进一步认识golang中的并发

u011774512 · · 2497 次点击 · · 开始浏览    
这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

如果你成天与编程为伍,那么并发这个名词对你而言一定特别耳熟。需要并发的场景太多了,例如一个聊天程序,如果你想让这个聊天程序能够同时接收信息和发送信息,就一定会用到并发,无论那是什么样的并发。


并发的意义就是:让一个程序同时做多件事情!

理解这一点非常重要,是的,并发的目的只是为了能让程序同时做另一件事情而已,并发的目的并不是让程序运行的更快(如果是多核处理器,而且任务可以分成相互独立的部分,那么并发确实可以让事情解决的更快)。记得我学C++那时候开始接触并发,还以为每开一个线程程序就会加速一倍呢。。。。


golang从语言级别上对并发提供了支持,而且在启动并发的方式上直接添加了语言级的关键字。我并不会很多语言,而且也没有很多的项目经验,可能从我嘴里说出的比较不会非常客观,但是起码和C/C++(不考虑C++11)利用系统API来操作线程的方式相比,golang的并发机制运用起来就非常舒适了,不必非要按照固定的格式来定义线程函数,也不必因为启动线程的时候只能给线程函数传递一个参数而烦恼。和Java相比的话,go的优点就是并发的部分不必非得实现成一个class,而且更加轻量(其实我也不知道到底为什么更轻量^_^)。


因为最近自己想写一个小开源项目,而且其中的关键部分会用到很多并发机制,于是开始重温习Go的并发相关的知识。从我学习Go到现在已经将近1年了,觉得现在再重新看Go的并发时收获颇多,因为毕竟写了不少Go的小程序,遇到过许多解释不通的现象和困惑,借着这次温故知新的机会,把学习来的新经验赶紧记录下来,分享给各位网友尤其是喜欢Go的朋友们。



并发的启动

这篇文章关于并发的启动我就一概而过了,如果要让一个函数并发运行,只需一个关键字"go":

func Afuntion(para1, para2, para3, ...) {
	// Do some process
	// ...
}

func main() {
	go Afuntion(para1, para2, para3, ...) //只需加一个go前缀,Afunction()就会并发运行
}

go的并发启动非常简单,几乎没有什么额外的准备工作,要并发的函数和一般的函数没有什么区别,参数随意,启动的时候只需要加一个go关键之即可。


当然,并发的启动没什么好讲的,并发最精髓的部分在于这些协程(协程类似于线程,但是是更轻量的线程)的调度

我没法以一个资深的老专家向你全方位的讲解调度的各个方面,但是我可以把我遇到过的一些场景和我所用过的调度方法(所以绝对是能用的)分享给你。


go提供了sync包channel机制来解决协程间的同步与通信。channel的用法非常灵活,使用的方式多种多样,而且官网的Effective Go中给出了channel的一种并发以外的方式。我们先来介绍sync包提供的调度支持吧。



sync.WaitGroup

sync包中的WaitGroup实现了一个类似任务队列的结构,你可以向队列中加入任务,任务完成后就把任务从队列中移除,如果队列中的任务没有全部完成,队列就会触发阻塞以阻止程序继续运行,具体用法参考如下代码:

// 代码粘上就可以跑通
package main

import (
	"fmt"
	"sync"
)

var waitgroup sync.WaitGroup

func Afunction(shownum int) {
	fmt.Println(shownum)
	waitgroup.Done() //任务完成,将任务队列中的任务数量-1,其实.Done就是.Add(-1)
}

func main() {
	for i := 0; i < 10; i++ {
		waitgroup.Add(1) //每创建一个goroutine,就把任务队列中任务的数量+1
		go Afunction(i)
	}
	waitgroup.Wait() //.Wait()这里会发生阻塞,直到队列中所有的任务结束就会解除阻塞
}

我们可以利用sync.WaitGroup来满足这样的情况:

        ▲某个地方需要创建多个goroutine,并且一定要等它们都执行完毕后再继续执行接下来的操作。

是的,WaitGroup最大的优点就是.Wait()可以阻塞到队列中的任务都完毕后才解除阻塞。


channel
channel是一种golang内置的类型,英语的直译为"通道",其实,它真的就是一根管道,而且是一个先进先出的数据结构。


我们能对channel进行的操作只有4种:

(1) 创建chennel (通过make()函数)

(2) 放入数据 (通过 channel <- data 操作) 

(3) 取出数据 (通过 <-channel 操作)

(4)  关闭channel (通过close()函数)


但是channel有一些非常给力的性质需要你牢记,请一定要记住并理解好它们:

(1) channel是一种阻塞管道,是自动阻塞的。意思就是,如果管道满了,一个对channel放入数据的操作就会阻塞,直到有某个routine从channel中取出数据,这个放入数据的操作才会执行。相反同理,如果管道是空的,一个从channel取出数据的操作就会阻塞,直到某个routine向这个channel中放入数据,这个取出数据的操作才会执行。这事channel最重要的一个性质,没有之一

package main

func main() {
	ch := make(chan int, 3)
	ch <- 1
	ch <- 1
	ch <- 1
	ch <- 1 //这一行操作就会发生阻塞,因为前三行的放入数据的操作已经把channel填满了
}


package main

func main() {
	ch := make(chan int, 3)
	<-ch //这一行会发生阻塞,因为channel才刚创建,是空的,没有东西可以取出
}

(2)channel分为有缓冲的channel和无缓冲的channel。两种channel的创建方法如下:

ch := make(chan int) //无缓冲的channel,同等于make(chan int, 0)
ch := make(chan int, 5) //一个缓冲区大小为5的channel


操作一个channel时一定要注意其是否带有缓冲,因为有些操作会触发channel的阻塞导致死锁。下面就来解释这些需要注意的情景。

首先来看一个一个例子,这个例子是两段只有主函数不同的代码:

package main

import "fmt"

func Afuntion(ch chan int) {
	fmt.Println("finish")
	<-ch
}

func main() {
	ch := make(chan int) //无缓冲的channel
	go Afuntion(ch)
	ch <- 1
	
	// 输出结果:
	// finish
}


package main

import "fmt"

func Afuntion(ch chan int) {
	fmt.Println("finish")
	<-ch
}

func main() {
	ch := make(chan int) //无缓冲的channel
	//只是把这两行的代码顺序对调一下
	ch <- 1
	go Afuntion(ch)

	// 输出结果:
	// 死锁,无结果
}

前一段代码最终会输出"finish"并正常结束,但是后一段代码会发生死锁。为什么会出现这种现象呢,咱们把上面两段代码的逻辑跑一下。

第一段代码:

        1. 创建了一个无缓冲channel

        2. 启动了一个goroutine,这个routine中对channel执行取出操作,但是因为这时候channel为空,所以这个取出操作发生阻塞,但是主routine可没有发生阻塞,它还在继续运行呢

        3. 主goroutine这时候继续执行下一行,往channel中放入了一个数据

        4. 这时阻塞的那个routine检测到了channel中存在数据了,所以接触阻塞,从channel中取出数据,程序就此完毕


第二段代码:

        1.  创建了一个无缓冲的channel

        2.  主routine要向channel中放入一个数据,但是因为channel没有缓冲,相当于channel一直都是满的,所以这里会发生阻塞。可是下面的那个goroutine还没有创建呢,主routine在这里一阻塞,整个程序就只能这么一直阻塞下去了,然后。。。然后就没有然后了。。死锁!

※从这里可以看出,对于无缓冲的channel,放入操作和取出操作不能再同一个routine中,而且应该是先确保有某个routine对它执行取出操作,然后才能在另一个routine中执行放入操作。


对于带缓冲的channel,就没那么多讲究了,因为有缓冲空间,所以只要缓冲区不满,放入操作就不会阻塞,同样,只要缓冲区不空,取出操作就不会阻塞。而且,带有缓冲的channel的放入和取出可以用在同一个routine中。

但是,并不是说有了缓冲就可以随意使用channel的放入和取出了,我们一定要注意放入和取出的速率问题。下面我们就举个例子来说明这种问题:

我们经常会用利用channel自动阻塞的性质来控制当前运行的goroutine的总数量,如下:

package main

import (
	"fmt"
)

func Afunction(ch chan int) {
	fmt.Println("finish")
	<-ch //goroutine执行完了就从channel取出一个数据
}

func main() {
	ch := make(chan int, 10)
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		//每当创建goroutine的时候就向channel中放入一个数据,如果里面已经有10个数据了,就会
		//阻塞,由此我们将同时运行的goroutine的总数控制在<=10个的范围内
		ch <- 1
		go Afunction(ch)
	}
	// 这里只是示范个例子,当然,接下来应该有些更加周密的同步操作
}


上面这种channel的使用方式几乎经常会用到,但是再看一下接下来这段代码,它和上面这种使用channel的方式几乎一样,但是它会造成问题:

package main

func Afunction(ch chan int) {
	ch <- 1
	ch <- 1
	ch <- 1
	ch <- 1
	ch <- 1

	<-ch
}

func main() {
	//主routine的操作同上面那段代码
	ch := make(chan int, 10)
	for i := 0; i < 100; i++ {
		ch <- 1
		go Afunction(ch)
	}

	// 这段代码运行的结果为死锁
}


上面这段运行和之前那一段基本上原理是一样的,但是运行后却会发生死锁。为什么呢?其实总结起来就一句话,"放得太快,取得太慢了"。

按理说,我们应该在我们主routine中创建子goroutine并每次向channel中放入数据,而子goroutine负责从channel中取出数据。但是我们的这段代码在创建了子goroutine后,每个routine会向channel中放入5个数据。这样,每向channel中放入6个数据才会执行一次取出操作,这样一来就可能会有某一时刻,channel已经满了,但是所有的routine都在执行放入操作(因为它们当前执行放入操作的概率是执行取出操作的6倍),这样一来,所有的routine都阻塞了,从而导致死锁。


在使用带缓冲的channel时一定要注意放入与取出的速率问题。


(3)关闭后的channel可以取数据,但是不能放数据。而且,channel在执行了close()后并没有真的关闭,channel中的数据全部取走之后才会真正关闭。

package main

func main() {
	ch := make(chan int, 5)
	ch <- 1
	ch <- 1
	close(ch)
	ch <- 1 //不能对关闭的channel执行放入操作
        
        // 会触发panic
}


package main

func main() {
	ch := make(chan int, 5)
	ch <- 1
	ch <- 1
	close(ch)
	<-ch //只要channel还有数据,就可能执行取出操作

        //正常结束
}


package main

import "fmt"

func main() {
	ch := make(chan int, 5)
	ch <- 1
	ch <- 1
	ch <- 1
	ch <- 1
	close(ch)  //如果执行了close()就立即关闭channel的话,下面的循环就不会有任何输出了
	for {
		data, ok := <-ch
		if !ok {
			break
		}
		fmt.Println(data)
	}
	
	// 输出:
	// 1
	// 1
	// 1
	// 1
	// 
	// 调用了close()后,只有channel为空时,channel才会真的关闭
}



使用channel控制goroutine数量

channel的性质到这里就介绍完了,但是看上去,channel的使用似乎比WaitGroup要注意更多的细节,那么有什么理由一定要用channel来实现同步呢?channel相比WaitGroup有一个很大的优点,就是channel不仅可以实现协程的同步,而且可以控制当前正在运行的goroutine的总数。

下面就介绍几种利用channel控制goroutine数量的方法:

一.如果任务数量是固定的:

package main

func Afunction(ch chan int) {
	ch <- 1
}

func main() {
	var (
		ch        chan int = make(chan int, 20) //可以同时运行的routine数量为20
		dutycount int      = 500
	)
	for i := 0; i < dutycount; i++ {
		go Afunction(ch)
	}

	//知道了任务总量,可以像这样利用固定循环次数的循环检测所有的routine是否工作完毕
	for i := 0; i < dutycount; i++ {
		<-ch
	}
}


二.如果任务的数量不固定

package main

import (
	"fmt"
)

func Afunction(routineControl chan int, feedback chan string) {
	defer func() {
		<-routineControl
		feedback <- "finish"
	}()

	// do some process
	// ...
}

func main() {
	var (
		routineCtl chan int    = make(chan int, 20)
		feedback   chan string = make(chan string, 10000)

		msg      string
		allwork  int
		finished int
	)
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		routineCtl <- 1
		allwork++
		go Afunction(routineCtl, feedback)
	}

	for {
		msg = <-feedback
		if msg == "finish" {
			finished++
		}
		if finished == allwork {
			break
		}
	}
}



如果转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gophers/article/details/24665419




本文来自:CSDN博客

感谢作者:u011774512

查看原文:进一步认识golang中的并发

2497 次点击  ∙  2 赞  
加入收藏 微博
3 回复  |  直到
暂无回复
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传