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。

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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。

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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：

func RunScenario2() {    timeout := time.Now().Add(time.Second * time.Duration(10))    n := runtime.NumCPU()    waitForAll := make(chan struct{})    done := make(chan struct{})    concurrentCount := make(chan struct{}, n)    for i := 0; i < n; i++ {        concurrentCount <- struct{}{}    }    go func() {        for time.Now().Before(timeout) {            <-done            concurrentCount <- struct{}{}        }        waitForAll <- struct{}{}    }()    go func() {        for {            <-concurrentCount            go func() {                doSomething(rand.Intn(n))                done <- struct{}{}            }()        }    }()    <-waitForAll}

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。

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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。

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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。

func RunScenario4() {       sth := make(chan string)       result := make(chan string)       go func() {              id := rand.Intn(100)              for {                     sth <- doSomething(id)              }       }()       go func() {              for {                     result <- takeSomthing(<-sth)              }       }()       select {       case c := <-result:              fmt.Printf("Got result %s ", c)       case <-time.After(time.Duration(30 * time.Second)):              fmt.Errorf("指定时间内都没有得到结果")       }}

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。

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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。

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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：https://github.com/jichangjun/golearn/blob/master/src/carlji.com/experiments/concurrency/main.go

使用方式： go run main.go <场景>

比如 :