Go通关12:你必须掌握的高效并发模型的使用!

2021-08-18 15:21:16 浏览数 (1)

对于并发操作,前面我们已经了解到了 channel 通道、同步原语 sync 包对共享资源加锁、Context 跟踪协程/传参等,这些都是并发编程比较基础的元素,相信你已经有了很好的掌握。今天我们介绍下如何使用这些基础元素组成并发模式,更好的编写并发程序。

for 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:

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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
  }
}
  • 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

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for _, s := range []int{} {
   select {
   case <-done:
      return
   case resultCh <- s:
   }
  • 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:

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package main

import (
 "fmt"
 "time"
)

func main() {
 result := make(chan string)
 timeout := time.After(3 * time.Second) //3秒后超时
 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)
  }
 }
}

运行结果:

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等待...
等待...
等待...
网络访问超时了
  • 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

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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)
  }
 }

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

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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)
 }
}

运行结果:

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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
???
  • 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产。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)

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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
}

运行结果:

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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))

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:

  • 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:

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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
}

运行结果:

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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))

  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:

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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
}

运行结果:

代码语言:javascript复制
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

  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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