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：

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。

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。

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。

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：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 :

参考文档

• https://github.com/golang/go/wiki/LearnConcurrency

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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