golang使用协程池处理高并发

转载自 https://blog.csdn.net/Jeanphorn/article/details/79018205

写在前面

Go语言作为新兴的语言，最近发展势头很是迅猛，其最大的特点就是原生支持并发。它使用的是“协程（goroutine）模型”，和传统基于 OS 线程和进程实现不同，Go
语言的并发是基于用户态的并发，这种并发方式就变得非常轻量，能够轻松运行几万并发逻辑。

Go 的并发属于 CSP 并发模型的一种实现，CSP 并发模型的核心概念是：“不要通过共享内存来通信，而应该通
过通信来共享内存”。这在 Go 语言中的实现就是 Goroutine 和 Channel。

场景描述

在一些场景下，有大规模请求（十万或百万级qps），我们处理的请求可能不需要立马知道结果，例如数据的打点，文件的上传等等。这时候我们需要异步化处理。常用的方法有使用resque、MQ、RabbitMQ等。这里我们在Golang语言里进行设计实践。

方案演进

1. 直接使用goroutine

在Go语言原生并发的支持下，我们可以直接使用一个goroutine（如下方式）去并行处理这个请求。但是，这种方法明显有些不好的地方，我们没法控制goroutine产生数量，如果处理程序稍微耗时，在单机万级十万级qps请求下，goroutine大规模爆发，内存暴涨，处理效率会很快下降甚至引发程序崩溃。

...
go handle(request)
...

   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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1. goroutine协同带缓存的管道

• 我们定义一个带缓存的管道；

var queue = make(chan job, MAX_QUEUE_SIZE)
   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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• 然后起一个协程处理管道传来的请求；

go func(){
   for {
    select {
        case job := <-queue:
            job.Do(request)
        case <- quit:
            return
    }

   }
}()

   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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• 接收请求，发送job进行处理

job := &Job{request}

queue <- job
   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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讲真，这种方法使用了缓冲队列一定程度上了提高了并发，但也是治标不治本，大规模并发只是推迟了问题的发生时间。当请求速度远大于队列的处理速度时，缓冲区很快被打满，后面的请求一样被堵塞了。

1. job队列+工作池

只用缓冲队列不能解决根本问题，这时候我们可以参考一下线程池的概念，定一个工作池（协程池），来限定最大goroutine数目。每次来新的job时，从工作池里取出一个可用的worker来执行job。这样一来即保障了goroutine的可控性，也尽可能大的提高了并发处理能力。

工作池实现

• 首先，我们定义一个job的接口, 具体内容由具体job实现；

type Job interface {
    Do() error
}
   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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• 然后定义一下job队列和work池类型，这里我们work池也用golang的channel实现。

// define job channel
type JobChan chan Job

// define worker channer
type WorkerChan chan JobChan

   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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我们分别维护一个全局的job队列和工作池。

var (
    JobQueue          JobChan
    WorkerPool        WorkerChan
)

   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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• worker的实现。每一个worker都有一个job channel，在启动worker的时候会被注册到work pool中。启动后通过自身的job channel取到job并执行job。

type Worker struct {
    JobChannel JobChan
    quit       chan bool
}

func (w *Worker) Start() {
    go func() {
        for {
            // regist current job channel to worker pool
            WorkerPool <- w.JobChannel
            select {
            case job := <-w.JobChannel:
                if err := job.Do(); err != nil {
                    fmt.printf("excute job failed with err: %v", err)
                }
            // recieve quit event, stop worker
            case <-w.quit:
                return
            }
        }
    }()
}
   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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• 实现一个分发器（Dispatcher）。分发器包含一个worker的指针数组，启动时实例化并启动最大数目的worker，然后从job队列中不断取job选择可用的worker来执行job。

func NewWorker() *Worker {
	return &Worker{
		JobChannel: make(chan Job),
		quit:       make(chan bool)}
}

type Dispatcher struct {
    Workers []*Worker
    quit    chan bool
}

func (d *Dispatcher) Run() {
    for i := 0; i < MaxWorkerPoolSize; i++ {
        worker := NewWorker()
        d.Workers = append(d.Workers, worker)
        worker.Start()
    }

    for {
        select {
        case job := <-JobQueue:
            go func(job Job) {
                jobChan := <-WorkerPool
                jobChan <- job
            }(job)
        // stop dispatcher
        case <-d.quit:
            return
        }
    }
}


   
   
   
   

   
   
   
   

    
    
    
    
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感谢

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