目录 工作池 速率限制 原子计数器 互斥锁 工作池 在这个例子中,我们将看到如何使用 Go 协程和通道实现一个工作池 . func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time.Sleep(time.Second) results <- j…

1.多线程方法 * Thread 里面的俩个方法* 1.yield让出CPU,又称为礼让线程* 2.setPriority()设置线程的优先级 * 优先级最大是10,Thread.MAX_PRIORITY,最小是1,Thread.MIN_PRIORITY 2.单例设计模式 * 单例设计模式:保证类在内存中只有一个对象. * 如何保证类在内存中只有一个对象呢? * (1)控制类的创建,不让其他类来创建本类的对象.private * (2)在本类中定义一个本类的对象.Singleton s; * (…

展示如何使用无缓冲的通道创建一个goroutine池,控制并发频率1.无缓冲通道保证了两个goroutine之间的数据交换2.当所有的goroutine都忙的时候,能够及时通过通道告知调用者3.无缓冲的通道不会有工作在队列里丢失或卡住4.创建一个工作池,比如这时候会创建出2个goroutine,被一个无缓冲通道阻塞住,等待在那里,除非通道关闭,在当前的gorotine上会无限循环读取通道,不会退出5.当有一堆的任务goroutine被发送过来的时候,会先传送给那一个通道,这时候不管有多少个,都会…

Go 中最主要的状态管理方式是通过通道间的沟通来完成的,我们在工作池的例子中碰到过,但是还是有一些其他的方法来管理状态的.这里我们将看看如何使用 sync/atomic包在多个 Go 协程中进行 原子计数 . Example: package main import "fmt" import "time" import "sync/atomic" import "runtime" func main() { //我们将使用一个…

Why Pool go自从出生就身带“高并发”的标签,其并发编程就是由groutine实现的,因其消耗资源低,性能高效,开发成本低的特性而被广泛应用到各种场景,例如服务端开发中使用的HTTP服务,在golang net/http包中,每一个被监听到的tcp链接都是由一个groutine去完成处理其上下文的,由此使得其拥有极其优秀的并发量吞吐量 for { // 监听tcp rw, e := l.Accept() if e != nil { ....... } tempDelay = 0 c :=…

目录 一.如何理解数据库连接 二.连接池的工作原理 三.database/sql包结构 四.三个重要的结构体 4.1.DB 4.2.driverConn 4.3.Conn 五.流程梳理 5.1.先获取DB实例 5.2.流程梳理入口: 5.3.获取连接 5.4.释放连接 5.5.connectionOpener 5.5.1.是什么? 5.5.2.什么时候开启的? 5.5.3.代码详情 5.5.4.谁往openerCh中投放消息? 5.5.5.注意点: 5.6.connectionCleaner 5…

worker pool简介 worker pool其实就是线程池thread pool.对于go来说,直接使用的是goroutine而非线程,不过这里仍然以线程来解释线程池. 在线程池模型中,有2个队列一个池子:任务队列.已完成任务队列和线程池.其中已完成任务队列可能存在也可能不存在,依据实际需求而定. 只要有任务进来,就会放进任务队列中.只要线程执行完了一个任务,就将任务放进已完成任务队列,有时候还会将任务的处理结果也放进已完成队列中. worker pool中包含了一堆的线程(worker,…

之前的处理中每一个连接都会创建一个主groutine , 每个连接中的主groutine中创建出读groutine 和写groutine 每个连接处理业务再单独开出一个groutine ,这样如果有10万并发的连接 , 将会出现30万groutine ,其中读写占20万阻塞住的 , 不占用资源.处理业务的有10万groutine ,会不停的切换 , 比较占有CPU资源 , 现在把处理业务的groutine限制住 ,创建出一个工作池,里面存的是每个worker ,每个worker groutine…

在这个例子中,我们将看到如何使用 Go 协程和通道实现一个工作池 . Example: package main import "fmt" import "time" //这是我们将要在多个并发实例中支持的任务了.这些执行者将从 jobs 通道接收任务, //并且通过 results 发送对应的结果.我们将让每个任务间隔 1s 来模仿一个耗时的任务 func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- i…

在进行工作池的代码练习时候,我发现了一个有趣的事情,首先看下面一段代码: package main import "fmt" import "time" func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time…