引言
在上文中，我说到golang的原生http server处理client的connection的时候，每个connection起一个goroutine，这是一个相当粗暴的方法。为了感受更深一点，我们来看一下go的源码。先定义一个最简单的http server如下。
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func myHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Fprintf(w, "Hello there!\n") } func main(){ http.HandleFunc("/", myHandler) // 设置访问路由 log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) } |
从入口http.ListenAndServe函数跟进去。
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// file: net/http/server.go func ListenAndServe(addr string, handler Handler) error { server := &Server{Addr: addr, Handler: handler} return server.ListenAndServe() } func (srv *Server) ListenAndServe() error { addr := srv.Addr if addr == "" { addr = ":http" } ln, err := net.Listen("tcp", addr) if err != nil { return err } return srv.Serve(tcpKeepAliveListener{ln.(*net.TCPListener)}) } func (srv *Server) Serve(l net.Listener) error { defer l.Close() ... for { rw, e := l.Accept() if e != nil { // error handle return e } tempDelay = 0 c, err := srv.newConn(rw) if err != nil { continue } c.setState(c.rwc, StateNew) // before Serve can return go c.serve() } } |
首先net.Listen负责监听网络端口，rw, e := l.Accept()则从网络端口中取出TCP连接，然后go c.server()则对每一个TCP连接起一个goroutine来处理。我还说到fasthttp这个网络框架性能要比原生的net/http性能要好，其中一个原因就是因为使用了goroutine pool。那么问题来了，如果要我们自己去实现一个goroutine pool，该怎么去实现呢？我们先来实现一个最简单的。
弱鸡版
golang中的goroutine通过go来启动，goroutine资源和临时对象池不一样，不能放回去再取出来。所以goroutine应该是一直运行着的。需要的时候就运行，不需要的时候就阻塞，这样对其他的goroutine的调度影响也不是很大。而goroutine的任务可以通过channel来传递就ok了。很简单的弱鸡版本就出来了，如下。
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func Gopool() { start := time.Now() wg := new(sync.WaitGroup) data := make(chan int, 100) for i := 0; i < 10; i++ { wg.Add(1) go func(n int) { defer wg.Done() for _ = range data { fmt.Println("goroutine:", n, i) } }(i) } for i := 0; i < 10000; i++ { data <- i } close(data) wg.Wait() end := time.Now() fmt.Println(end.Sub(start)) } |
上面的代码中还做了程序运行时间统计。作为对比，下面是一个没有使用pool的版本。
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func Nopool() { start := time.Now() wg := new(sync.WaitGroup) for i := 0; i < 10000; i++ { wg.Add(1) go func(n int) { defer wg.Done() //fmt.Println("goroutine", n) }(i) } wg.Wait() end := time.Now() fmt.Println(end.Sub(start)) } |
最后运行时间对比，使用了goroutine pool的代码运行时间约为没有使用pool的代码的2/3。当然这么测试还是略显粗糙了。我们下面使用reflect那篇文章里面介绍的go benchmark testing的方式测试，测试代码如下(去掉了很多无关代码)。
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package pool import ( "sync" "testing" ) func Gopool() { wg := new(sync.WaitGroup) data := make(chan int, 100) for i := 0; i < 10; i++ { wg.Add(1) go func(n int) { defer wg.Done() for _ = range data { } }(i) } for i := 0; i < 10000; i++ { data <- i } close(data) wg.Wait() } func Nopool() { wg := new(sync.WaitGroup) for i := 0; i < 10000; i++ { wg.Add(1) go func(n int) { defer wg.Done() }(i) } wg.Wait() } func BenchmarkGopool(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { Gopool() } } func BenchmarkNopool(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { Nopool() } } |
最终的测试结果如下，使用了goroutine pool的代码执行时间确实更短。
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$ go test -bench='.' gopool_test.go BenchmarkGopool-8 500 2596750 ns/op BenchmarkNopool-8 500 3604035 ns/op PASS |
升级版
对于一个好的线程池，我们往往有更多的需求，一个最迫切的需求是能自定义goroutine运行的函数。函数无非就是函数地址和函数参数。如果要传入的函数形式不一样（形参或者返回值不一样）怎么办？一个比较简单的方法是引入反射。
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type worker struct { Func interface{} Args []reflect.Value } func main() { var wg sync.WaitGroup channels := make(chan worker, 10) for i := 0; i < 5; i++ { wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() for ch := range channels { reflect.ValueOf(ch.Func).Call(ch.Args) } }() } for i := 0; i < 100; i++ { wk := worker{ Func: func(x, y int) { fmt.Println(x + y) }, Args: []reflect.Value{reflect.ValueOf(i), reflect.ValueOf(i)}, } channels <- wk } close(channels) wg.Wait() } |
但是引入反射又会引入性能问题。本来goroutine pool就是为了解决性能问题，然而现在又引入了新的性能问题。那么怎么办呢？闭包。
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type worker struct { Func func() } func main() { var wg sync.WaitGroup channels := make(chan worker, 10) for i := 0; i < 5; i++ { wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() for ch := range channels { //reflect.ValueOf(ch.Func).Call(ch.Args) ch.Func() } }() } for i := 0; i < 100; i++ { j := i wk := worker{ Func: func() { fmt.Println(j + j) }, } channels <- wk } close(channels) wg.Wait() } |
这里值得注意的一点是golang的闭包用不好容易把自己代入坑，而理解闭包一个很关键的点就是对对象的引用而不是复制。这里只是goroutine pool 实现的一个精简版，真正实现的时候还有很多细节需要考虑，比如设置一个stop channel用来停止pool，但是goroutine pool的核心就在于这个地方。
goroutine池和CPU核的关系
那么goroutine池里面goroutine数目和核数有没有关系呢？这个其实要分情况讨论。
1.goroutine池跑不满
这也就意味着channel data里面一有数据就会被goroutine拿走，这样的话当然只能你CPU能调度的过来就行，也就是池子里的goroutine数目和CPU核数是最优的。经测试，确实是这样。
2.channel data有数据阻塞
这意思是说goroutine是不够用的，如果goroutine的运行任务不是CPU密集型的（大部分情况都不是），而只是IO阻塞，这个时候一般goroutine数目在一定范围内是越多越好，当然范围在什么地方就要具体情况具体分析了。
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