golang 记录一次协程和协程池的使用,利用ants协程池来处理定时器导致服务全部阻塞

本文主要是介绍golang 记录一次协程和协程池的使用,利用ants协程池来处理定时器导致服务全部阻塞,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

在实习的项目中有一个地方遇到了需要协程池的地方,在mt推荐下使用了ants库。因此在此篇记录一下自己学习使用此库的情况。
在这里插入图片描述

场景描述

此服务大致是一个kafka消息接收、发送相关。接收消息,根据参数设置定时器进行重发。
通过这里新建kafka服务,并在kratos框架的依赖注入使用。

func NewxxxxKafka {
RegisterSubscriber(context.TODO(), t, c.Group, false, handler.HandlerFunc(), nil)
}

这是其中的HandlerFunc,在其中调用到Save部分逻辑操作。


func (h *xxxxxxxxxxx) HandlerFunc() broker.Handler {return func(ctx context.Context, event broker.Event) error {return h.uc.Save(ctx, msg)}
}

这个是我的逻辑部分,其中RetryAtTime中,会设置定时器,并进行执行。在此之前涉及部分数据库操作。


func (uc *xxxx) Save() error {//部分数据库操作go uc.ms.RetryAtTime(ctx, id, UnixNextRetryTime)//其中有定时器
}

如果此处不使用协程,那么所有消息接收,都会因为定时器而卡死在主线程。

单使用wg.group的方案

单给定时器加协程


func (uc *xxxx) Save() error {var wg sync.WaitGroup//部分数据库操作go uc.ms.RetryAtTime(ctx, id, UnixNextRetryTime)//其中有定时器wg.Add(1)defer wg.Done()return nil
}

单给定时器使用协程,并没有实现真正的并发,只是在协程中去运行了定时器的逻辑,其他所有操作依旧是单线程的。
这样可以解决定时器阻塞的问题,但系统性能并没有提升。

消费消息时候加协程

将加协程移到HandlerFunc处,可以实现并发的处理消息。


func (h *xxxxx) HandlerFunc() broker.Handler {return func(ctx context.Context, event broker.Event) error {h.wg.Add(1) // 增加等待组计数go func() {defer h.wg.Done() // 完成后减少等待组计数err := h.uc.Save(ctx, msg); err != nil }()return nil}
}

这里需要注意,不能在handlerfunc中去var wg sync.waitgroup。因为这样的话每次调用都会新声明一个,那么每一个wg也只和一个goroutine关联了。需要写到结构体中。

但毕竟涉及到数据库操作,协程中操作数据库,可能会导致一些问题。(虽然我这里业务逻辑好像只有一个增和查,没什么影响)

使用ants协程池

使用协程池管理协程:struct中新增pool

type xxxx struct {
//    xxxxxxxxxxxxx//wg     sync.WaitGroupPool *ants.Pool
}

初始化,在此处设置协程池的容量。因为考虑到有大量的定时器,所以选择了一个相较于目前数据,较大的协程池。


func Newxxxx(xxxxx
) *xxxx {pool, err := ants.NewPool(10000)if err != nil {log.Fatalf("failed to create ants Pool: %v", err)}return &xxxx{//xxxxxPool:   pool,}
}

使用,主要是pool.Submit(func())函数,像池子中添加一个用于并发执行的函数即可。其余就交给池子底层去解决了。


func (h *xxx) HandlerFunc() broker.Handler {return func(ctx context.Context, event broker.Event) error {return h.Pool.Submit(func() {//xxxxxxif err := h.uc.Save(ctx, msg); err != nil {h.logger.Error("failed to save message", "error", err)}})}
}

记得在外层关闭池子


func NewxxxxxKafka()  {for _, t := range c.Topics {if err := ks.RegisterSubscriber(context.TODO(), t, c.Group, false, handler.HandlerFunc(), nil); err != nil {log.Fatal(err)}defer handler.Pool.Release()}}

总结

主要是记录了一次自己对协程池的使用,在此过程中,从仅使用协程处理定时器,到使用协程处理整个方法实现并发,再到使用协程池。后续会进行ants库底层源码的学习。

这篇关于golang 记录一次协程和协程池的使用,利用ants协程池来处理定时器导致服务全部阻塞的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/590831

相关文章

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

Spring Security简介、使用与最佳实践

《SpringSecurity简介、使用与最佳实践》SpringSecurity是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架,本文给大家介绍SpringSec... 目录一、如何理解 Spring Security?—— 核心思想二、如何在 Java 项目中使用?——

springboot中使用okhttp3的小结

《springboot中使用okhttp3的小结》OkHttp3是一个JavaHTTP客户端,可以处理各种请求类型,比如GET、POST、PUT等,并且支持高效的HTTP连接池、请求和响应缓存、以及异... 在 Spring Boot 项目中使用 OkHttp3 进行 HTTP 请求是一个高效且流行的方式。

javacv依赖太大导致jar包也大的解决办法

《javacv依赖太大导致jar包也大的解决办法》随着项目的复杂度和依赖关系的增加,打包后的JAR包可能会变得很大,:本文主要介绍javacv依赖太大导致jar包也大的解决办法,文中通过代码介绍的... 目录前言1.检查依赖2.更改依赖3.检查副依赖总结 前言最近在写项目时,用到了Javacv里的获取视频

Java使用Javassist动态生成HelloWorld类

《Java使用Javassist动态生成HelloWorld类》Javassist是一个非常强大的字节码操作和定义库,它允许开发者在运行时创建新的类或者修改现有的类,本文将简单介绍如何使用Javass... 目录1. Javassist简介2. 环境准备3. 动态生成HelloWorld类3.1 创建CtC

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e