import "sync"
import "time"

var (
    counter int
    mutex sync.Mutex
)  

func increment() {
    // 锁定mutex,确保同一时间只有一个Goroutine可以访问和修改counter
    mutex.Lock()
    defer mutex.Unlock()

    // 增加计数器的值
    fmt.Println("Current counter:", counter)
    counter++
}

func main() {
    // 启动5个并发的Goroutine来增加计数器的值
    for i := 0; i < 5; i++ {
        go increment()
    }

    // 等待所有Goroutine执行完毕
    time.Sleep(time.Second)
    fmt.Println("Final counter:", counter)
}

Select

select语句用于在多个通道操作之间进行选择,它允许你等待多个通道操作中的任意一个完成,然后执行对应的代码块。其语法如下:

select {
case <-channel1:
    // 执行channel1操作完成的代码块
case <-channel2:
    // 执行channel2操作完成的代码块
case <-channel3:
    // 执行channel3操作完成的代码块
default:
    // 如果没有任何通道操作完成,执行default代码块
}

在select语句中,每个case子句必须是一个通道操作。当其中一个通道操作完成时,对应的代码块将被执行。如果没有任何通道操作完成,且存在default子句,则执行default代码块。

在下面的示例代码中,我们创建了三个通道,并使用三个Goroutine分别向这三个通道发送消息。然后,在select语句中等待哪个通道先完成操作,并打印收到的消息。由于发送消息的Goroutine使用了不同的延迟时间,因此最终打印的消息取决于哪个通道最先完成操作。

package main

import "fmt"
import "time"

func func1(channel1 chan string) {
    time.Sleep(1 * time.Second)
    channel1 <- "Channel 1"
}

func func2(channel2 chan string) {
    time.Sleep(2 * time.Second)
    channel2 <- "Channel 2"
}

func func3(channel3 chan string) {
    time.Sleep(3 * time.Second)
    channel3 <- "Channel 3"
}

func main() {  
    channel1 := make(chan string)
    channel2 := make(chan string)
    channel3 := make(chan string)

    go func1(channel1)
    go func2(channel2)
    go func3(channel3)

    select {
    case msg1 := <-channel1:
        fmt.Println("Received from Channel 1:", msg1)
    case msg2 := <-channel2:
        fmt.Println("Received from Channel 2:", msg2)
    case msg3 := <-channel3:
        fmt.Println("Received from Channel 3:", msg3)
    }
}
相关文章
|
12天前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
2522 18
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用,强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响,现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。
1525 15
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
|
4天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
|
10天前
|
编解码 JSON 自然语言处理
通义千问重磅开源Qwen2.5,性能超越Llama
击败Meta,阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座
596 14
|
1月前
|
运维 Cloud Native Devops
一线实战:运维人少,我们从 0 到 1 实践 DevOps 和云原生
上海经证科技有限公司为有效推进软件项目管理和开发工作,选择了阿里云云效作为 DevOps 解决方案。通过云效,实现了从 0 开始,到现在近百个微服务、数百条流水线与应用交付的全面覆盖,有效支撑了敏捷开发流程。
19283 30
|
10天前
|
人工智能 自动驾驶 机器人
吴泳铭:AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界
过去22个月,AI发展速度超过任何历史时期,但我们依然还处于AGI变革的早期。生成式AI最大的想象力,绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app,而是接管数字世界,改变物理世界。
498 49
吴泳铭:AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
阿里云Elasticsearch AI搜索实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 在AI 搜索方面的技术实践与探索。
18845 20
|
1月前
|
Rust Apache 对象存储
Apache Paimon V0.9最新进展
Apache Paimon V0.9 版本即将发布,此版本带来了多项新特性并解决了关键挑战。Paimon自2022年从Flink社区诞生以来迅速成长,已成为Apache顶级项目,并广泛应用于阿里集团内外的多家企业。
17530 13
Apache Paimon V0.9最新进展
|
3天前
|
云安全 存储 运维
叮咚!您有一份六大必做安全操作清单,请查收
云安全态势管理(CSPM)开启免费试用
368 4
叮咚!您有一份六大必做安全操作清单,请查收