并发

package main
import (
    "fmt"
    "time"
)
func run(task_id, sleeptime int, ch chan string) {
    time.Sleep(time.Duration(sleeptime) * time.Second)
    ch <- fmt.Sprintf("task id %d , sleep %d second", task_id, sleeptime)
    return
}
func main() {
    input := []int{3, 2, 1}
    ch := make(chan string)
    startTime := time.Now()
    fmt.Println("Multirun start")
    for i, sleeptime := range input {
        go run(i, sleeptime, ch)
    }
    for range input {
        fmt.Println(<-ch)
    }
    endTime := time.Now()
    fmt.Printf("Multissh finished. Process time %s. Number of tasks is %d", endTime.Sub(startTime), len(input))
}

   函数 run() 接受输入的参数,sleep 若干秒。然后通过 go 关键字并发执行,通过 channel 返回结果。

   channel 顾名思义,他就是 goroutine 之间通信的“管道"。管道中的数据流通,实际上是 goroutine 之间的一种内存共享。我们通过他可以在 goroutine 之间交互数据。

   ch <- xxx // 向 channel 写入数据

   <- ch // 从 channel 中读取数据

   channel 分为无缓冲(unbuffered)和缓冲(buffered)两种。例如刚才我们通过如下方式创建了一个无缓冲的 channel。

   ch := make(chan string)

   channel 的缓冲,我们一会再说,先看看刚才看看执行的结果。

   

   三个 goroutine `分别 sleep 了 3,2,1秒。但总耗时只有 3 秒。所以并发生效了,go 的并发就是这么简单。

按序返回

   刚才的示例中,我执行任务的顺序是 0,1,2。但是从 channel 中返回的顺序却是 2,1,0。这很好理解,因为 task 2 执行的最快嘛,所以先返回了进入了 channel,task 1 次之,task 0 最慢。

   如果我们希望按照任务执行的顺序依次返回数据呢?可以通过一个 channel 数组(好吧,应该叫切片)来做,比如这样

package main
import (
    "fmt"
    "time"
)
func run(task_id, sleeptime int, ch chan string) {
    time.Sleep(time.Duration(sleeptime) * time.Second)
    ch <- fmt.Sprintf("task id %d , sleep %d second", task_id, sleeptime)
    return
}
func main() {
    input := []int{3, 2, 1}
    chs := make([]chan string, len(input))
    startTime := time.Now()
    fmt.Println("Multirun start")
    for i, sleeptime := range input {
        chs[i] = make(chan string)
        go run(i, sleeptime, chs[i])
    }
    for _, ch := range chs {
        fmt.Println(<-ch)
    }
    endTime := time.Now()
    fmt.Printf("Multissh finished. Process time %s. Number of tasks is %d", endTime.Sub(startTime), len(input))
}

 

 

 

超时控制

   刚才的例子里我们没有考虑超时。然而如果某个 goroutine 运行时间太长了,那很肯定会拖累主 goroutine 被阻塞住,整个程序就挂起在那儿了。因此我们需要有超时的控制。

   通常我们可以通过select + time.After 来进行超时检查,例如这样,我们增加一个函数 Run() ,在 Run() 中执行 go run() 。并通过 select + time.After 进行超时判断。

package main
import (
    "fmt"
    "time"
)
func Run(task_id, sleeptime, timeout int, ch chan string) {
    ch_run := make(chan string)
    go run(task_id, sleeptime, ch_run)
    select {
    case re := <-ch_run:
        ch <- re
    case <-time.After(time.Duration(timeout) * time.Second):
        re := fmt.Sprintf("task id %d , timeout", task_id)
        ch <- re
    }
}
func run(task_id, sleeptime int, ch chan string) {
    time.Sleep(time.Duration(sleeptime) * time.Second)
    ch <- fmt.Sprintf("task id %d , sleep %d second", task_id, sleeptime)
    return
}
func main() {
    input := []int{3, 2, 1}
    timeout := 2
    chs := make([]chan string, len(input))
    startTime := time.Now()
    fmt.Println("Multirun start")
    for i, sleeptime := range input {
        chs[i] = make(chan string)
        go Run(i, sleeptime, timeout, chs[i])
    }
    for _, ch := range chs {
        fmt.Println(<-ch)
    }
    endTime := time.Now()
    fmt.Printf("Multissh finished. Process time %s. Number of task is %d", endTime.Sub(startTime), len(input))
}

   运行结果,task 0 和 task 1 已然超时

   

 

并发限制

   如果任务数量太多,不加以限制的并发开启 goroutine 的话,可能会过多的占用资源,服务器可能会爆炸。所以实际环境中并发限制也是一定要做的。

   一种常见的做法就是利用 channel 的缓冲机制。我们分别创建一个带缓冲和不带缓冲的 channel 看看

   ch := make(chan string) // 这是一个无缓冲的 channel,或者说缓冲区长度是 0

   ch := make(chan string, 1) // 这是一个带缓冲的 channel, 缓冲区长度是 1

   这两者的区别在于,如果 channel 没有缓冲,或者缓冲区满了。goroutine 会自动阻塞,直到 channel 里的数据被读走为止。举个例子

package main
import (
    "fmt"
)
func main() {
    ch := make(chan string)
    ch <- "123"
    fmt.Println(<-ch)
}
这段代码执行将报错
fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
goroutine 1 [chan send]:
main.main()
    /tmp/sandbox531498664/main.go:9 +0x60
Program exited.

   这是因为我们创建的 ch 是一个无缓冲的 channel。因此在执行到 ch<-"123",这个 goroutine 就阻塞了,后面的 fmt.Println(<-ch) 没有办法得到执行。所以将会报 deadlock 错误。

    如果我们改成这样,程序就可执行

package main
import (
    "fmt"
)
func main() {
    ch := make(chan string, 1)
    ch <- "123"
    fmt.Println(<-ch)
}
执行
123
Program exited.
如果我们改成这样
package main
import (
    "fmt"
)
func main() {
    ch := make(chan string, 1)
    ch <- "123"
    ch <- "123"
    fmt.Println(<-ch)
    fmt.Println(<-ch)
}

   尽管读取了两次 channel,但是程序还是会死锁,因为缓冲区满了,goroutine 阻塞挂起。第二个 ch<- "123" 是没有办法写入的。

   

   因此,利用 channel 的缓冲设定,我们就可以来实现并发的限制。我们只要在执行并发的同时,往一个带有缓冲的 channel 里写入点东西(随便写啥,内容不重要)。让并发的 goroutine 在执行完成后把这个 channel 里的东西给读走。这样整个并发的数量就讲控制在这个 channel 的缓冲区大小上。

  比如我们可以用一个 bool 类型的带缓冲 channel 作为并发限制的计数器。

 

   然后在并发执行的地方,每创建一个新的 goroutine,都往 chLimit 里塞个东西。

for i, sleeptime := range input {
    chs[i] = make(chan string, 1)
    chLimit <- true
    go limitFunc(chLimit, chs[i], i, sleeptime, timeout)
}

   这里通过 go 关键字并发执行的是新构造的函数。他在执行完原来的 Run() 后,会把 chLimit 的缓冲区里给消费掉一个。

limitFunc := func(chLimit chan bool, ch chan string, task_id, sleeptime, timeout int) {
    Run(task_id, sleeptime, timeout, ch)
    <-chLimit
}

   这样一来,当创建的 goroutine 数量到达 chLimit 的缓冲区上限后。主 goroutine 就挂起阻塞了,直到这些 goroutine 执行完毕,消费掉了 chLimit 缓冲区中的数据,程序才会继续创建新的 goroutine。我们并发数量限制的目的也就达到了。

 

完整示例代码

package main
import (
    "fmt"
    "time"
)
func Run(task_id, sleeptime, timeout int, ch chan string) {
    ch_run := make(chan string)
    go run(task_id, sleeptime, ch_run)
    select {
    case re := <-ch_run:
        ch <- re
    case <-time.After(time.Duration(timeout) * time.Second):
        re := fmt.Sprintf("task id %d , timeout", task_id)
        ch <- re
    }
}
func run(task_id, sleeptime int, ch chan string) {
    time.Sleep(time.Duration(sleeptime) * time.Second)
    ch <- fmt.Sprintf("task id %d , sleep %d second", task_id, sleeptime)
    return
}
func main() {
    input := []int{3, 2, 1}
    timeout := 2
    chLimit := make(chan bool, 1)
    chs := make([]chan string, len(input))
    limitFunc := func(chLimit chan bool, ch chan string, task_id, sleeptime, timeout int) {
        Run(task_id, sleeptime, timeout, ch)
        <-chLimit
    }
    startTime := time.Now()
    fmt.Println("Multirun start")
    for i, sleeptime := range input {
        chs[i] = make(chan string, 1)
        chLimit <- true
        go limitFunc(chLimit, chs[i], i, sleeptime, timeout)
    }
    for _, ch := range chs {
        fmt.Println(<-ch)
    }
    endTime := time.Now()
    fmt.Printf("Multissh finished. Process time %s. Number of task is %d", endTime.Sub(startTime), len(input))
}

  运行结果

Multirun start
task id 0 , timeout
task id 1 , timeout
task id 2 , sleep 1 second
Multissh finished. Process time 5s. Number of task is 3
Program exited.

chLimit 的缓冲是 1。task 0 和 task 1 耗时 2 秒超时。task 2 耗时 1 秒。总耗时 5 秒。并发限制生效了。

如果我们修改并发限制为 2

chLimit := make(chan bool, 2)

运行结果

Multirun start
task id 0 , timeout
task id 1 , timeout
task id 2 , sleep 1 second
Multissh finished. Process time 3s. Number of task is 3
Program exited.

   task 0 , task 1 并发执行,耗时 2秒。task 2 耗时 1秒。总耗时 3 秒。符合预期。

   有没有注意到代码里有个地方和之前不同。这里,用了一个带缓冲的 channel

chs[i] = make(chan string, 1)

    还记得上面的例子么。如果 channel 不带缓冲,那么直到他被消费掉之前,这个 goroutine 都会被阻塞挂起。
然而如果这里的并发限制,也就是 chLimit 生效阻塞了主 goroutine,那么后面消费这些数据的代码并不会执行到。。。于是就 deadlock 拉!

for _, ch := range chs {
    fmt.Println(<-ch)
}

   所以给他一个缓冲就好了。

 

参考: