Go并发编程实践

　　前言

　　并发编程一直是Golang区别与其他语言的很大优势，也是实际工作场景中经常遇到的。近日笔者在组内分享了我们常见的并发场景，及代码示例，以期望大家能在遇到相同场景下，能快速的想到解决方案，或者是拿这些方案与自己实现的比较，取长补短。现整理出来与大家共享。

　　简单并发场景

　　很多时候，我们只想并发的做一件事情，比如测试某个接口的是否支持并发。那么我们就可以这么做：

　　 func RunScenario1() { count := 10 var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < count; i++ { wg.Add(1) go func(index int) { defer wg.Done() doSomething(index) }(i) } wg.Wait() }

　　使用goroutine来实现异步，使用WaitGroup来等待所有goroutine结束。这里要注意的是要正确释放WaitGroup的counter(在goroutine里调用Done()方法)。

　　但此种方式有个弊端，就是当goroutine的量过多时，很容易消耗完客户端的资源，导致程序表现不佳。

　　规定时间内的持续并发模型

　　我们仍然以测试某个后端API接口为例，如果我们想知道这个接口在持续高并发情况下是否有句柄泄露，这种情况该如何测试呢？

　　这种时候，我们需要能控制时间的高并发模型：

　　上面的代码里，我们通过一个buffered channel来控制并发的数量(concurrentCount)，然后另起一个channel来周期性的发起新的任务，而控制的条件就是 time.Now().Before(timeout)，这样当超过规定的时间，waitForAll 就会得到信号，而使整个程序退出。

　　这是一种实现方式，那么还有其他的方式没？我们接着往下看。

　　基于大数据量的并发模型

　　前面说的基于时间的并发模型，那如果只知道数据量很大，但是具体结束时间不确定，该怎么办呢？

　　比如，客户给了个几TB的文件列表，要求把这些文件从存储里删除。再比如，实现个爬虫去爬某些网站的所有内容。

　　而解决此类问题，最常见的就是使用工作池模式了(Worker Pool)。以删文件为例，我们可以简单这样来处理：

　　Jobs - 可以从文件列表里读取文件，初始化为任务，然后发给worker
Worker - 拿到任务开始做事
Collector - 收集worker处理后的结果
Worker Pool - 控制并发的数量

　　虽然这只是个简单Worker Pool模型，但已经能满足我们的需求：

　　 func RunScenario3() { numOfConcurrency := runtime.NumCPU() taskTool := 10 jobs := make(chan int, taskTool) results := make(chan int, taskTool) var wg sync.WaitGroup // workExample workExampleFunc := func(id int, jobs <-chan int, results chan<- int, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for job := range jobs { res := job * 2 fmt.Printf(Worker %d do things, produce result %d \n, id, res) time.Sleep(time.Millisecond * time.Duration(100)) results <- res } } for i := 0; i < numOfConcurrency; i++ { wg.Add(1) go workExampleFunc(i, jobs, results, &wg) } totalTasks := 100 // 本例就要从文件列表里读取 wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() for i := 0; i < totalTasks; i++ { n := <-results fmt.Printf(Got results %d \n, n) } close(results) }() for i := 0; i < totalTasks; i++ { jobs <- i } close(jobs) wg.Wait() }

　　在Go里，分发任务，收集结果，我们可以都交给Channel来实现。从实现上更加的简洁。

　　仔细看会发现，本模型也是适用于按时间来控制并发。只要把totalTask的遍历换成时间控制就好了。

　　等待异步任务执行结果

　　goroutine和channel的组合在实际编程时经常会用到，而加上Select更是无往而不利。

　　在select的case情况，加上time.After()模型可以让我们在一定时间范围内等待异步任务结果，防止程序卡死。

　　定时反馈异步任务结果

　　上面我们说到持续的压测某后端API，但并未实时收集结果。而很多时候对于性能测试场景，实时的统计吞吐率，成功率是非常有必要的。

　　 func RunScenario5() { concurrencyCount := runtime.NumCPU() for i := 0; i < concurrencyCount; i++ { go func(index int) { for { doUploadMock() } }(i) } t := time.NewTicker(time.Second) for { select { case <-t.C: // 计算并打印实时数据 } } }

　　这种场景就需要使用到Ticker，且上面的Example模型还能控制并发数量，也是非常实用的方式。

　　知识点总结

　　上面我们共提到了五种并发模式：

　　 简单并发模型 规定时间内的持续并发模型 基于大数据量的持续并发模型 等待异步任务结果模型 定时反馈异步任务结果模型

　　归纳下来其核心就是使用了Go的几个知识点：Goroutine, Channel, Select, Time, Timer/Ticker, WaitGroup. 若是对这些不清楚，可以自行Google之。

　　另完整的Example 代码可以参考这里：

　　使用方式： go run main.go <场景>

　　比如 :

　　参考文档

　　
这篇是Google官方推荐学习Go并发的资料，从初学者到进阶，内容非常丰富，且权威。

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