并发模式
要想写出高效简单的并发程序,还需要了解下常用的 goroutine和channel以哪种方式写,下面介绍3种常用的并发模式,写出更简化高效的并发。
1、runner
Runner 模式可以理解为执行者,也就是来控制程序的执行,它可以去执行任何程序,程序都是受监控的,可以去终止这些程序。当我们需要调度后台处理任务程序的时候,这种模式很拥有。简单说就是,控制 、执行,中断、退出。
创建 Runner 结构体
/*
runner 可以执行任何程序,可以监控程序,可以发送信号终止程序
*/
type Runner struct {
interrupt chan os.Signal //发送的信号,用来终止程序
complete chan error //用于通知任务全部完成
timeout <-chan time.Time //程序的超时时间
tasks []func(int) //要执行的任务
}
Runner 结构体很简单,主要包括 中断信号、完成信号、超时信号,以及要执行的任务队列。也就是说它是通过channel 通道的信息读取来控制程序的执行、中断和退出,它能实现
- 程序在分配的时间内完成工作,正常终止
- 程序没有及时完成巩固走,自动杀死
- 接收到操作系统发送的中断时间,程序立刻清理状态并停止
这三个channel 分别是 os.Signal 、error、time.Time 类型,这个中断信号类型是个os.Signal的通道,它是用来从操作系统中接收中断事件。 完成时信号是个error类型,也就是正常完成,它为nil,只要不为nil,就有错误发生呗。 timeout 只要能取出值,表示超时了,执行超时操作。
tasks就是一个简单的切片,类型是接收一个int型参数的函数类型。
创建简单工厂函数。
//工厂函数
func New(tm time.Duration) *Runner{
return &Runner{
complete:make(chan error),//无缓冲
timeout:time.After(tm),
interrupt:make(chan os.Signal,1), //有缓冲
}
}
这里关注两点,complete
是无缓冲通道,interrupt
是有缓冲通道。 因为,main.runtime
需要等complete
,任务完成,程序退出,所以,complete
必须是同步的,无缓冲的。
而interrupt
初始化缓存区容量为1,这样可以保证通道至少能接收一个来自运行时的os.Signal值,保证运行时发送这个事件的时候不会阻塞。
创建任务添加方法
//将需要执行的任务,添加到Runner里
func (r *Runner) Add(tasks ...func(int)){
r.tasks = append(r.tasks,tasks...)
}
创建两个错误类型变量
var ErrTimeOut = errors.New("执行者执行超时")
var ErrInterrupt = errors.New("执行者被中断")
这两个错误时接收到相应信号时返回的,一个是超时 一个是中断。
创建run方法
//执行任务,执行的过程中接收到中断信号时,返回中断错误
//如果任务全部执行完,还没有接收到中断信号,则返回nil
func (r *Runner) run() error {
for id, task := range r.tasks {
if r.isInterrupt() {
return ErrInterrupt
}
task(id)//执行任务
}
return nil
}
//检查是否接收到了中断信号
func (r *Runner) isInterrupt() bool {
select {
case <-r.interrupt:
signal.Stop(r.interrupt)
return true
default:
return false
}
}
也就是,先判断有没有中断信号 ,能取出返回中断错误,没有,执行任务代码。这里判断是否接收中断信号isInterrupt
使用select 语法, 有就执行case,没有就default。
创建start方法,监控任务,也就是run方法的包装
//开始执行所有任务,并且监视通道事件
func (r *Runner) Start() error {
//希望接收哪些系统信号
signal.Notify(r.interrupt, os.Interrupt)
go func() {
r.complete <- r.run()
}()
select {
case err := <-r.complete:
return err
case <-r.timeout:
return ErrTimeOut
}
}
这个是runner 包最后一个方法了,它从操作系统接收中断信号,监控超时信号,一旦超时返回超时错误。一旦调用run方法过程中出现中断 信号,赋值给r.complete 终止信号。 只要此执行者Runner 出现中止、正常完成、超时,就会退出。
完成的runner 代码如下:
package runner
import (
"errors"
"os"
"os/signal"
"time"
)
var ErrTimeOut = errors.New("执行者执行超时")
var ErrInterrupt = errors.New("执行者被中断")
/*
runner 可以执行任何程序,可以监控程序,可以发送信号终止程序
*/
type Runner struct {
interrupt chan os.Signal //发送的信号,用来终止程序
complete chan error //用于通知任务全部完成
timeout <-chan time.Time //程序的超时时间
tasks []func(int) //要执行的任务
}
//工厂函数
func New(tm time.Duration) *Runner {
return &Runner{
complete: make(chan error), //无缓冲
timeout: time.After(tm),
interrupt: make(chan os.Signal, 1), //有缓冲
}
}
//将需要执行的任务,添加到Runner里
func (r *Runner) Add(tasks ...func(int)) {
r.tasks = append(r.tasks, tasks...)
}
//执行任务,执行的过程中接收到中断信号时,返回中断错误
//如果任务全部执行完,还没有接收到中断信号,则返回nil
func (r *Runner) run() error {
for id, task := range r.tasks {
if r.isInterrupt() {
return ErrInterrupt
}
task(id)
}
return nil
}
//检查是否接收到了中断信号
func (r *Runner) isInterrupt() bool {
select {
case <-r.interrupt:
signal.Stop(r.interrupt)
return true
default:
return false
}
}
//开始执行所有任务,并且监视通道事件
func (r *Runner) Start() error {
//希望接收哪些系统信号
signal.Notify(r.interrupt, os.Interrupt)
go func() {
r.complete <- r.run()
}()
select {
case err := <-r.complete:
return err
case <-r.timeout:
return ErrTimeOut
}
}
使用runner 管理工作:
package main
import (
"a_tour_of_go/runner" //这个是写的runner所在包
"log"
"os"
"time"
)
//必须在3内完成,超时时间
const timeout = 3 * time.Second
func main() {
log.Println("开始工作")
r := runner.New(timeout) //初始化runner
r.Add(createTask(), createTask(), createTask()) //添加任务
//执行任务并处理结果
if err := r.Start(); err != nil {
switch err {
case runner.ErrTimeOut:
log.Println("超时错误")
os.Exit(1)
case runner.ErrInterrupt:
log.Println("中断错误")
os.Exit(2)
}
}
log.Print("工作完成")
}
func createTask() func(int) {
return func(id int) {
log.Printf("正在执行任务#%d ", id)
time.Sleep(time.Duration(id) * time.Second)
}
}
上面我们在main函数中初始化并调用我们的runner。 初始化超时时间3秒,添加了3个任务,每个任务打印一句话,睡眠了几秒。 然后调用 r.Start()
函数执行任务。 正常会返回nil,会打印工作完成。异常会打印我们的错误,调用os.Exit()以错误码退出。比如我们第3个任务就是睡眠3秒,这个是超时的,所以就会出现;
2019/06/24 09:58:39 开始工作
2019/06/24 09:58:39 正在执行任务#0
2019/06/24 09:58:39 正在执行任务#1
2019/06/24 09:58:40 正在执行任务#2
2019/06/24 09:58:42 超时错误
如果我们,使用命令go run main.go ,在执行过程中按下 Ctrl+C ,就会中断程序,如下:
2019/06/24 10:02:00 开始工作
2019/06/24 10:02:00 正在执行任务#0
2019/06/24 10:02:00 正在执行任务#1
2019/06/24 10:02:01 中断错误
exit status 2
现在我们改下超时时间为4,试试:
2019/06/24 10:03:16 开始工作
2019/06/24 10:03:16 正在执行任务#0
2019/06/24 10:03:16 正在执行任务#1
2019/06/24 10:03:17 正在执行任务#2
2019/06/24 10:03:19 工作完成
那就正常了。
2、pool
现在使用有缓冲的通道实现一个资源池,这个资源池可以管理在任意多个goroutine之间共享的资源,这种在需要共享一组静态资源的情况下非常有用,比如网络连接、数据库连接等,我们在数据库操作的时候,比较常见的就是数据连接池,也可以基于我们实现的资源池来实现。
可以看出,资源池也是一种非常流畅性的模式,这种模式一般适用于在多个goroutine之间共享资源,每个goroutine可以从资源池里申请资源,使用完之后再放回资源池里,以便其他goroutine复用。
创建资源池结构体
//一个安全的资源池,被管理的资源必须都实现io.Close接口
type Pool struct {
m sync.Mutex
res chan io.Closer
factory func() (io.Closer,error)
closed bool
}
这个结构体Pool
有四个字段,其中m
是一个互斥锁,这主要是用来保证在多个goroutine访问资源时,池内的值是安全的。
res
字段是一个有缓冲的通道,用来保存共享的资源,这个通道的大小,在初始化Pool
的时候就指定的。注意这个通道的类型是io.Closer
接口,所以实现了这个io.Closer
接口的类型都可以作为资源,交给我们的资源池管理。
factory
这个是一个函数类型,它的作用就是当需要一个新的资源时,可以通过这个函数创建,也就是说它是生成新资源的,至于如何生成、生成什么资源,是由使用者决定的,所以这也是这个资源池灵活的设计的地方。
closed
字段表示资源池是否被关闭,如果被关闭的话,再访问是会有错误的。
现在先这个资源池我们已经定义好了,也知道了每个字段的含义,下面就开时具体使用。刚刚我们说到关闭错误,那么我们就先定义一个资源池已经关闭的错误。
var ErrPoolClosed = errors.New("资源池已经关闭。")
非常简洁,当我们从资源池获取资源的时候,如果该资源池已经关闭,那么就会返回这个错误。单独定义它的目的,是和其他错误有一个区分,这样需要的时候,我们就可以从众多的error
类型里区分出来这个ErrPoolClosed
。
下面我们就该为创建Pool
专门定一个函数了,这个函数就是工厂函数,我们命名为New
。
创建工厂函数
//创建一个资源池
func New(fn func() (io.Closer, error), size uint) (*Pool, error) {
if size <= 0 {
return nil, errors.New("size的值太小了。")
}
return &Pool{
factory: fn,
res: make(chan io.Closer, size),
}, nil
}
这个函数创建一个资源池,它接收两个参数,一个fn
是创建新资源的函数;还有一个size
是指定资源池的大小。
这个函数里,做了size
大小的判断,起码它不能小于或者等于0,否则就会返回错误。如果参数正常,就会使用size
创建一个有缓冲的通道,来保存资源,并且返回一个资源池的指针。
有了创建好的资源池,那么我们就可以从中获取资源了。
//从资源池里获取一个资源
func (p *Pool) Acquire() (io.Closer,error) {
select {
case r,ok := <-p.res:
log.Println("Acquire:共享资源")
if !ok {
return nil,ErrPoolClosed
}
return r,nil
default:
log.Println("Acquire:新生成资源")
return p.factory()
}
}
Acquire
方法可以从资源池获取资源,如果没有资源,则调用factory
方法生成一个并返回。
这里同样使用了select
的多路复用,因为这个函数不能阻塞,可以获取到就获取,不能就生成一个。
这里的新知识是通道接收的多参返回,如果可以接收的话,第一参数是接收的值,第二个表示通道是否关闭。例子中如果ok
值为false
表示通道关闭,如果为true
则表示通道正常。所以我们这里做了一个判断,如果通道关闭的话,返回通道关闭错误。
有获取资源的方法,必然还有对应的释放资源的方法,因为资源用完之后,要还给资源池,以便复用。在讲解释放资源的方法前,我们先看下关闭资源池的方法,因为释放资源的方法也会用到它。
关闭资源池,意味着整个资源池不能再被使用,然后关闭存放资源的通道,同时释放通道里的资源。
资源池关闭函数
//关闭资源池,释放资源
func (p *Pool) Close() {
p.m.Lock()
defer p.m.Unlock()
if p.closed {
return
}
p.closed = true
//关闭通道,不让写入了
close(p.res)
//关闭通道里的资源
for r:=range p.res {
r.Close()
}
}
这个方法里,我们使用了互斥锁,因为有个标记资源池是否关闭的字段closed
需要再多个goroutine操作,所以我们必须保证这个字段的同步。这里把关闭标志置为true
。
然后我们关闭通道,不让写入了,而且我们前面的Acquire
也可以感知到通道已经关闭了。同比通道后,就开始释放通道中的资源,因为所有资源都实现了io.Closer接口,所以我们直接调用Close
方法释放资源即可。
关闭方法有了,我们看看释放资源的方法如何实现。
资源释放函数
func (p *Pool) Release(r io.Closer){
//保证该操作和Close方法的操作是安全的
p.m.Lock()
defer p.m.Unlock()
//资源池都关闭了,就省这一个没有释放的资源了,释放即可
if p.closed {
r.Close()
return
}
select {
case p.res <- r:
log.Println("资源释放到池子里了")
default:
log.Println("资源池满了,释放这个资源吧")
r.Close()
}
}
释放资源本质上就会把资源再发送到缓冲通道中,就是这么简单,不过为了更安全的实现这个方法,我们使用了互斥锁,保证closed
标志的安全,而且这个互斥锁还有一个好处,就是不会往一个已经关闭的通道发送资源。
这是为什么呢?因为Close和Release这两个方法是互斥的,Close方法里对closed
标志的修改,Release方法可以感知到,所以就直接return了,不会执行下面的select代码了,也就不会往一个已经关闭的通道里发送资源了。
如果资源池没有被关闭,则继续尝试往资源通道发送资源,如果可以发送,就等于资源又回到资源池里了;如果发送不了,说明资源池满了,该资源就无法重新回到资源池里,那么我们就把这个需要释放的资源关闭,抛弃了。
针对这个资源池管理的一步步都实现了,而且做了详细的讲解,下面就看下整个示例代码,方便理解。
完整代码
package pool
import (
"errors"
"io"
"sync"
"log"
)
//一个安全的资源池,被管理的资源必须都实现io.Close接口
type Pool struct {
m sync.Mutex
res chan io.Closer
factory func() (io.Closer, error)
closed bool
}
var ErrPoolClosed = errors.New("资源池已经被关闭。")
//创建一个资源池
func New(fn func() (io.Closer, error), size uint) (*Pool, error) {
if size <= 0 {
return nil, errors.New("size的值太小了。")
}
return &Pool{
factory: fn,
res: make(chan io.Closer, size),
}, nil
}
//从资源池里获取一个资源
func (p *Pool) Acquire() (io.Closer,error) {
select {
case r,ok := <-p.res:
log.Println("Acquire:共享资源")
if !ok {
return nil,ErrPoolClosed
}
return r,nil
default:
log.Println("Acquire:新生成资源")
return p.factory()
}
}
//关闭资源池,释放资源
func (p *Pool) Close() {
p.m.Lock()
defer p.m.Unlock()
if p.closed {
return
}
p.closed = true
//关闭通道,不让写入了
close(p.res)
//关闭通道里的资源
for r:=range p.res {
r.Close()
}
}
func (p *Pool) Release(r io.Closer){
//保证该操作和Close方法的操作是安全的
p.m.Lock()
defer p.m.Unlock()
//资源池都关闭了,就省这一个没有释放的资源了,释放即可
if p.closed {
r.Close()
return
}
select {
case p.res <- r:
log.Println("资源释放到池子里了")
default:
log.Println("资源池满了,释放这个资源吧")
r.Close()
}
}
好了,资源池管理写好了,也知道资源池是如何实现的啦,现在我们看看如何使用这个资源池,模拟一个数据库连接池吧。
模拟数据库连接案例
package main
import (
"flysnow.org/hello/common"
"io"
"log"
"math/rand"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
const (
//模拟的最大goroutine
maxGoroutine = 5
//资源池的大小
poolRes = 2
)
func main() {
//等待任务完成
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(maxGoroutine)
p, err := common.New(createConnection, poolRes)
if err != nil {
log.Println(err)
return
}
//模拟好几个goroutine同时使用资源池查询数据
for query := 0; query < maxGoroutine; query++ {
go func(q int) {
dbQuery(q, p)
wg.Done()
}(query)
}
wg.Wait()
log.Println("开始关闭资源池")
p.Close()
}
//模拟数据库查询
func dbQuery(query int, pool *common.Pool) {
conn, err := pool.Acquire()
if err != nil {
log.Println(err)
return
}
defer pool.Release(conn)
//模拟查询
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
log.Printf("第%d个查询,使用的是ID为%d的数据库连接", query, conn.(*dbConnection).ID)
}
//数据库连接
type dbConnection struct {
ID int32//连接的标志
}
//实现io.Closer接口
func (db *dbConnection) Close() error {
log.Println("关闭连接", db.ID)
return nil
}
var idCounter int32
//生成数据库连接的方法,以供资源池使用
func createConnection() (io.Closer, error) {
//并发安全,给数据库连接生成唯一标志
id := atomic.AddInt32(&idCounter, 1)
return &dbConnection{id}, nil
}
这时我们测试使用资源池的例子,首先定义了一个结构体dbConnection
,它只有一个字段,用来做唯一标记。然后dbConnection
实现了io.Closer
接口,这样才可以使用我们的资源池。
createConnection
函数对应的是资源池中的factory
字段,用来创建数据库连接dbConnection
的,同时为其赋予了一个唯一的标志。
接着我们就同时开了5个goroutine,模拟并发的数据库查询dbQuery
,查询方法里,先从资源池获取可用的数据库连接,用完后再释放。
这里我们会创建5个数据库连接,但是我们设置的资源池大小只有2,所以再释放了2个连接后,后面的3个连接会因为资源池满了而释放不了,一会我们看下输出的打印信息就可以看到。
最后这个资源连接池使用完之后,我们要关闭资源池,使用资源池的Close
方法即可。
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 第3个查询,使用的是ID为4的数据库连接
2019/06/24 10:51:08 资源释放到池子里了
2019/06/24 10:51:08 第2个查询,使用的是ID为5的数据库连接
2019/06/24 10:51:08 资源释放到池子里了
2019/06/24 10:51:08 第4个查询,使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 10:51:08 资源池满了,释放这个资源吧
2019/06/24 10:51:08 关闭连接 1
2019/06/24 10:51:09 第1个查询,使用的是ID为3的数据库连接
2019/06/24 10:51:09 资源池满了,释放这个资源吧
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 3
2019/06/24 10:51:09 第0个查询,使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 10:51:09 资源池满了,释放这个资源吧
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 2
2019/06/24 10:51:09 开始关闭资源池
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 4
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 5
可以看到,我们现在虽然看到了资源释放,但是没看到复用资源啊,因为我们执行goroutine太快了,在资源池还空的时候都生成了新的资源链接,现在我们修改下代码看:
//模拟数据库查询
func dbQuery(query int, pool *pool.Pool) {
//由于并发太快了,我们现在让他们有些不同的延迟,错开来查看复用资源
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(5)) * time.Second)
conn, err := pool.Acquire()
if err != nil {
log.Println(err)
return
}
defer pool.Release(conn)
//模拟查询
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
log.Printf("第%d个查询,使用的是ID为%d的数据库连接", query, conn.(*dbConnection).ID)
}
我们添加一行代码,让所有的goroutine 睡眠时间不同,并不是上来就获取资源链接,查看结果
2019/06/24 11:27:55 Acquire:新生成资源
2019/06/24 11:27:55 Acquire:新生成资源
2019/06/24 11:27:56 第0个查询,使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 11:27:56 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:56 第4个查询,使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:27:56 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:56 Acquire:共享资源
2019/06/24 11:27:56 Acquire:共享资源
2019/06/24 11:27:57 第2个查询,使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:27:57 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:57 第1个查询,使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 11:27:57 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:58 Acquire:共享资源
2019/06/24 11:27:59 第3个查询,使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:27:59 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:59 开始关闭资源池
2019/06/24 11:27:59 关闭连接 1
2019/06/24 11:27:59 关闭连接 2
可以看到,我们只生成了2个自选,共享了3次,执行了5个goroutine。
到这里,我们已经完成了一个资源池的管理,并且进行了使用测试。 资源对象池的使用比较频繁,因为我们想把一些对象缓存起来,以便使用,这样就会比较高效,而且不会经常调用GC。
为此Go 1.6开始为我们提供了原生的资源池管理,防止我们重复造轮子,这就是sync.Pool
,我们看下刚刚我们的例子,如果用sync.Pool
实现。
sync.Pool
package main
import (
"log"
"math/rand"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
const (
//模拟的最大goroutine
maxGoroutine = 5
)
func main() {
//等待任务完成
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(maxGoroutine)
p:=&sync.Pool{
New:createConnection,
}
//模拟好几个goroutine同时使用资源池查询数据
for query := 0; query < maxGoroutine; query++ {
go func(q int) {
dbQuery(q, p)
wg.Done()
}(query)
}
wg.Wait()
}
//模拟数据库查询
func dbQuery(query int, pool *sync.Pool) {
conn:=pool.Get().(*dbConnection)
defer pool.Put(conn)
//模拟查询
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
log.Printf("第%d个查询,使用的是ID为%d的数据库连接", query, conn.ID)
}
//数据库连接
type dbConnection struct {
ID int32//连接的标志
}
//实现io.Closer接口
func (db *dbConnection) Close() error {
log.Println("关闭连接", db.ID)
return nil
}
var idCounter int32
//生成数据库连接的方法,以供资源池使用
func createConnection() interface{} {
//并发安全,给数据库连接生成唯一标志
id := atomic.AddInt32(&idCounter, 1)
return &dbConnection{ID:id}
}
进行微小的改变即可,因为系统库没有提供New
这类的工厂函数,所以我们使用字面量创建了一个sync.Pool
,注意里面的New
字段,这是一个返回任意对象的方法,类似我们自己实现的资源池中的factory
字段,意思都是一样的,都是当没有可用资源的时候,生成一个。
这里我们留意到系统的资源池是没有大小限制的,也就是说默认情况下是无上限的,受内存大小限制。
资源的获取和释放对应的方法是Get
和Put
,也很简洁,返回任意对象interface{}
。conn:=pool.Get().(*dbConnection)
这行代码用类型断言的方式,如果类型是*dbConnection
,就返回该类型,不是的话返回nil,这样写简介,不用写类型转换。
2019/06/24 11:49:30 第2个查询,使用的是ID为4的数据库连接
2019/06/24 11:49:30 第0个查询,使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 11:49:30 第3个查询,使用的是ID为5的数据库连接
2019/06/24 11:49:31 第1个查询,使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:49:31 第4个查询,使用的是ID为3的数据库连接
关于系统的资源池,我们需要注意的是它缓存的对象都是临时的,也就说下一次GC的时候,这些存放的对象都会被清除掉。
3、 work
work 模式的目的是展示如何使用无缓冲的通道来创建一个 goroutine 池,这些 goroutine 执行
并控制一组工作,让其并发执行。在这种情况下,使用无缓冲的通道要比随意指定一个缓冲区大
小的有缓冲的通道好,因为这个情况下既不需要一个工作队列,也不需要一组 goroutine 配合执
行。无缓冲的通道保证两个 goroutine 之间的数据交换。这种使用无缓冲的通道的方法允许使用
者知道什么时候 goroutine 池正在执行工作,而且如果池里的所有 goroutine 都忙,无法接受新的
工作的时候,也能及时通过通道来通知调用者。使用无缓冲的通道不会有工作在队列里丢失或者
卡住,所有工作都会被处理 。
直接上代码:
package work
import "sync"
//必须满足 Worker类型才能使用工作池
type Worker interface {
Task()
}
//goroutine 池,完成任何提交给worker 的工作
type Pool struct {
work chan Worker
wg sync.WaitGroup
}
//创建一个新的工作池
func New(maxGoroutines int) *Pool{
p:=Pool{
work:make(chan Worker),
}
p.wg.Add(maxGoroutines) //添加多个goroutine
for i:=0;i<maxGoroutines;i++{ //开启多个gouroutine
go func() {
for w:=range p.work{ //阻塞、等待这channel 的值传来,只要我不关闭,就等着
w.Task() //执行工作代码
}
p.wg.Done()
}()
}
return &p
}
//Run 提交工作到工作池
func (p *Pool)Run(w Worker){
p.work<-w //传一个 Worker 类型的值给通道
}
//Shutdown 等待所有goroutine 停止工作
func (p *Pool) Shutdown(){
close(p.work) //关闭通道,那么等待的通道就会关闭,for range 下面的代码就执行,p.wg.Done()
p.wg.Wait() //maxGoroutines 几个,就等待几个goroutine关闭。
}
work 模式其实就是通过构建多个goroutine,通过 for range
阻塞等待的方式,事先准备好执行工作的代码。并且使用的是无缓冲通道,,使用的时候直接往通道传值,准备好的通道立马接收到值,马上执行工作代码。说到底其实就是 我一个工作,事先声明了多个 goroutine 等着做,只要我不关闭channel,就一直等着,来一个我做一个,我是并发工作的。
整体结构如上面代码:
首先,我是一个工作管理者,我要定义我接收的类型,定义一个 Worker接口,Task()方法。
然后,我要去多线程的去执行工作,创建一个 goroutine池 结构,结构体成员一个是 channel,一个是WaitGroup。我是通过channel通信来管理工作执行,waitgroup保证每一个都能执行完。
再然后,我需要一个工厂函数,创建我这个工作管理者的 实例。 思路如下:初始化的时候由用户告诉我需要开启多少个goroutine来并发的执行任务, 每一个goroutine都是 在 p.wg.Add()
到p.wg.Done()
直接活着。比如我们传入3 开启了3个goroutine,这三个goroutine都是使用 for range
语法在等待着p.work
这个channel 有没有值,一直在等啊等,下面代码就不执行了,阻塞中。 这就是工作原理,只要有人一传值,我立马就能工作,只要这个channel没有关闭,还会一直等。
再然后就是,我需要给别人提供添加任务(也就是发送信息)的入口,Run() 方法,直接往p.work中传入Worker类型的值即可。
最后,所有工作完成后是要收尾的Shutdown()
,首先需要关闭p.work
这个通道,只有关闭了通道,那么开启的3个goroutine就会不再阻塞,就会执行后面的p.wg.Done()
方法,然后还有一行代码是 p.wg.Wait()
这个就是确保等待着3个goroutine都关闭即他们都执行p.wg.Done()
这行代码,避免有些没有done,主goroutine就退出了。
1)
测试代码:
package main
import (
"a_tour_of_go/work"
"log"
"sync"
"time"
)
//测试一组名字
var names=[]string{
"张飞",
"吕布",
"关羽",
"赵云",
"二蛋",
}
//定义个结构体,并实现Worker接口
type namePrinter struct {
name string
}
//实现Task ,即实现了Worker接口
func (m *namePrinter) Task(){
log.Println(m.name)
time.Sleep(time.Second)
}
func main(){
//使用3个goroutine的工作池
p:=work.New(3)
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(100*len(names)) //即每打算每个names的成员都开100goroutine
for i:=0;i<100 ;i++ {
for _,name:=range names{
np:=namePrinter{
name:name,
}
go func() {
p.Run(&np) //提交工作
wg.Done() //结束提交工作的goroutine
}()
}
}
wg.Wait() //等着所有提交goroutine 执行完毕
p.Shutdown()// 关闭工作池
}
测试代码的思路是: 每一个名字,开启了100个goroutine去打印, 一共有500个goroutine。这些goroutine不是用来执行工作的,他们其实都只是提交工作命令的,也就是传递信息的。每一个goroutine往channel 中传个值就完成,开销又不大。 因为我们的工作池上面准备好工作了,就等着命令了,这边信息只要已传递,工作代码就执行,并且是开启了3个goroutine等待着,一次性提交500个命令,那么就会3个一组 3个一组的打印,并发执行。等到所有提交goroutine都执行完成了,wg.Wait()的使命就结束了,接下来就是要关闭工作池了。Shutdown方法会直到所有的工作都昨晚才返回,因为所有的提交命令 传递的同时,那边工作的goroutine已经在执行工作代码了(w.Task()
),只要 工作代码(w.Task()
)不执行完,下面p.wg.Done()
关闭工作goroutine的代码就不会执行。
这个例子最多会等待3个工作完成,因为只开启了3个工作goroutine,一旦都Done()了,那就主函数退出了。
参考资料
- go 语言实战
- 飞雪无情的博客
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