在Goroutines 并发模式(一)中,我们简单地通过boring函数的例子来粗略地阐述了通过channels来和goroutines交流的方法。在本篇中,我将从pattern的方向出发,通过对boring函数的例子进行各种改写,来讲解几种常见了goroutines的并发模式。
让我们先来回顾一下boring函数的例子。
func boring(msg string, c chan string) { for i := 0; ; i++ { c <- fmt.Sprintf("%s %d", msg, i) time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond) } } func main() { c := make(chan string) go boring("boring!", c) for i := 0; i < 5; i++ { fmt.Printf("You say: %q\n", <-c) } fmt.Println("You're boring; I'm leaving.") }
接下来,我会base于上面的这个例子,来介绍各种patterns。
由于go中的channel也是一种变量,所以我们可以通过返回channel的方式来传递结果
func boring(msg string) <-chan string { c := make(chan string) go func() { for i := 0; ; i++ { c <- fmt.Sprintf("%s %d", msg, i) time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond) } }() return c } func main(){ c := boring("boring!") for i := 0; i < 5; i++ { fmt.Printf("You say: %q\n", <-c) } fmt.Println("You're boring; I'm leaving.") }
通过这个例子,我们可以很容易想到其他运用返回结果channel的例子,这样做不仅使得程序更加的清晰,而且更加有利于的非阻塞过程的组织,因为我们可以在任何必要的时候通过结果channel读取结果。如此一来,我们可以将boring作为一种服务,就像下面的例子:
func main() { joe := boring("Joe") ann := boring("Ann") for i := 0; i < 5; i++ { fmt.Println(<-joe) fmt.Println(<-ann) } fmt.Println("You're both boring; I'm leaving.") }
func fanIn(input1, input2 <-chan string) <-chan string { c := make(chan string) go func() { for { c <- <-input1 } }() go func() { for { c <- <-input2 } }() return c } func main() { c := fanIn(boring("Joe"), boring("Ann")) for i := 0; i < 10; i++ { fmt.Println(<-c) } fmt.Println("You're both boring; I'm leaving.") }
我们通过fanIn函数将两个boring函数返回的结果channel给复合到了一个channel中,这样我们可以看到在main函数中通过复合后的channel读出的结果数据将是随机的。下面这张图很形象地的展现了多路复合模式的过程。
Go中的select其实和Unix/Linux下的多路复用的select在思想上有异曲同工之妙,我们可以通过Select来做很多很美妙的事情。首先,我们来改写fanin方法,把它改写为使用select的版本:
func fanIn(input1, input2 <-chan string) <-chan string { c := make(chan string) go func() { for { select { case s := <-input1: c <- s case s := <-input2: c <- s } } }() return c }
这里的select将同时监听多个channel,只要有其中一个channel可以读取数据,那么select就将解除阻塞状态,运行相应case下的代码。如果您写过一些高性能的并发程序,那么您一定早就发现select真乃神器,select不仅可以简化代码清晰逻辑,而且可以减少IO并发开销,大大增大并发吞吐量。
在goroutines中,有时候可能会因为等待某个channel而长期阻塞某个goroutine,所以我们需要为之增加超时的功能。下面例子将使用select实现超时功能。
func main() { c := boring("Joe") for { select { case s := <-c: fmt.Println(s) case <-time.After(1 * time.Second): fmt.Println("You're too slow.") return } } }
这里的time是go提供的一个库,After方法将返回一个在相应时间之后可以读取的channel,这样我们使用select就可以很方便得实现超时处理的功能。
那么我们怎么来控制一个goroutine,使它可以结束自己的使命正常结束呢?其实很简单,同样我们使用select来实现这个功能。
func boring(msg string, quit chan bool) <-chan string { c := make(chan string) go func() { for i := 0; ; i++ { select { case c <- fmt.Sprintf("%s: %d", msg, i): time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond) case <-quit: return } } }() return c } func main(){ quit := make(chan bool) c := boring("Joe", quit) for i := rand.Intn(10); i >= 0; i-- { fmt.Println(<-c) } quit <- true }
通过在boring的循环中增加一个select,在main中我们便可以通过向quit 写入数据的方式来控制boring的退出。换句话来讲,其实就是做到了不同goroutines间的一个交流罢了。
要说清楚什么是菊花链,让我们先看一幅图
我们看图说话,图中的gopher是一个一个channel,这些channel从头到尾连了起来。但我们把一个数据放到channel的头部的时候,通过传递,我们便可以从channel的尾部读出数据。是不是觉得这很像大家小时候玩的传悄悄话的游戏??具体实例如下:
func f(left, right chan int) { left <- 1 + <-right } func main() { const n = 100000 leftmost := make(chan int) right := leftmost left := leftmost for i := 0; i < n; i++ { right = make(chan int) go f(left, right) left = right } go func(c chan int) { c <- 1 }(right) fmt.Println(<-leftmost) }
上面代码初始化了100000个channel,并把他们按照顺序连接起来。最后向最右边的channel写入一个数据,从最左边的channel读出来。这种菊花链的模型非常适合作为过滤器filter来使用,通过channel来连接filter会显得十分方便。