(一)Go 起步
(二)变量
(三)运算符、流程控制
(四)函数
(五)容器
(六)结构体
(七)并发
并发指在同一时间内可以执行多个任务。并发编程含义比较广泛,包含多线程编程、多进程编程及分布式程序等。本章讲解的并发含义属于多线程编程。
Go 语言通过编译器运行时(runtime),从语言上支持了并发的特性。Go 语言的并发通过 goroutine 特性完成。goroutine 类似于线程,但是可以根据需要创建多个 goroutine 并发工作。goroutine 是由 Go 语言的运行时调度完成,而线程是由操作系统调度完成。
Go 语言还提供 channel 在多个 goroutine 间进行通信。goroutine 和 channel 是 Go 语言秉承的 CSP(Communicating Sequential Process)并发模式的重要实现基础。本章中,将详细为大家讲解 goroutine 和 channel 及相关特性。
Go 从语言层面就支持并发。同时实现了自动垃圾回收机制。
进程/线程
并发/并行
协程/线程
优雅的并发编程范式,完善的并发支持,出色的并发性能是Go语言区别于其他语言的一大特色。使用Go语言开发服务器程序时,就需要对它的并发机制有深入的了解。
Goroutine
goroutine
是一种非常轻量级的实现,可在单个进程里执行成千上万的并发任务,它是Go语言并发设计的核心。
说到底goroutine
其实就是线程,但是它比线程更小,十几个goroutine
可能体现在底层就是五六个线程,而且Go语言内部也实现了goroutine
之间的内存共享。
使用 go 关键字就可以创建goroutine
,将 go 声明放到一个需调用的函数之前,在相同地址空间调用运行这个函数,这样该函数执行时便会作为一个独立的并发线程,这种线程在Go语言中则被称为goroutine
。
//go 关键字放在方法调用前新建一个 goroutine 并执行方法体
go GetThingDone(param1, param2);
//新建一个匿名方法并执行
go func(param1, param2) {
}(val1, val2)
//直接新建一个 goroutine 并在 goroutine 中执行代码块
go {
//do someting...
}
因为 goroutine 在多核 cpu 环境下是并行的,如果代码块在多个 goroutine 中执行,那么我们就实现了代码的并行。
如果需要了解程序的执行情况,怎么拿到并行的结果呢?需要配合使用channel进行。
channel
channel 是Go语言在语言级别提供的 goroutine 间的通信方式。我们可以使用 channel 在两个或多个 goroutine 之间传递消息。
channel 是进程内的通信方式,因此通过 channel 传递对象的过程和调用函数时的参数传递行为比较一致,比如也可以传递指针等。如果需要跨进程通信,我们建议用分布式系统的方法来解决,比如使用 Socket 或者 HTTP 等通信协议。Go语言对于网络方面也有非常完善的支持。
channel 是类型相关的,也就是说,一个 channel 只能传递一种类型的值,这个类型需要在声明 channel 时指定。如果对 Unix 管道有所了解的话,就不难理解 channel,可以将其认为是一种类型安全的管道。
定义一个 channel 时,也需要定义发送到 channel 的值的类型,注意,必须使用 make 创建 channel,代码如下所示:
ci := make(chan int)
cs := make(chan string)
cf := make(chan interface{})
goroutine
轻量级线程goroutine
go 函数名( 参数列表 )
// 函数名:要调用的函数名。
// 参数列表:调用函数需要传入的参数。
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func running() {
var times int
// 构建一个无限循环
for {
times++
fmt.Println("tick", times)
// 延时1秒
time.Sleep(time.Second)
}
}
func main() {
// 并发执行程序
go running() // 使用 go 关键字让 running() 函数并发运行
// 接受命令行输入, 不做任何事情
var input string
fmt.Scanln(&input)
}
goruntine
go func( 参数列表 ){
函数体
}( 调用参数列表 )
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
go func() {
var times int
for {
times++
fmt.Println("tick", times)
time.Sleep(time.Second)
}
}()
var input string
fmt.Scanln(&input)
}
在工程上,有两种最常见的并发通信模型:共享数据和消息。
共享数据是指多个并发单元分别保持对同一个数据的引用,实现对该数据的共享。被共享的数据可能有多种形式,比如内存数据块、磁盘文件、网络数据等。在实际工程应用中最常见的无疑是内存了,也就是常说的共享内存。
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
)
var counter int = 0
func Count(lock *sync.Mutex) {
lock.Lock()
counter++
fmt.Println(counter)
lock.Unlock()
}
func main() {
lock := &sync.Mutex{}
for i := 0; i < 10; i++ {
go Count(lock)
}
for {
lock.Lock()
c := counter
lock.Unlock()
runtime.Gosched()
if c >= 10 {
break
}
}
}
们在 10 个 goroutine 中共享了变量 counter。每个 goroutine 执行完成后,会将 counter 的值加 1。因为 10 个 goroutine 是并发执行的,所以我们还引入了锁,也就是代码中的 lock 变量。每次对 n 的操作,都要先将锁锁住,操作完成后,再将锁打开。
在 main 函数中,使用 for 循环来不断检查 counter 的值(同样需要加锁)。当其值达到 10 时,说明所有 goroutine 都执行完毕了,这时主函数返回,程序退出。
事情好像开始变得糟糕了。实现一个如此简单的功能,却写出如此臃肿而且难以理解的代码。想象一下,在一个大的系统中具有无数的锁、无数的共享变量、无数的业务逻辑与错误处理分支,那将是一场噩梦。这噩梦就是众多 C/C++ 开发者正在经历的,其实 Java 和 C# 开发者也好不到哪里去。
Go语言既然以并发编程作为语言的最核心优势,当然不至于将这样的问题用这么无奈的方式来解决。Go语言提供的是另一种通信模型,即以消息机制而非共享内存作为通信方式。
消息机制认为每个并发单元是自包含的、独立的个体,并且都有自己的变量,但在不同并发单元间这些变量不共享。每个并发单元的输入和输出只有一种,那就是消息。这有点类似于进程的概念,每个进程不会被其他进程打扰,它只做好自己的工作就可以了。不同进程间靠消息来通信,它们不会共享内存。
Go语言提供的消息通信机制被称为 channel。
有并发,就有资源竞争,如果两个或者多个goroutine
在没有相互同步的情况下,访问某个共享的资源,比如同时对该资源进行读写时,就会处于相互竞争的状态,这就是并发中的资源竞争。
并发本身并不复杂,但是因为有了资源竞争的问题,就使得我们开发出好的并发程序变得复杂起来,因为会引起很多莫名其妙的问题。
对于同一个资源的读写必须是原子化的,也就是说,同一时间只能允许有一个 goroutine 对共享资源进行读写操作。
共享资源竞争的问题,非常复杂,并且难以察觉,Go 提供了一个工具帮助我们检查,这个就是go build -race 命令。在项目目录下执行这个命令,生成一个可以执行文件,然后再运行这个可执行文件,就可以看到打印出的检测信息。
Go语言提供了传统的同步goroutine
的机制,就是对共享资源加锁。atomic
和sync
包里的一些函数就可以对共享的资源进行加锁操作。
原子函数能够以很底层的加锁机制来同步访问整型变量和指针,示例代码如下所示:
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
"sync/atomic"
)
var (
counter int64
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go incCounter(1)
go incCounter(2)
wg.Wait() //等待goroutine结束
fmt.Println(counter)
}
func incCounter(id int) {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
atomic.AddInt64(&counter, 1) //安全的对counter加1
runtime.Gosched()
}
}
上述代码中使用了atmoic
包的AddInt64
函数,这个函数会同步整型值的加法,方法是强制同一时刻只能有一个gorountie
运行并完成这个加法操作。当goroutine
试图去调用任何原子函数时,这些goroutine
都会自动根据所引用的变量做同步处理。
另外两个有用的原子函数是LoadInt64
和StoreInt64
。这两个函数提供了一种安全地读和写一个整型值的方式。下面是代码就使用了LoadInt64
和StoreInt64
函数来创建一个同步标志,这个标志可以向程序里多个goroutine
通知某个特殊状态。
package main
import (
"fmt"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
var (
shutdown int64
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go doWork("A")
go doWork("B")
time.Sleep(1 * time.Second)
fmt.Println("Shutdown Now")
atomic.StoreInt64(&shutdown, 1)
wg.Wait()
}
func doWork(name string) {
defer wg.Done()
for {
fmt.Printf("Doing %s Work\n", name)
time.Sleep(250 * time.Millisecond)
if atomic.LoadInt64(&shutdown) == 1 {
fmt.Printf("Shutting %s Down\n", name)
break
}
}
}
上面代码中main
函数使用StoreInt64
函数来安全地修改shutdown
变量的值。如果哪个doWork goroutine
试图在main
函数调用StoreInt64
的同时调用LoadInt64
函数,那么原子函数会将这些调用互相同步,保证这些操作都是安全的,不会进入竞争状态。
另一种同步访问共享资源的方式是使用互斥锁,互斥锁这个名字来自互斥的概念。互斥锁用于在代码上创建一个临界区,保证同一时间只有一个goroutine
可以执行这个临界代码。
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
)
var (
counter int64
wg sync.WaitGroup
mutex sync.Mutex
)
func main() {
wg.Add(2)
go incCounter(1)
go incCounter(2)
wg.Wait()
fmt.Println(counter)
}
func incCounter(id int) {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
//同一时刻只允许一个goroutine进入这个临界区
mutex.Lock()
{
value := counter
runtime.Gosched()
value++
counter = value
}
mutex.Unlock() //释放锁,允许其他正在等待的goroutine进入临界区
}
}
同一时刻只有一个goroutine
可以进入临界区。之后直到调用Unlock
函数之后,其他goroutine
才能进去临界区。当调用runtime.Gosched
函数强制将当前goroutine
退出当前线程后,调度器会再次分配这个goroutine
继续运行。
GOMAXPROCS
调整并发的运行性能在 Go语言程序运行时(runtime)实现了一个小型的任务调度器。这套调度器的工作原理类似于操作系统调度线程,Go 程序调度器可以高效地将 CPU 资源分配给每一个任务。传统逻辑中,开发者需要维护线程池中线程与 CPU 核心数量的对应关系。同样的,Go 地中也可以通过 runtime.GOMAXPROCS() 函数做到,格式为:
runtime.GOMAXPROCS(逻辑CPU数量)
逻辑CPU数量可以有如下几种数值:
1:多核并发执行。
一般情况下,可以使用 runtime.NumCPU() 查询 CPU 数量,并使用 runtime.GOMAXPROCS() 函数进行设置,例如:
runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
// Go 1.5 版本之前,默认使用的是单核心执行。从 Go 1.5 版本开始,默认执行上面语句以便让代码并发执行,最大效率地利用 CPU。
// GOMAXPROCS 同时也是一个环境变量,在应用程序启动前设置环境变量也可以起到相同的作用。
并发不是并行。并行是让不同的代码片段同时在不同的物理处理器上执行。并行的关键是同时做很多事情,而并发是指同时管理很多事情,这些事情可能只做了一半就被暂停去做别的事情了。
在很多情况下,并发的效果比并行好,因为操作系统和硬件的总资源一般很少,但能支持系统同时做很多事情。这种“使用较少的资源做更多的事情”的哲学,也是指导 Go语言设计的哲学。
如果希望让goroutine
并行,必须使用多于一个逻辑处理器。当有多个逻辑处理器时,调度器会将goroutine
平等分配到每个逻辑处理器上。这会让goroutine
在不同的线程上运行。不过要想真的实现并行的效果,用户需要让自己的程序运行在有多个物理处理器的机器上。否则,哪怕 Go语言运行时使用多个线程,goroutine
依然会在同一个物理处理器上并发运行,达不到并行的效果。
Go语言在GOMAXPROCS
数量与任务数量相等时,可以做到并行执行,但一般情况下都是并发执行。
七、goruntine
和coroutine
的区别
C#、Lua、Python 语言都支持 coroutine 特性。coroutine 与 goroutine 在名字上类似,都可以将函数或者语句在独立的环境中运行,但是它们之间有两点不同:
goroutines
意味着并行(或者可以以并行的方式部署),coroutines
一般来说不是这样的,goroutines
通过通道来通信;coroutines
通过让出和恢复操作来通信,goroutines
比coroutines
更强大,也很容易从coroutines
的逻辑复用到`goroutines。
狭义地说,goroutine
可能发生在多线程环境下,goroutine
无法控制自己获取高优先度支持;coroutine
始终发生在单线程,coroutine
程序需要主动交出控制权,宿主才能获得控制权并将控制权交给其他coroutine
。
goroutine
间使用channel
通信,coroutine
使用yield
和resume
操作。
goroutine
和coroutine
的概念和运行机制都是脱胎于早期的操作系统。
coroutine
的运行机制属于协作式任务处理,早期的操作系统要求每一个应用必须遵守操作系统的任务处理规则,应用程序在不需要使用 CPU 时,会主动交出 CPU 使用权。如果开发者无意间或者故意让应用程序长时间占用 CPU,操作系统也无能为力,表现出来的效果就是计算机很容易失去响应或者死机。
goroutine
属于抢占式任务处理,已经和现有的多线程和多进程任务处理非常类似。应用程序对 CPU 的控制最终还需要由操作系统来管理,操作系统如果发现一个应用程序长时间大量地占用 CPU,那么用户有权终止这个任务。
goroutine
之间通信的管道goroutine
是 Go语言程序的并发体的话,channels
就是它们之间的通信机制。
一个channels
是一个通信机制,它可以让一个goroutine
通过它给另一个goroutine
发送值信息。每个channel
都有一个特殊的类型,也就是channels
可发送数据的类型。一个可以发送int
类型数据的channel
一般写为chan int
。
Go语言提倡使用通信的方法代替共享内存,当一个资源需要在goroutine
之间共享时,通道在goroutine
之间架起了一个管道,并提供了确保同步交换数据的机制。声明通道时,需要指定将要被共享的数据的类型。可以通过通道共享内置类型、命名类型、结构类型和引用类型的值或者指针。
Go语言中的通道(channel)是一种特殊的类型。在任何时候,同时只能有一个goroutine
访问通道进行发送和获取数据。goroutine
间通过通道就可以通信。
通道像一个传送带或者队列,总是遵循先入先出(First In First Out)的规则,保证收发数据的顺序。
var 通道变量 chan 通道类型
注意:chan
类型的空值是nil
,声明后需要配合make
后才能使用。
通道是引用类型,需要使用make
进行创建,格式如下:
通道实例 := make(chan 数据类型)
ch1 := make(chan int) // 创建一个整型类型的通道
ch2 := make(chan interface{}) // 创建一个空接口类型的通道, 可以存放任意格式
type Equip struct{ /* 一些字段 */ }
ch2 := make(chan *Equip) // 创建Equip指针类型的通道, 可以存放*Equip
通道的发送使用特殊的操作符<-
,将数据通过通道发送的格式为:
通道变量 <- 值
// 通道变量:通过make创建好的通道实例。
// 值:可以是变量、常量、表达式或者函数返回值等。值的类型必须与ch通道的元素类型一致。
// 创建一个空接口通道
ch := make(chan interface{})
// 将0放入通道中
ch <- 0
// 将hello字符串放入通道中
ch <- "hello"
把数据往通道中发送时,如果接收方一直都没有接收,那么发送操作将持续阻塞。Go 程序运行时能智能地发现一些永远无法发送成功的语句并做出提示。
通道接收同样使用<-
操作符,通道接收有如下特性:
goroutine
间进行。阻塞模式接收数据时,将接收变量作为<-操作符的左值,格式如下:
data := <-ch
使用非阻塞方式从通道接收数据时,语句不会发生阻塞,格式如下:
data, ok := <-ch
// data:表示接收到的数据。未接收到数据时,data 为通道类型的零值。
// ok:表示是否接收到数据
// 非阻塞的通道接收方法可能造成高的 CPU 占用,因此使用非常少。如果需要实现接收超时检测,可以配合 select 和计时器 channel 进行。
阻塞接收数据后,忽略从通道返回的数据,格式如下:
<-ch
执行该语句时将会发生阻塞,直到接收到数据,但接收到的数据会被忽略。这个方式实际上只是通过通道在goroutine
间阻塞收发实现并发同步。
// 使用通道做并发同步的写法
package main
import (
"fmt"
)
func main() {
// 构建一个同步用的通道
ch := make(chan int)
// 开启一个并发匿名函数
go func() {
fmt.Println("start goroutine")
// 通过通道通知main的goroutine
// 匿名 goroutine 即将结束时,通过通道通知 main 的 goroutine,这一句会一直阻塞直到 main 的 goroutine 接收为止
ch <- 0
fmt.Println("exit goroutine")
}()
fmt.Println("wait goroutine")
// 等待匿名goroutine
// 开启 goroutine 后,马上通过通道等待匿名 goroutine 结束
<-ch
fmt.Println("all done")
}
通道的数据接收可以借用 for range 语句进行多个元素的接收操作,格式如下:
for data := range ch {
}
// 通道 ch 是可以进行遍历的,遍历的结果就是接收到的数据。数据类型就是通道的数据类型。通过 for 遍历获得的变量只有一个,data。
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
// 构建一个通道
ch := make(chan int)
// 开启一个并发匿名函数
go func() {
// 从3循环到0
for i := 3; i >= 0; i-- {
// 发送3到0之间的数值
ch <- i
// 每次发送完时等待
time.Sleep(time.Second)
}
}()
// 遍历接收通道数据
for data := range ch {
// 打印通道数据
fmt.Println(data)
// 当遇到数据0时, 退出接收循环
// 当接收到数值 0 时,停止接收。如果继续发送,由于接收 goroutine 已经退出,没有 goroutine 发送到通道,因此运行时将会触发宕机报错
if data == 0 {
break
}
}
}
var 通道实例 chan<- 元素类型 // 只能写入数据的通道
var 通道实例 <-chan 元素类型 // 只能读取数据的通道
ch := make(chan int)
// 声明一个只能写入数据的通道类型, 并赋值为ch
var chSendOnly chan<- int = ch
//声明一个只能读取数据的通道类型, 并赋值为ch
var chRecvOnly <-chan int = ch
time
包中的单向通道time
包中的计时器会返回一个timer
实例,代码如下:
timer := time.NewTimer(time.Second)
// timer 的 Timer 类定义如下
type Timer struct {
C <-chan Time
r runtimeTimer
}
// C 通道的类型就是一种只能读取的单向通道。
// 如果此处不进行通道方向约束,一旦外部向通道写入数据,将会造成其他使用到计时器的地方逻辑产生混乱
单向通道有利于代码接口的严谨性。
channel
close(ch)
// 判断一个 channel 是否已经被关闭
x, ok := <-ch
Go语言中无缓冲的通道(unbuffered channel)是指在接收前没有能力保存任何值的通道。这种类型的通道要求发送 goroutine 和接收 goroutine 同时准备好,才能完成发送和接收操作。
// 这个示例程序展示如何用无缓冲的通道来模拟
// 2 个goroutine 间的网球比赛
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"sync"
"time"
)
// wg 用来等待程序结束
var wg sync.WaitGroup
func init() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
}
// main 是所有Go 程序的入口
func main() {
// 创建一个无缓冲的通道
court := make(chan int)
// 计数加 2,表示要等待两个goroutine
wg.Add(2)
// 启动两个选手
go player("Nadal", court)
go player("Djokovic", court)
// 发球
court <- 1
// 等待游戏结束
wg.Wait()
}
// player 模拟一个选手在打网球
func player(name string, court chan int) {
// 在函数退出时调用Done 来通知main 函数工作已经完成
defer wg.Done()
for {
// 等待球被击打过来
ball, ok := <-court
if !ok {
// 如果通道被关闭,我们就赢了
fmt.Printf("Player %s Won\n", name)
return
}
// 选随机数,然后用这个数来判断我们是否丢球
n := rand.Intn(100)
if n%13 == 0 {
fmt.Printf("Player %s Missed\n", name)
// 关闭通道,表示我们输了
close(court)
return
}
// 显示击球数,并将击球数加1
fmt.Printf("Player %s Hit %d\n", name, ball)
ball++
// 将球打向对手
court <- ball
}
}
// 这个示例程序展示如何用无缓冲的通道来模拟
// 4 个goroutine 间的接力比赛
package main
import (
"fmt"
"sync"
"time"
)
// wg 用来等待程序结束
var wg sync.WaitGroup
// main 是所有Go 程序的入口
func main() {
// 创建一个无缓冲的通道
baton := make(chan int)
// 为最后一位跑步者将计数加1
wg.Add(1)
// 第一位跑步者持有接力棒
go Runner(baton)
// 开始比赛
baton <- 1
// 等待比赛结束
wg.Wait()
}
// Runner 模拟接力比赛中的一位跑步者
func Runner(baton chan int) {
var newRunner int
// 等待接力棒
runner := <-baton
// 开始绕着跑道跑步
fmt.Printf("Runner %d Running With Baton\n", runner)
// 创建下一位跑步者
if runner != 4 {
newRunner = runner + 1
fmt.Printf("Runner %d To The Line\n", newRunner)
go Runner(baton)
}
// 围绕跑道跑
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
// 比赛结束了吗?
if runner == 4 {
fmt.Printf("Runner %d Finished, Race Over\n", runner)
wg.Done()
return
}
// 将接力棒交给下一位跑步者
fmt.Printf("Runner %d Exchange With Runner %d\n",
runner,
newRunner)
baton <- newRunner
}
o语言中有缓冲的通道(buffered channel)是一种在被接收前能存储一个或者多个值的通道。这种类型的通道并不强制要求 goroutine 之间必须同时完成发送和接收。通道会阻塞发送和接收动作的条件也会不同。只有在通道中没有要接收的值时,接收动作才会阻塞。只有在通道没有可用缓冲区容纳被发送的值时,发送动作才会阻塞。
这导致有缓冲的通道和无缓冲的通道之间的一个很大的不同:无缓冲的通道保证进行发送和接收的 goroutine 会在同一时间进行数据交换;有缓冲的通道没有这种保证。
在无缓冲通道的基础上,为通道增加一个有限大小的存储空间形成带缓冲通道。带缓冲通道在发送时无需等待接收方接收即可完成发送过程,并且不会发生阻塞,只有当存储空间满时才会发生阻塞。同理,如果缓冲通道中有数据,接收时将不会发生阻塞,直到通道中没有数据可读时,通道将会再度阻塞。
无缓冲通道保证收发过程同步。无缓冲收发过程类似于快递员给你电话让你下楼取快递,整个递交快递的过程是同步发生的,你和快递员不见不散。但这样做快递员就必须等待所有人下楼完成操作后才能完成所有投递工作。如果快递员将快递放入快递柜中,并通知用户来取,快递员和用户就成了异步收发过程,效率可以有明显的提升。带缓冲的通道就是这样的一个“快递柜”。
通道实例 := make(chan 通道类型, 缓冲大小)
package main
import "fmt"
func main() {
// 创建一个3个元素缓冲大小的整型通道
ch := make(chan int, 3)
// 查看当前通道的大小
fmt.Println(len(ch))
// 发送3个整型元素到通道
ch <- 1
ch <- 2
ch <- 3
// 查看当前通道的大小
fmt.Println(len(ch))
}
带缓冲通道在很多特性上和无缓冲通道是类似的。无缓冲通道可以看作是长度永远为 0 的带缓冲通道。因此根据这个特性,带缓冲通道在下面列举的情况下依然会发生阻塞:
为什么Go语言对通道要限制长度而不提供无限长度的通道?
通道(channel)是在两个 goroutine 间通信的桥梁。使用 goroutine 的代码必然有一方提供数据,一方消费数据。当提供数据一方的数据供给速度大于消费方的数据处理速度时,如果通道不限制长度,那么内存将不断膨胀直到应用崩溃。因此,限制通道的长度有利于约束数据提供方的供给速度,供给数据量必须在消费方处理量+通道长度的范围内,才能正常地处理数据。
channel
超时机制可以使用select
来设置超时。
虽然select
机制不是专门为超时而设计的,却能很方便的解决超时问题,因为select
的特点是只要其中有一个case
已经完成,程序就会继续往下执行,而不会考虑其他case
的情况。
select
的用法与switch
语言非常类似,由select
开始一个新的选择块,每个选择条件由case
语句来描述。
与switch
语句相比,select
有比较多的限制,其中最大的一条限制就是每个case
语句里必须是一个IO
操作,大致的结构如下:
select {
case <-chan1:
// 如果chan1成功读到数据,则进行该case处理语句
case chan2 <- 1:
// 如果成功向chan2写入数据,则进行该case处理语句
default:
// 如果上面都没有成功,则进入default处理流程
}
在一个 select 语句中,Go语言会按顺序从头至尾评估每一个发送和接收的语句。
如果其中的任意一语句可以继续执行(即没有被阻塞),那么就从那些可以执行的语句中任意选择一条来使用。
如果没有任意一条语句可以执行(即所有的通道都被阻塞),那么有如下两种可能的情况:
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
ch := make(chan int)
quit := make(chan bool)
//新开一个协程
go func() {
for {
select {
case num := <-ch:
fmt.Println("num = ", num)
case <-time.After(3 * time.Second):
fmt.Println("超时")
quit <- true
}
}
}() //别忘了()
for i := 0; i < 5; i++ {
ch <- i
time.Sleep(time.Second)
}
<-quit
fmt.Println("程序结束")
}