这篇文章主要讲解了“Golang并发编程怎么应用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Golang并发编程怎么应用”吧!
1、通过通信共享
并发编程是一个很大的主题,这里只提供一些特定于go的重点内容。
在许多环境中,实现对共享变量的正确访问所需要的微妙之处使并发编程变得困难。Go鼓励一种不同的方法,在这种方法中,共享值在通道中传递,实际上,从不由单独的执行线程主动共享。在任何给定时间,只有一个goroutine可以访问该值。根据设计,数据竞争是不可能发生的。为了鼓励这种思维方式,我们把它简化为一句口号:
Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.
不要通过共享内存进行通信;相反,通过通信共享内存。
这种方法可能走得太远。例如,引用计数最好通过在整数变量周围放置互斥来实现。但是作为一种高级方法,使用通道来控制访问可以更容易地编写清晰、正确的程序。
考虑这个模型的一种方法是考虑一个典型的单线程程序运行在一个CPU上。它不需要同步原语。现在运行另一个这样的实例;它也不需要同步。现在让这两个程序通信;如果通信是同步器,则仍然不需要其他同步。例如,Unix管道就完美地符合这个模型。尽管Go的并发方法起源于Hoare的通信顺序处理(communication Sequential Processes, CSP),但它也可以被视为Unix管道的类型安全的泛化。
2、Goroutines
它们之所以被称为goroutine,是因为现有的术语——线程、协程、进程等等——传达了不准确的含义。goroutine有一个简单的模型:它是一个与相同地址空间中的其他goroutine并发执行的函数。它是轻量级的,比分配栈空间的成本高不了多少。而且栈开始时很小,所以它们很便宜,并通过根据需要分配(和释放)堆存储来增长。
goroutine被多路复用到多个操作系统线程上,因此如果一个线程阻塞,比如在等待I/O时,其他线程继续运行。它们的设计隐藏了线程创建和管理的许多复杂性。
在函数或方法调用前加上
go关键字以在新的 goroutine 中运行该调用。当调用完成时,goroutine 将无声地退出。(效果类似于Unix shell的&符号,用于在后台运行命令。)
go list.Sort() // run list.Sort concurrently; don't wait for it.
function literal在goroutine调用中很方便。
func Announce(message string, delay time.Duration) { go func() { time.Sleep(delay) fmt.Println(message) }() // Note the parentheses - must call the function. }
在Go中,函数字面量( function literals )是闭包: 实现确保函数引用的变量只要处于活动状态就能存活。
3、Channels
与map一样,通道也使用
make进行分配,结果值作为对底层数据结构的引用。如果提供了可选的整数参数,它将设置通道的缓冲区大小。对于无缓冲通道或同步通道,默认值为0。
ci := make(chan int) // unbuffered channel of integers cj := make(chan int, 0) // unbuffered channel of integers cs := make(chan *os.File, 100) // buffered channel of pointers to Files
无缓冲通道将通信(值的交换)与同步结合起来,确保两个计算(gorout例程)处于已知状态。
有很多使用通道的好习语。这是一个开始。在前一节中,我们在后台启动了排序。通道可以允许启动goroutine等待排序完成。
c := make(chan int) // Allocate a channel. // Start the sort in a goroutine; when it completes, signal on the channel. go func() { list.Sort() c <- 1 // Send a signal; value does not matter. }() doSomethingForAWhile() <-c // Wait for sort to finish; discard sent value.
接收者总是阻塞,直到有数据接收。如果通道无缓冲,发送方将阻塞,直到接收方接收到该值。如果通道有缓冲区,发送方只阻塞直到值被复制到缓冲区;如果缓冲区已满,这意味着需要等待到某个接收器接收到一个值。 (参考3.1)
有缓冲通道可以像信号量(semaphore)一样使用,例如限制吞吐量。在本例中,传入的请求被传递给handle, handle将一个值发送到通道中,处理请求,然后从通道接收一个值,以便为下一个使用者准备“信号量”。通道缓冲区的容量限制了要处理的同时调用的数量。
var sem = make(chan int, MaxOutstanding) func handle(r *Request) { sem <- 1 // Wait for active queue to drain. process(r) // May take a long time. <-sem // Done; enable next request to run. } func Serve(queue chan *Request) { for { req := <-queue go handle(req) // Don't wait for handle to finish. } }
一旦MaxOutstanding处理程序正在执行进程,试图向已充满的通道缓冲区发送的请求都将阻塞,直到现有的一个处理程序完成并从缓冲区接收。
但是,这种设计有一个问题:
Serve为每个传入的请求创建一个新的goroutine ,尽管在任何时候, 只有
MaxOutstanding多个可以运行。因此,如果请求来得太快,程序可能会消耗无限的资源。我们可以通过更改
Serve来限制goroutines的创建来解决这个缺陷。这里有一个明显的解决方案,但要注意它有一个bug,我们随后会修复:
func Serve(queue chan *Request) { for req := range queue { sem <- 1 go func() { process(req) // Buggy; see explanation below. <-sem }() } }
bug 在于,在Go
for循环中,循环变量在每次迭代中都被重用,因此
req变量在所有goroutine中共享。这不是我们想要的。我们需要确保每个goroutine的
req是唯一的。这里有一种方法,在goroutine中将
req的值作为参数传递给闭包:
func Serve(queue chan *Request) { for req := range queue { sem <- 1 go func(req *Request) { process(req) <-sem }(req) } }
将此版本与前一个版本进行比较,查看闭包的声明和运行方式的差异。另一个解决方案是创建一个同名的新变量,如下例所示:
func Serve(queue chan *Request) { for req := range queue { req := req // Create new instance of req for the goroutine. sem <- 1 go func() { process(req) <-sem }() } }
这样写似乎有些奇怪
req := req
但在Go 中这样做是合法的和惯用的。您将得到一个具有相同名称的新变量,故意在局部掩盖循环变量,但对每个goroutine都是惟一的。
回到编写服务器的一般问题,另一种很好地管理资源的方法是启动固定数量的
handlegoroutines ,所有这些
handlegoroutines 都从请求通道读取。goroutine的数量限制了
process同时调用的数量。这个
Serve函数还接受一个通道,它将被告知退出该通道;在启动goroutines之后,它会阻止从该通道接收。
func handle(queue chan *Request) { for r := range queue { process(r) } } func Serve(clientRequests chan *Request, quit chan bool) { // Start handlers for i := 0; i < MaxOutstanding; i++ { go handle(clientRequests) } <-quit // Wait to be told to exit. }
3.1 Channel都有哪些特性
Go语言中的channel具有以下几个特性:
线程安全
channel是线程安全的,多个协程可以同时读写一个channel,而不会发生数据竞争的问题。这是因为Go语言中的channel内部实现了锁机制,保证了多个协程之间对channel的访问是安全的。
阻塞式发送和接收
当一个协程向一个channel发送数据时,如果channel已经满了,发送操作会被阻塞,直到有其他协程从channel中取走了数据。同样地,当一个协程从一个channel中接收数据时,如果channel中没有数据可供接收,接收操作会被阻塞,直到有其他协程向channel中发送了数据。这种阻塞式的机制可以保证协程之间的同步和通信。
顺序性
通过channel发送的数据是按照发送的顺序进行排列的。也就是说,如果协程A先向channel中发送了数据x,而协程B再向channel中发送了数据y,那么从channel中接收数据时,先接收到的一定是x,后接收到的一定是y。
可以关闭
通过关闭channel可以通知其他协程这个channel已经不再使用了。关闭一个channel之后,其他协程仍然可以从中接收数据,但是不能再向其中发送数据了。关闭channel的操作可以避免内存泄漏等问题。
缓冲区大小
channel可以带有一个缓冲区,用于存储一定量的数据。如果缓冲区已经满了,发送操作会被阻塞,直到有其他协程从channel中取走了数据;如果缓冲区已经空了,接收操作会被阻塞,直到有其他协程向channel中发送了数据。缓冲区的大小可以在创建channel时指定,例如:
ch := make(chan int, 10)
会panic的几种情况
1.向已经关闭的channel发送数据
2.关闭已经关闭的channel
3.关闭未初始化的nil channel
会阻塞的情况:
1.从未初始化
nilchannel中读数据
2.向未初始化
nilchannel中发数据
3.在没有读取的groutine时,向无缓冲channel发数据,
有缓冲区,但缓冲区已满,发送数据时
4.在没有数据时,从无缓冲或者有缓冲channel读数据
返回零值:
从已经关闭的channe接收数据
3.2 channel 的最佳实践
在使用channel时,应该遵循以下几个最佳实践:
避免死锁
使用channel时应该注意避免死锁的问题。如果一个协程向一个channel发送数据,但是没有其他协程从channel中取走数据,那么发送操作就会一直被阻塞,从而导致死锁。为了避免这种情况,可以使用select语句来同时监听多个channel,从而避免阻塞。
避免泄漏
在使用channel时应该注意避免内存泄漏的问题。如果一个channel没有被关闭,而不再使用了,那么其中的数据就无法被释放,从而导致内存泄漏。为了避免这种情况,可以在协程结束时关闭channel。
避免竞争
在使用channel时应该注意避免数据竞争的问题。如果多个协程同时读写一个channel,那么就可能会发生竞争条件,从而导致数据不一致的问题。为了避免这种情况,可以使用锁机制或者使用单向channel来限制协程的访问权限。
避免过度使用
在使用channel时应该注意避免过度使用的问题。如果一个程序中使用了大量的channel,那么就可能会导致程序的性能下降。为了避免这种情况,可以使用其他的并发编程机制,例如锁、条件变量等。
4、Channels of channels
Go最重要的属性之一是通道是first-class值,可以像其他值一样分配和传递。此属性的常见用途是实现安全的并行多路解复用。
在上一节的示例中,
handle是请求的理想处理程序,但我们没有定义它处理的类型。如果该类型包含要在其上回复的通道,则每个客户机都可以为应答提供自己的路径。下面是
Request类型的示意图定义。
type Request struct { args []int f func([]int) int resultChan chan int }
客户端提供了一个函数及其参数,以及请求对象内用于接收answer的通道。
func sum(a []int) (s int) { for _, v := range a { s += v } return } request := &Request{[]int{3, 4, 5}, sum, make(chan int)} // Send request clientRequests <- request // Wait for response. fmt.Printf("answer: %d ", <-request.resultChan)
在服务器端,唯一需要更改的是处理程序函数。
func handle(queue chan *Request) { for req := range queue { req.resultChan <- req.f(req.args) } }
显然,要实现它还有很多工作要做,但这段代码是一个速率受限、并行、非阻塞RPC系统的框架,而且还没有看到mutex 。
5、并行(Parallelization)
这些思想的另一个应用是跨多个CPU核并行计算。如果计算可以被分解成可以独立执行的独立部分,那么它就可以被并行化,并在每个部分完成时用一个通道发出信号。
假设我们有一个昂贵的操作要对一个items的向量执行,并且每个item的操作值是独立的,就像在这个理想的例子中一样。
type Vector []float64 // Apply the operation to v[i], v[i+1] ... up to v[n-1]. func (v Vector) DoSome(i, n int, u Vector, c chan int) { for ; i < n; i++ { v[i] += u.Op(v[i]) } c <- 1 // signal that this piece is done }
我们在一个循环中独立地启动这些片段,每个CPU一个。它们可以按任何顺序完成,但这没有关系;我们只是在启动所有的goroutine之后通过排泄通道来计算完成信号。
const numCPU = 4 // number of CPU cores func (v Vector) DoAll(u Vector) { c := make(chan int, numCPU) // Buffering optional but sensible. for i := 0; i < numCPU; i++ { go v.DoSome(i*len(v)/numCPU, (i+1)*len(v)/numCPU, u, c) } // Drain the channel. for i := 0; i < numCPU; i++ { <-c // wait for one task to complete } // All done. }
我们不需要为
numCPU创建一个常量,而是可以询问运行时哪个值是合适的。函数
runtime.NumCPU返回机器中硬件CPU核数,因此我们可以这样写
还有一个函数
runtime.GOMAXPROCS,它报告(或设置)用户指定的Go程序可以同时运行的核数。默认值为
runtime.NumCPU,但可以通过设置类似命名的shell环境变量或调用带有正数的函数来覆盖。用0调用它只是查询值。因此,如果我们想要满足用户的资源请求,我们应该写
var numCPU = runtime.GOMAXPROCS(0)
请务必不要混淆并发性(concurrency,将程序构造为独立执行的组件)和并行性(parallelism, 在多个cpu上并行执行计算以提高效率)这两个概念。尽管Go的并发特性可以使一些问题很容易构建为并行计算,但Go是一种并发语言,而不是并行语言,并且并不是所有的并行化问题都适合Go的模型。关于区别的讨论,请参阅本文章中引用的谈话。
6、漏桶缓冲区(A leaky buffer)
并发编程的工具甚至可以使非并发的想法更容易表达。下面是一个从RPC包中抽象出来的示例。客户端goroutine循环从某个源(可能是网络)接收数据。为了避免分配和释放缓冲区,它保留了一个空闲列表,并使用缓冲通道来表示它。如果通道为空,则分配一个新的缓冲区。一旦消息缓冲区准备好了,它就被发送到
serverChan上的服务器。
var freeList = make(chan *Buffer, 100) var serverChan = make(chan *Buffer) func client() { for { var b *Buffer // Grab a buffer if available; allocate if not. select { case b = <-freeList: // Got one; nothing more to do. default: // None free, so allocate a new one. b = new(Buffer) } load(b) // Read next message from the net. serverChan <- b // Send to server. } }
服务器循环从客户端接收每条消息,处理它,并将缓冲区返回到空闲列表。
func server() { for { b := <-serverChan // Wait for work. process(b) // Reuse buffer if there's room. select { case freeList <- b: // Buffer on free list; nothing more to do. default: // Free list full, just carry on. } } }
客户端尝试从
freeList中检索缓冲区;如果没有可用的,则分配一个新的。服务器发送给freeList的消息会将b放回空闲列表中,除非空闲列表已满,在这种情况下,缓冲区将被丢弃在地板上,由垃圾收集器回收。(当没有其他
case可用时,
select语句中的
default子句将执行,这意味着
select语句永远不会阻塞。)此实现仅用几行就构建了一个漏桶列表,依赖于缓冲通道和垃圾收集器进行记账。