信号量是并发编程中比较常见的一种同步机制，它会保持资源计数器一直在0-N（N表示权重值大小，在用户初始化时指定）之间。当用户获取的时候会减少一会，使用完毕后再恢复过来。当遇到请求时资源不够的情况下，将会进入休眠状态以等待其它进程释放资源。
在 Golang 官方扩展库中为我们提供了一个基于权重的信号量 semaphore 并发原语。
你可以将下面的参数 n 理解为资源权重总和，表示每次获取时的权重；也可以理解为资源数量，表示每次获取时必须一次性获取的资源数量。为了理解方便，这里直接将其理解为资源数量。
数据结构
type waiter struct {
n int64
ready chan<- struct{} // Closed when semaphore acquired.
}
// NewWeighted creates a new weighted semaphore with the given
// maximum combined weight for concurrent access.
func NewWeighted(n int64) *Weighted {
w := &Weighted{size: n}
return w
}
// Weighted provides a way to bound concurrent access to a resource.
// The callers can request access with a given weight.
type Weighted struct {
size int64
cur int64
mu sync.Mutex
waiters list.List
}一个 watier 就表示一个请求，其中n表示这次请求的资源数量（权重）。
使用 NewWeighted() 函数创建一个并发访问的最大资源数，这里 n 表示资源个数。
Weighted 字段说明
size表示最大资源数量，取走时会减少，释放时会增加cur计数器，记录当前已使用资源数，值范围[0 - size]mu锁waiters当前处于等待休眠的请求者goroutine，每个请求者请求的资源数量可能不一样，只有在请求时，可用资源数量不足时请求者才会进入请求链表，每个请求者表示一个goroutine
计数器 cur 会随着资源的获取和释放而变化，那么为什么要引入数量（权重）这个概念呢？
方法列表
方法
NewWighted方法用来创建一类资源，参数n资源表示最大可用资源总个数;Acquire获取指定个数的资源，如果当前没有空闲资源可用，当前请求者goroutine将陷入休眠状态;Release释放资源TryAcquire同Acquire一样，但当无空闲资源将直接返回false，而不阻塞。
获取 Acquire 和 TryAcquire
对于获取资源有两种方法，分别为 Acquire() 和 TryAcquire()，两者的区别我们上面已介绍过。
在获取和释放资源前必须先加全局锁。
获取资源时根据空闲资源情况，可分为三种：
- 有空闲资源可用，将返回
nil，表示成功 - 请求资源数量超出了初始化时指定的总数量，这个肯定永远也不可能执行成功的，所以直接返回
ctx.Err() - 当前空闲资源数量不足，需要等待其它goroutine对资源进行释放才可以运行，这时将当前请求者goroutine放入等待队列。 这里再根据情况而定，具体见 select 判断
// Acquire acquires the semaphore with a weight of n, blocking until resources
// are available or ctx is done. On success, returns nil. On failure, returns
// ctx.Err() and leaves the semaphore unchanged.
//
// If ctx is already done, Acquire may still succeed without blocking.
func (s *Weighted) Acquire(ctx context.Context, n int64) error {
// 有可用资源，直接成功返回nil
s.mu.Lock()
if s.size-s.cur >= n && s.waiters.Len() == 0 {
s.cur += n
s.mu.Unlock()
return nil
}
// 请求资源权重远远超出了设置的最大权重和，失败返回 ctx.Err()
if n > s.size {
// Don't make other Acquire calls block on one that's doomed to fail.
s.mu.Unlock()
<-ctx.Done()
return ctx.Err()
}
// 有部分资源可用，将请求者放在等待队列(头部），并通过select 实现通知其它waiters
ready := make(chan struct{})
w := waiter{n: n, ready: ready}
// 放入链表尾部，并返回放入的元素
elem := s.waiters.PushBack(w)
s.mu.Unlock()
select {
case <-ctx.Done():
// 收到外面的控制信号
err := ctx.Err()
s.mu.Lock()
select {
case <-ready:
// Acquired the semaphore after we were canceled. Rather than trying to
// fix up the queue, just pretend we didn't notice the cancelation.
// 如果在用户取消之前已经获取了资源,则直接忽略这个信号，返回nil表示成功
err = nil
default:
// 收到控制信息，且还没有获取到资源，就直接将原来添加的 waiter 删除
isFront := s.waiters.Front() == elem
// 则将其从链接删除 上面 ctx.Done()
s.waiters.Remove(elem)
// 如果当前元素正好位于链表最前面，且还存在可用的资源，就通知其它waiters
if isFront && s.size > s.cur {
s.notifyWaiters()
}
}
s.mu.Unlock()
return err
case <-ready:
return nil
}
}注意上面在select逻辑语句上面有一次加解锁的操作，在 select 里面由于是全局锁所以还需要再次加锁。
根据可用计数器信息，可分三种情况：
- 对于 TryAcquire() 就比较简单了，就是一个可用资源数量的判断，数量够用表示成功返回
true，否则false，此方法并不会进行阻塞，而是直接返回。
// TryAcquire acquires the semaphore with a weight of n without blocking.
// On success, returns true. On failure, returns false and leaves the semaphore unchanged.
func (s *Weighted) TryAcquire(n int64) bool {
s.mu.Lock()
success := s.size-s.cur >= n && s.waiters.Len() == 0
if success {
s.cur += n
}
s.mu.Unlock()
return success
}释放 Release
对于释放也很简单，就是将已使用资源数量（计数器）进行更新减少，并通知其它 waiters。
// Release releases the semaphore with a weight of n.
func (s *Weighted) Release(n int64) {
s.mu.Lock()
s.cur -= n
if s.cur < 0 {
s.mu.Unlock()
panic("semaphore: released more than held")
}
s.notifyWaiters()
s.mu.Unlock()
}通知机制
通过 for 循环从链表头部开始头部依次遍历出链表中的所有waiter，并更新计数器 Weighted.cur，同时将其从链表中删除，直到遇到 空闲资源数量 < watier.n 为止。
func (s *Weighted) notifyWaiters() {
for {
next := s.waiters.Front()
if next == nil {
break // No more waiters blocked.
}
w := next.Value.(waiter)
if s.size-s.cur < w.n {
// Not enough tokens for the next waiter. We could keep going (to try to
// find a waiter with a smaller request), but under load that could cause
// starvation for large requests; instead, we leave all remaining waiters
// blocked.
//
// Consider a semaphore used as a read-write lock, with N tokens, N
// readers, and one writer. Each reader can Acquire(1) to obtain a read
// lock. The writer can Acquire(N) to obtain a write lock, excluding all
// of the readers. If we allow the readers to jump ahead in the queue,
// the writer will starve — there is always one token available for every
// reader.
break
}
s.cur += w.n
s.waiters.Remove(next)
close(w.ready)
}
}可以看到如果一个链表里有多个等待者，其中一个等待者需要的资源（权重）比较多的时候，当前 watier 会出现长时间的阻塞（即使当前可用资源足够其它waiter执行，期间会有一些资源浪费）， 直到有足够的资源可以让这个等待者执行，然后继续执行它后面的等待者。
使用示例
官方文档提供了一个基于信号量的典型的“工作池”模式，见https://pkg.go.dev/golang.org/x/sync/semaphore#example-package-WorkerPool，演示了如何通过信号量控制一定数量的 goroutine 并发工作。
这是一个通过信号量实现并发对 考拉兹猜想的示例，对1-32之间的数字进行计算，并打印32个符合结果的值。
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"runtime"
"golang.org/x/sync/semaphore"
)
// Example_workerPool demonstrates how to use a semaphore to limit the number of
// goroutines working on parallel tasks.
//
// This use of a semaphore mimics a typical “worker pool” pattern, but without
// the need to explicitly shut down idle workers when the work is done.
func main() {
ctx := context.TODO()
// 权重值为逻辑cpu个数
var (
maxWorkers = runtime.GOMAXPROCS(0)
sem = semaphore.NewWeighted(int64(maxWorkers))
out = make([]int, 32)
)
// Compute the output using up to maxWorkers goroutines at a time.
for i := range out {
// When maxWorkers goroutines are in flight, Acquire blocks until one of the
// workers finishes.
if err := sem.Acquire(ctx, 1); err != nil {
log.Printf("Failed to acquire semaphore: %v", err)
break
}
go func(i int) {
defer sem.Release(1)
out[i] = collatzSteps(i + 1)
}(i)
}
// 如果使用了 errgroup 原语则不需要下面这段语句
if err := sem.Acquire(ctx, int64(maxWorkers)); err != nil {
log.Printf("Failed to acquire semaphore: %v", err)
}
fmt.Println(out)
}
// collatzSteps computes the number of steps to reach 1 under the Collatz
// conjecture. (See https://en.wikipedia.org/wiki/Collatz_conjecture.)
func collatzSteps(n int) (steps int) {
if n <= 0 {
panic("nonpositive input")
}
for ; n > 1; steps++ {
if steps < 0 {
panic("too many steps")
}
if n%2 == 0 {
n /= 2
continue
}
const maxInt = int(^uint(0) >> 1)
if n > (maxInt-1)/3 {
panic("overflow")
}
n = 3*n + 1
}
return steps
}上面先声明了总权重值为逻辑CPU数量，每次 for 循环都会调用一次 sem.Acquire(ctx, 1)， 即表示最多每个CPU可运行一个 goroutine，如果当前权重值不足的话，其它groutine将处于阻塞状态，这里共循环32次，即阻塞数量最大为 32-maxWorkers。
每获取成功一个权重就会执行go匿名函数，并在函数结束时释放权重。为了保证每次for循环都会正常结束，最后调用了 sem.Acquire(ctx, int64(maxWorkers)) ，表示最后一次执行必须获取的权重值为 maxWorkers。当然如果使用 errgroup 同步原语的话，这一步可以省略掉
以下为使用 errgroup 的方法
func main() {
ctx := context.TODO()
var (
maxWorkers = runtime.GOMAXPROCS(0)
sem = semaphore.NewWeighted(int64(maxWorkers))
out = make([]int, 32)
)
group, _ := errgroup.WithContext(context.Background())
for i := range out {
if err := sem.Acquire(ctx, 1); err != nil {
log.Printf("Failed to acquire semaphore: %v", err)
break
}
group.Go(func() error {
go func(i int) {
defer sem.Release(1)
out[i] = collatzSteps(i + 1)
}(i)
return nil
})
}
// 这里会阻塞，直到所有goroutine都执行完毕
if err := group.Wait(); err != nil {
fmt.Println(err)
}
fmt.Println(out)
}转自 https://blog.haohtml.com/arch...
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