在go语言中学习并发性编程知识流程步骤

Go  /  管理员 发布于 1年前   303

在go语言中是通过goroutines和通道优雅地处理并发性的编程语言。

在本篇博客中，我们将通过一系列实践示例，逐一说明在 Go 中利用并发能力。

第一步：通过下面的例子，了解了并发的概念

func infiniteCount(thing string) {
    for i := 1; true; i++ {
        fmt.Println(i, thing)
        time.Sleep(time.Second * 1)
    }
}
// The program counts "dog" forever and never gets to "cat".
func main() {
    infiniteCount("dog")
    infiniteCount("cat")
}

输出：
~ go run .
1 dog
2 dog
3 dog
4 dog

ps:

函数infiniteCount 会连续打印出数字和给定文本，为我们提供了一个重复任务的简单示例。

然而，在开始执行 infiniteCount("dog") 之后，对 infiniteCount("cat") 的调用从未发生过，这突出说明了并发会如何影响程序的执行。

第二步：Go的并发单元--goroutines

func infiniteCount(thing string) {
    for i := 1; true; i++ {
        fmt.Println(i, thing)
        time.Sleep(time.Second * 1)
    }
}
// Using goroutines: "dog" is counted in the background.
func main() {
    go infiniteCount("dog")
    infiniteCount("cat")
}
输出：
~ go run .
1 cat
1 dog
2 dog
2 cat
3 cat
3 dog

ps:

通过在函数调用前使用 go 关键字，我们可以启动并发执行。

我们开始并发地数 "dog"，然后立即开始数 "cat"。

这展示了 goroutines 的非阻塞特性。

第三步：异步性的挑战

func infiniteCount(thing string) {
    for i := 1; true; i++ {
        fmt.Println(i, thing)
        time.Sleep(time.Second * 1)
    }
}
// Running both count functions as goroutines.
func main() {
    go infiniteCount("dog")
    go infiniteCount("cat")
}
输出：
~ go run .
~

ps:

看看infiniteCount("dog") 和 infiniteCount("cat") 都作为 goroutines 运行的情况。

令人惊讶的是，预期的输出并没有出现。为什么呢？

因为程序的主函数在 goroutines 执行完毕前退出，导致运行不完整。

第四步：与 WaitGroups 同步

func count(thing string) {
    for i := 1; i <= 5; i++ {
        fmt.Println(i, thing)
        time.Sleep(time.Millisecond * 500)
    }
}
// Employing sync.WaitGroup to wait for goroutines.
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(1)
    go func() {
        count("dog")
        wg.Done()
    }()
    wg.Wait()
}
输出：
~ go run .
1 dog
2 dog
3 dog
4 dog
5 dog
~

ps:

为了解决上一步提出的同步难题，我们引入了 sync.WaitGroup。

这种结构可以帮助我们确保所有 goroutines 都在程序终止前完成。

有了 sync.WaitGroup，我们就可以同步执行 goroutines，使用 wg.Wait() 等待它们的完成。

第五步：通过通道进行通信

func countWithChannel(thing string, c chan string) {
    for i := 1; i <= 5; i++ {
        c <- thing
        time.Sleep(time.Millisecond * 500)
    }
    close(c)
}
// Leveraging channels for communication.
func main() {
    c := make(chan string)
    go countWithChannel("dog", c)
    for msg := range c {
        fmt.Println(msg)
    }
}
输出：
~ go run .
dog
dog
dog
dog
dog
~

ps:

除了孤立的 goroutines，我们还深入研究了 Go 中并发进程间的通信机制--通道。

我们将修改 countWithChannel 函数，以便通过通道发送消息。

在第五步中，我们将创建一个通道，将其传递给函数，并使用循环接收和打印消息。

第六步：摆脱通道死锁

func countWithChannel(thing string, c chan string) {
    for i := 1; i <= 5; i++ {
        c <- thing
        time.Sleep(time.Millisecond * 500)
    }
    close(c)
}
// Experiencing channel deadlock.
func main() {
    c := make(chan string)
    c <- "hello world" // Causes deadlock
    msg := <-c
    fmt.Println(msg)
}
输出：
~ go run .
fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
goroutine 1 [chan send]:

ps:

在这里，我们遇到了通道死锁的问题。

虽然我们可能期望发送和接收信息都能正常工作，但迎接我们的却是死锁。

为什么会这样？发送操作被阻塞，直到有接收者。

由于没有活跃的接收者，程序陷入了死锁。

第七步：用于解除阻塞的缓冲区

//利用缓冲通道防止死锁。
func main() {
    c := make(chan string, 2)
    c <- "hello"
    c <- "world"
    msg := <-c
    fmt.Println(msg)
    msg = <-c
    fmt.Println(msg)
}
输出：
~ go run .
hello
world
~

ps:

为了避免死锁，我们引入了缓冲通道。

缓冲通道允许在缓冲区满之前不阻塞地发送值。

在第七步中，我们创建了一个容量为 2 的缓冲通道，这样我们就能发送两条信息而不会遇到死锁。

第八步：从通道中选择

//利用选择功能从可用频道中进行选择。
func main() {
    c1 := make(chan string)
    c2 := make(chan string)
    go func() {
        for {
            time.Sleep(time.Millisecond * 500)
            c1 <- "Every 500ms"
        }
    }()
    go func() {
        for {
            time.Sleep(time.Second * 2)
            c2 <- "Every 2 seconds"
        }
    }()
    for {
        select {
        case msg1 := <-c1:
            fmt.Println(msg1)
        case msg2 := <-c2:
            fmt.Println(msg2)
        }
    }
}
输出：
~ go run .
Every 500ms
Every 500ms
Every 500ms
Every 500ms
Every 2 seconds
Every 500ms
Every 500ms

ps:

在上面代码中，select 语句就派上用场了。

我们有两个通道，c1 和 c2，每个通道在不同的时间间隔接收信息。

通过使用 select，我们可以无阻塞地选择哪个通道准备好发送数据，从而展示了这种结构的多功能性。

第九步：构建 Worker Pools

func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
    for j := range jobs {
        fmt.Println("worker", id, "started  job", j)
        time.Sleep(time.Second)
        fmt.Println("worker", id, "finished job", j)
        results <- j * 2
    }
}
//为分布式任务创建工人池
func main() {
    const numJobs = 5
    jobs := make(chan int, numJobs)
    results := make(chan int, numJobs)
    for w := 1; w <= 3; w++ {
        go worker(w, jobs, results)
    }
    for j := 1; j <= numJobs; j++ {
        jobs <- j
    }
    close(jobs)
    for a := 1; a <= numJobs; a++ {
        <-results
    }
}

输出：
~ go run .
worker 3 started  job 1
worker 2 started  job 3
worker 1 started  job 2
worker 1 finished job 2
worker 2 finished job 3
worker 3 finished job 1
worker 1 started  job 4
worker 2 started  job 5
worker 2 finished job 5
worker 1 finished job 4
~

ps:

我们的最后一步将深入探讨 Worker 池，这是并发编程中的一个重要概念。

我们定义了一个 Worker 函数，用于处理来自一个通道的作业，并将结果发送到另一个通道。

在第九步中，我们将创建一个由三个 goroutines 组成的 Worker 池，分配任务并收集结果，从而有效地管理并发执行。

结论

在结束本课的探索时，你已经通过 Go 的 goroutines 和通道掌握了并发能力。

无论是处理不同的任务、无缝交换信息，还是优化工作共享，您都已经深入了解了并发编程的核心。

这种新发现的能力让你能够提高代码的性能、响应速度和效率。