你很可能从某种途径听说过 Go 语言。它越来越受欢迎,并且有充分的理由可以证明。 Go 快速、简单,有强大的社区支持。学习这门语言最令人兴奋的一点是它的并发模型。 Go 的并发原语使创建多线程并发程序变得简单而有趣。我将通过插图介绍 Go 的并发原语,希望能点透相关概念以方便后续学习。本文是写给 Go 语言编程新手以及准备开始学习 Go 并发原语 (goroutines 和 channels) 的同学。
## 单线程程序 vs. 多线程程序
你可能已经写过一些单线程程序。一个常用的编程模式是组合多个函数来执行一个特定任务,并且只有前一个函数准备好数据,后面的才会被调用。
![single Gopher](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/single-gopher.jpeg)
首先我们将用上述模式编写第一个例子的代码,一个描述挖矿的程序。它包含三个函数,分别负责执行寻矿、挖矿和练矿任务。在本例中,我们用一组字符串表示 `rock`(矿山) 和 `ore`(矿石),每个函数都以它们作为输入,并返回一组 “处理过的” 字符串。对于一个单线程的应用而言,该程序可能会按如下方式来设计:
![ore mining single-threaded program](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/ore-mining-single-threaded-program.jpeg)
它有三个主要的函数:*finder*、*miner* 和 *smelter*。该版本的程序的所有函数都在单一线程中运行,一个接着一个执行,并且这个线程 (名为 Gary 的 gopher) 需要处理全部工作。
```go
func main() {
theMine := [5]string{"rock", "ore", "ore", "rock", "ore"}
foundOre := finder(theMine)
minedOre := miner(foundOre)
smelter(minedOre)
}
```
在每个函数最后打印出 "ore" 处理后的结果,得到如下输出:
```
From Finder: [ore ore ore]
From Miner: [minedOre minedOre minedOre]
From Smelter: [smeltedOre smeltedOre smeltedOre]
```
这种编程风格具有易于设计的优点,但是当你想利用多个线程并执行彼此独立的函数时会发生什么呢?这就是并发程序设计发挥作用的地方。
![ore mining concurrent program](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/ore-mining-concurrent-program.jpeg)
这种设计使得 “挖矿” 更高效。现在多个线程 (gophers) 是独立运行的,从而 Gary 不再承担全部工作。其中一个 gopher 负责寻矿,一个负责挖矿,另一个负责练矿,这些工作可能同时进行。
为了将这种并发特性引入我们的代码,我们需要创建独立运行的 gophers 的方法以及它们之间彼此通信 (传送矿石) 的方法。这就需要用到 Go 的并发原语:goroutines 和 channels。
## Goroutines
Goroutines 可以看作是轻量级线程。创建一个 goroutine 非常简单,只需要把 *go* 关键字放在函数调用语句前。为了说明这有多么简单,我们创建两个 finder 函数,并用 *go* 调用,让它们每次找到 "ore" 就打印出来。
![go myFunc()](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/go.jpeg)
```go
func main() {
theMine := [5]string{"rock", "ore", "ore", "rock", "ore"}
go finder1(theMine)
go finder2(theMine)
<-time.After(time.Second * 5) //you can ignore this for now
}
```
程序的输出如下:
```
Finder 1 found ore!
Finder 2 found ore!
Finder 1 found ore!
Finder 1 found ore!
Finder 2 found ore!
Finder 2 found ore!
```
可以看出,两个 finder 是并发运行的。哪一个先找到矿石没有确定的顺序,当执行多次程序时,这个顺序并不总是相同的。
这是一个很大的进步!现在我们有一个简单的方法来创建多线程 (multi-gopher) 程序,但是当我们需要独立的 goroutines 之间彼此通信会发生什么呢?欢迎来到神奇的 *channels* 世界。
## Channels
![communication](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/communication.jpeg)
Channels 允许 go routines 之间相互通信。你可以把 channel 看作管道,goroutines 可以往里面发消息,也可以从中接收其它 go routines 的消息。
![my first channel](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/channel.jpeg)
```go
myFirstChannel := make(chan string)
```
Goroutines 可以往 channel 发送消息,也可以从中接收消息。这是通过箭头操作符 (<-) 完成的,它指示 channel 中的数据流向。
![arrow](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/channel-arrow.jpeg)
```go
myFirstChannel <-"hello" // Send
myVariable := <- myFirstChannel // Receive
```
现在通过 channel 我们可以让寻矿 gopher 一找到矿石就立即传送给开矿 gopher ,而不用等发现所有矿石。
![ore channel](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/ore-channel.jpeg)
我重写了挖矿程序,把寻矿和开矿函数改写成了未命名函数。如果你从未见过 lambda 函数,不必过多关注这部分,只需要知道每个函数将通过 *go* 关键字调用并运行在各自的 goroutine 中。重要的是,要注意 goroutine 之间是如何通过 channel ```oreChan``` 传递数据的。别担心,我会在最后面解释未命名函数的。
```go
func main() {
theMine := [5]string{"ore1", "ore2", "ore3"}
oreChan := make(chan string)
// Finder
go func(mine [5]string) {
for _, item := range mine {
oreChan <- item //send
}
}(theMine)
// Ore Breaker
go func() {
for i := 0; i < 3; i++ {
foundOre := <-oreChan //receive
fmt.Println("Miner: Received " + foundOre + " from finder")
}
}()
<-time.After(time.Second * 5) // Again, ignore this for now
}
```
从下面的输出,可以看到 Miner 从 `oreChan` 读取了三次,每次接收一块矿石。
```
Miner: Received ore1 from finder
Miner: Received ore2 from finder
Miner: Received ore3 from finder
```
太棒了,现在我们能在程序的 goroutines(gophers) 之间发送数据了。在开始用 channels 写复杂的程序之前,我们先来理解它的一些关键特性。
### Channel Blocking
Channels 阻塞 goroutines 发生在各种情形下。这能在 goroutines 各自欢快地运行之前,实现彼此之间的短暂同步。
### Blocking on a Send
![blocking on send](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/blocking-on-send.jpeg)
一旦一个 goroutine(gopher) 向一个 channel 发送数据,它就被阻塞了,直到另一个 goroutine 从该 channel 取走数据。
### Blocking on a Receive
![blocking on receive](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/blocking-on-receive.jpeg)
和发送时情形类似,一个 goroutine 可能阻塞着等待从一个 channel 获取数据,如果还没有其他 goroutine 往该 channel 发送数据。
一开始接触阻塞的概念可能令人有些困惑,但你可以把它想象成两个 goroutines(gophers) 之间的交易。 其中一个 gopher 无论是等着收钱还是送钱,都需要等待交易的另一方出现。
既然已经了解 goroutine 通过 channel 通信可能发生阻塞的不同情形,让我们讨论两种不同类型的 channels: *unbuffered* 和 *buffered* 。选择使用哪一种 channel 可能会改变程序的运行表现。
### Unbuffered Channels
![unbuffered channel](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/unbuffered-channel.jpeg)
在前面的例子中我们一直在用 unbuffered channels,它们与众不同的地方在于每次只有一份数据可以通过。
### Buffered Channels
![buffered channel](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/buffered-channel.jpeg)
在并发程序中,时间协调并不总是完美的。在挖矿的例子中,我们可能遇到这样的情形:开矿 gopher 处理一块矿石所花的时间,寻矿 gohper 可能已经找到 3 块矿石了。为了不让寻矿 gopher 浪费大量时间等着给开矿 gopher 传送矿石,我们可以使用 *buffered* channel。我们先创建一个容量为 3 的 buffered channel。
```go
bufferedChan := make(chan string, 3)
```
buffered 和 unbuffered channels 工作原理类似,但有一点不同—在需要另一个 gorountine 取走数据之前,我们可以向 buffered channel 发送多份数据。
![cap 3 buffered channel](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/cap-3-buffered-channel.jpeg)
```go
bufferedChan := make(chan string, 3)
go func() {
bufferedChan <-"first"
fmt.Println("Sent 1st")
bufferedChan <-"second"
fmt.Println("Sent 2nd")
bufferedChan <-"third"
fmt.Println("Sent 3rd")
}()
<-time.After(time.Second * 1)
go func() {
firstRead := <- bufferedChan
fmt.Println("Receiving..")
fmt.Println(firstRead)
secondRead := <- bufferedChan
fmt.Println(secondRead)
thirdRead := <- bufferedChan
fmt.Println(thirdRead)
}()
```
两个 goroutines 之间的打印顺序如下:
```
Sent 1st
Sent 2nd
Sent 3rd
Receiving..
first
second
third
```
为了简单起见,我们在最终的程序中不使用 buffered channels。但知道该使用哪种 channel 是很重要的。
> 注意: 使用 buffered channels 并不会避免阻塞发生。例如,如果寻矿 gopher 比开矿 gopher 执行速度快 10 倍,并且它们通过一个容量为 2 的 buffered channel 进行通信,那么寻矿 gopher 仍会发生多次阻塞。
## 把这些都放到一起
现在凭借 goroutines 和 channels 的强大功能,我们可以使用 Go 的并发原语编写一个充分发挥多线程优势的程序了。
![putting it all together](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/all-together.jpeg)
```go
theMine := [5]string{"rock", "ore", "ore", "rock", "ore"}
oreChannel := make(chan string)
minedOreChan := make(chan string)
// Finder
go func(mine [5]string) {
for _, item := range mine {
if item == "ore" {
oreChannel <- item //send item on oreChannel
}
}
}(theMine)
// Ore Breaker
go func() {
for i := 0; i < 3; i++ {
foundOre := <-oreChannel //read from oreChannel
fmt.Println("From Finder:", foundOre)
minedOreChan <-"minedOre" //send to minedOreChan
}
}()
// Smelter
go func() {
for i := 0; i < 3; i++ {
minedOre := <-minedOreChan //read from minedOreChan
fmt.Println("From Miner:", minedOre)
fmt.Println("From Smelter: Ore is smelted")
}
}()
<-time.After(time.Second * 5) // Again, you can ignore this
```
程序输出如下:
```
From Finder: ore
From Finder: ore
From Miner: minedOre
From Smelter: Ore is smelted
From Miner: minedOre
From Smelter: Ore is smelted
From Finder: ore
From Miner: minedOre
From Smelter: Ore is smelted
```
相比最初的例子,已经有了很大改进!现在每个函数都独立地运行在各自的 goroutines 中。此外,每次处理完一块矿石,它就会被带进挖矿流水线的下一个阶段。
为了专注于理解 goroutines 和 channel 的基本概念,上文有些重要的信息我没有提,如果不知道的话,当你开始编程时它们可能会造成一些麻烦。既然你已经理解了 goroutines 和 channel 的工作原理,在开始用它们编写代码之前,让我们先了解一些你应该知道的其他信息。
## 在开始之前,你应该知道...
### 匿名的 Goroutines
![anonymous goroutine](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/anonymous-go-routine.jpeg)
类似于如何利用 *go* 关键字使一个函数运行在自己的 goroutine 中,我们可以用如下方式创建一个匿名函数并运行在它的 goroutine 中:
```go
// Anonymous go routine
go func() {
fmt.Println("I'm running in my own go routine")
}()
```
如果只需要调用一次函数,通过这种方式我们可以让它在自己的 goroutine 中运行,而不需要创建一个正式的函数声明。
### main 函数是一个 goroutine
![main func](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/main-func.jpeg)
main 函数确实运行在自己的 goroutine 中!更重要的是要知道,一旦 main 函数返回,它将关掉当前正在运行的其他 goroutines。这就是为什么我们在 main 函数的最后设置了一个定时器—它创建了一个 channel,并在 5 秒后发送一个值。
```go
<-time.After(time.Second * 5) // Receiving from channel after 5 sec
```
还记得 goroutine 从 channel 中读数据如何被阻塞直到有数据发送到里面吧?通过添加上面这行代码,main routine 将会发生这种情况。它会阻塞,以给其他 goroutines 5 秒的时间来运行。
现在有更好的方式阻塞 main 函数直到其他所有 goroutines 都运行完。通常的做法是创建一个 *done channel*, main 函数在等待读取它时被阻塞。一旦完成工作,向这个 channel 发送数据,程序就会结束了。
![done chan](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/done.jpeg)
```go
func main() {
doneChan := make(chan string)
go func() {
// Do some work…
doneChan <- "I'm all done!"
}()
<-doneChan // block until go routine signals work is done
}
```
### 你可以遍历 channel
在前面的例子中我们让 miner 在 for 循环中迭代 3 次从 channel 中读取数据。如果我们不能确切知道将从 finder 接收多少块矿石呢?
好吧,类似于对集合数据类型 (注: 如 slice) 进行遍历,你也可以遍历一个 channel。
更新前面的 miner 函数,我们可以这样写:
```go
// Ore Breaker
go func() {
for foundOre := range oreChan {
fmt.Println("Miner: Received " + foundOre + " from finder")
}
}()
```
由于 miner 需要读取 finder 发送给它的所有数据,遍历 channel 能确保我们接收到已经发送的所有数据。
> 遍历 channel 会阻塞,直到有新数据被发送到 channel。在所有数据发送完之后避免 go routine 阻塞的唯一方法就是用 "close(channel)" 关掉 channel。
### 对 channel 进行非阻塞读
但你刚刚告诉我们 channel 如何阻塞 goroutine 的各种情形?!没错,不过还有一个技巧,利用 Go 的 *select case* 语句可以实现对 channel 的非阻塞读。通过使用这这种语句,如果 channel 有数据,goroutine 将会从中读取,否则就执行默认的分支。
```go
myChan := make(chan string)
go func(){
myChan <- "Message!"
}()
select {
case msg := <- myChan:
fmt.Println(msg)
default:
fmt.Println("No Msg")
}
<-time.After(time.Second * 1)
select {
case msg := <- myChan:
fmt.Println(msg)
default:
fmt.Println("No Msg")
}
```
程序输出如下:
```
No Msg
Message!
```
### 对 channel 进行非阻塞写
非阻塞写也是使用同样的 *select case* 语句来实现,唯一不同的地方在于,case 语句看起来像是发送而不是接收。
```go
select {
case myChan <- "message":
fmt.Println("sent the message")
default:
fmt.Println("no message sent")
}
```
## 接下来去哪儿学
![where go](https://raw.githubusercontent.com/studygolang/gctt-images/master/Learning-Go-s-Concurrency-Through-Illustrations/where-go.jpeg)
有许多讲座和博客更详细地介绍了 channels 和 goroutines。 既然已经对这些工具的目的和应用有了深刻的理解,那么你应该能够充分利用下面的文章和演讲了。
> [*Google I/O 2012 — Go Concurrency Patterns*](https://www.youtube.com/watch?v=f6kdp27TYZs&t=938s)
>
> [*Rob Pike — 'Concurrency Is Not Parallelism'*](https://www.youtube.com/watch?v=cN_DpYBzKso)
>
> [*GopherCon 2017: Edward Muller — Go Anti-Patterns*](https://www.youtube.com/watch?v=ltqV6pDKZD8&t=1315s)
谢谢您花时间阅读本文。我希望你能够理解 goroutines 和 channels 基本概念,以及使用它们给编写并发程序带来的好处。
via: https://medium.com/@trevor4e/learning-gos-concurrency-through-illustrations-8c4aff603b3
作者:Trevor Forrey 译者:mbyd916 校对:polaris1119
本文由 GCTT 原创翻译,Go语言中文网 首发。也想加入译者行列,为开源做一些自己的贡献么?欢迎加入 GCTT!
翻译工作和译文发表仅用于学习和交流目的,翻译工作遵照 CC-BY-NC-SA 协议规定,如果我们的工作有侵犯到您的权益,请及时联系我们。
欢迎遵照 CC-BY-NC-SA 协议规定 转载,敬请在正文中标注并保留原文/译文链接和作者/译者等信息。
文章仅代表作者的知识和看法,如有不同观点,请楼下排队吐槽