golang channel初次接触

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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。

goroutine之间的同步

goroutine是golang中在语言级别实现的轻量级线程,仅仅利用go就能立刻起一个新线程。多线程会引入线程之间的同步问题,经典的同步问题如生产者-消费者问题,在c,java级别需要使用锁、信号量进行共享资源的互斥使用和多线程之间的时序控制,而在golang中有channel作为同步的工具。

1. channel实现两个goroutine之间的通信

package main

import "strconv"
import "fmt"

func main() {
	taskChan := make(chan string, 3)
	doneChan := make(chan int, 1)

	for i := 0; i < 3; i++ {
		taskChan <- strconv.Itoa(i)
		fmt.Println("send: ", i)
	}

	go func() {
		for i := 0; i < 3; i++ {
			task := <-taskChan
			fmt.Println("received: ", task)
		}
		doneChan <- 1
	}()

	<-doneChan
}
  • 创建一个channel,make(chan TYPE {, NUM}), TYPE指的是channel中传输的数据类型,第二个参数是可选的,指的是channel的容量大小。
  • 向channel传入数据,CHAN <- DATA, CHAN指的是目的channel即收集数据的一方,DATA则是要传的数据。
  • 启动一个goroutine接收main routine向channel发送的数据,go func(){ BODY }()新建一个线程运行一个匿名函数。
  • 从channel读取数据,DATA := <-CHAN,和向channel传入数据相反,在数据输送箭头的右侧的是channel,形象地展现了数据从‘隧道’流出到变量里。
  • 通知主线程任务执行结束,doneChan的作用是为了让main routine等待这个刚起的goroutine结束,这里显示了channel的另一个特性,如果从empty channel中读取数据,则会阻塞当前routine,直到有数据可以读取。

上面这个程序就是main routine向另一个routine发送了3条int类型的数据,当3条数据被接收到后,主线程也从阻塞状态恢复运行,随后结束。

2. 不要陷入“死锁”

我一开始用channel的时候有报过"fatal error: all goroutines are asleep - deadlock! "的错误,真实的代码是下面这样的:

package main
import "fmt"

func main() {
	ch := make(chan int)
	ch <- 1   // I'm blocked because there is no channel read yet. 
	fmt.Println("send")
	go func() {
		<-ch  // I will never be called for the main routine is blocked!
		fmt.Println("received")
	}()
	fmt.Println("over")
}

我的本意是从main routine发送给另一个routine一个int型的数据,但是运行出了上述的错误,原因有2个:

  • 当前routine向channel发送/接收数据时,如果另一端没有相应地接收/发送,那么当前routine则会进行休眠。
  • 这个程序的main routine先行在ch <- 1进入休眠状态,程序的余下部分根本来不及运行,那么channel里的数据永远不会被读出,也就不能唤醒main routine,进入“死锁”。

解决这个“死锁”的方法可是是设置channel的容量大小大于1,那么channel就不会因为数据输入而阻塞主程; 或者将数据输入channel的语句置于启动新的goroutine之后。

3. channel作为状态转移的信号源

我跟着MIT的分布式计算课程做了原型为Map-Reduce的课后练习,目的是实现一个Master向Worker分派任务的功能:Master服务器去等待Worker服务器连接注册,Master先将Map任务和Reduce任务分派给这些注册Worker,等待Map任务全部完成,然后将Reduce任务再分配出去,等待全部完成。

// Initialize a channel which records the process of the map jobs.
mapJobChannel := make(chan string)

// Start a goroutine to send the nMap(the number of the Map jobs) tasks to the main routine.
go func() {
	for m := 0; m < nMap; m++ {
		// Send the "start a Map job <m>" to the receiver.
		mapJobChannel <- "start, " + strconv.Itoa(m)
	}
}()

// Main routine listens on this mapJobChannel for the Map job task information.
nMapJobs := nMap

// Process the nMap Map tasks util they're all done.
for nMapJobs > 0 {
	// Receive the Map tasks from the channel.
	taskInfo := strings.Split(<-mapJobChannel, ",")
	state, mapNo := taskInfo[0], taskInfo[1]
	
	if state == "start" {
		// Assign a Map task with number mapNo to a worker.
		go func() {
			// Wait for a worker to finish the Map task.
			ok, workNo := assignJobToWorker("Map", mapNo)
			if ok {
				// Send a task finish signal and set the worker's state to idle.
				mapJobChannel <- "end, " + mapNo
				setWorkerState(workNo, "idle")
			} else {
				// Restart this task and set the worker's state to finished.
				mapJobChannel <- "start, " + mapNo
				setWorkerState(workNo, "finished")
			}
		}()
	} else {
		nMapJobs--
	}
}	

以上是我截取自己写的代码,关于用channel来传递当前Map任务的进度信息,用类似信号的方式标注当前的任务执行状态。

  • 当从channel中读取到"start, {NUM}"时找一个空闲的Worker去执行Map任务,并且等待它的完成,完成成功则向channel中发送"end, {NUM}"信号,表明任务完成,如果失败,就重发"start, {NUM}"信号。
  • 从channel中读取到"end, {NUM}"时,把剩余任务数减1。
    这种信号触发的方式,触发Master的状态转移,并且可以通过增加信号以及信号处理的方式,拓展业务处理的情况,暂时还能处理这个需求情景。

MIT分布式系统课程

本文来自:博客园

感谢作者:pier2

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