golang 并发相关

什么是任务依赖？比如 “任务 a” 执行的前提是 “任务 b” 先执行完成，“任务b” 又依赖于 “任务 c” 先执行，那么就形成如下依赖关系。

这个还比较简单，如果复杂点的如下图所示，形成一个工作流，Azkaban 大数据调度器就实现了工作流模式调度依赖，这是一个典型的图应用案例。


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III.图数据结构

提到图数据结构，大部分人既熟悉又陌生，因为大学基本都学过，但一般工作场景都不会用到，这里就先简单回顾一下图相关的知识。

图 graph ，图中的元素称为顶点 vertex。图中任一顶点可以与其他顶点建立连线关系，叫做边 edge。


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上面图叫 “无向图”，如果边有 “方向” ，那么就是 “有向图” 了。


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无向图中，顶点有几条边就叫几度；有向图中，顶点有入度，表示有多少边指向此顶点，顶点的出度表示该顶点有多少边指向 “远方” 。

上图中 a 指向 b，b 指向 d，d 又指向 a， a、b、d 之间形成一个环，如果将顶点比作调度的任务，那么任务 a 完成必须依赖任务 b，任务 b 又依赖任务 d，任务 d 又依赖任务 a，那么最终肯定无法完成，因此调度问题使用的是有向无环图 （DAG），比如我们最早那张图。

了解了图的基本概念，那么图结构如何用代码表示出来？这里涉及到图的两种存储方式：邻接矩阵、邻接表。邻接矩阵底层为二维数据，如果有一条边顶点为 x 和 y，对无向图来说，对应的数据 Array[x][y] 和 Array[y][x] 标记为 1；对有向图 x->y ，只将 Array[x][y] 标记为 1 即可，下图为使用邻接矩阵表示的无向图和有向图。

对于无向图来说，邻接矩阵沿着红色对角线两边是对称的，如果图的顶点连线比较少，这种叫稀疏图，将存储大量的 0 ，浪费存储空间，这时候可以选择使用邻接表表示，相对稀疏图的叫稠密图，使用邻接矩阵可以更好地查询连通性，其原理也是用空间换时间。下图为使用邻接表表示的无向图和有向图。

最后说下图的遍历，和遍历树一样分为广度优先 BFS 和 深度优先 DFS，但图如果存在成环的情况，访问的节点要做记录，同时可用辅助队列存放待访问的邻接节点。

拓扑排序，对有向无环图的顶点进行遍历，将所有顶点形成一个线性序列，可以用数组（切片）或链表存储，如下图。


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IV.golang 代码实现

回顾了图的相关知识，那么回到最开始的任务依赖工作流中，将每个任务看成图的顶点，任务 a 依赖 任务 b，使用一条有向线从 a 指向 b，最后将所有任务顶点连线形成一个图，这个图是一个有向无环图 DAG，对 DAG 进行拓扑排序，形成一个任务执行链表，反向执行即可解决依赖问题。

首先定义一个图结构体，这里使用邻接矩阵方式存储，图的顶点结构体存储 Key 和 Value 代表任务的相关执行信息。

为图添加顶点和添加边，这里是有向图，from 代表边的起始顶点， to 代表边的终止顶点。

建立 a - i 所有顶点，再对每个顶点连线。

对该图进行广度优先遍历，通过引入队列来减少时间复杂度，遍历后生成一个包含所有顶点的 slice 。

选择起始节点入队列

节点出队列

2.1 队列空了，说明遍历完毕返回 2.2 已访问跳过，未访问顶点放入输出 slice 中

3. 重复执行 2

注意 slice 加入顺序，因为执行要从 i 到 a 的顺序，所以将每次遍历后的元素放到 slice 第一个位置。

最后就是对所有任务进行执行，这里假定每个任务执行需要 5 秒，然后输出执行结果。


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通过执行测试用例，可以看到执行按上述生成的 slice 顺序，从左向右逐个执行，满足任务依赖关系。


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但这里有个问题就是执行时间过长，因为每一个都是串行执行，9 个任务要执行 45 秒。那么并行不就解决了？但任务有依赖关系又如何并行呢？


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通过这个图即可一目了然明白了，分层执行，上层任务依赖下层，但每一层的任务相互独立可以并发执行。

首先在 BFS 遍历生成顶点的时候，需要生成双层切片：

[0] [] { i }

[1] [] { h, e, f, g }

[2] [] { b, c, d }

[3] [] { a }

同时执行时候按每一层并发执行。这里通过 sync.WaitGroup 保障并发同步等待。

上述代码注意，遍历变量被并发调度必须进行绑定，如果按下面这样写将会有问题。

for _, v := range vertexs {

go func() {

//...

fmt.Printf(v)

}()

这是因为 for k, v := rang xx 语句中，每次循环变量 k 和 v 是重新赋值，并非生成新的变量，如果循环中启动协程并引用变量 k 和 v 很可能在循环结束时才开启协程执行，这时所有协程中的变量 k 和 v 都是同一个变量，输出内容也会完全相同。所以这里将 v 加入函数参数中，因为 go 函数都是值传递，会重新绑定到新的变量中。



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