关于Goroutine的原理

本文主要是介绍关于Goroutine的原理，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！

原理上的内容比较多，比如goroutine启动的时候要执行哪些相关的操作，一点一点的补充一下。

channel的基本原理

channel是go语言中的特殊的机制，既可以同步两个被并发执行的函数，又可以让这两个函数通过相互传递特定类型的值来进行通信。事实上这也是channel的两个主要功能。

按照通道在初始化时是否有缓冲值，又可以分为缓冲通道与非缓冲通道。通道初始化的时候也还是需要使用make进行，比如make(chan int,10)声明一个缓冲空间为10个int的通道，直接make(chan int)就是声明一个非缓冲通道

直接采用内建函数close(strChan)就可以关闭通道。应该保证在安全的情况下进行关闭通道的操作。基本的原则：内建函数 len(strChan)可以查看通道中当前有的元素的数量 cap(strChan)可以查看通道的总的容量，总容量一旦初始化之后就不会再发生改变了。

• 无论怎样都不应该在接收端关闭通道，因为无法判断发送端是否还有数据要发送，通道有一个很好的特性，就是发送端关闭通道后，接收端仍然可以正常接受已经存在通道中的数据。谁启的通道，谁最后负责关，是这个道理。
  
• 注意element , ok := <-chann 的这种语法， 如果通道被关闭则ok的值会变为false,element的值会变为该通道类型的零值，通常用ok这种语法来判断是否退出某个循环。

比如下面这段代码，同时也可以看下goroutine的相关使用模式：

package mainimport ("fmt""time"
)func main() {ch := make(chan int, 1)sign := make(chan byte, 2)go func() {for i := 0; i < 5; i++ {ch <- itime.Sleep(1 * time.Second)}close(ch)fmt.Println("The channel is closed.")sign <- 0}()go func() {//这个循环会一直尝试从ch中读取信息出来 即使ch已经被发送端关闭//但还是可以读信息出来 最后当ok 为false的时候 说明已经没有数据从ch中读出//跳出循环 注意这种判断方式for {fmt.Printf("before extract channel len: %v ,", len(ch))e, ok := <-chfmt.Printf("channel value: %d if extract ok :(%v) after extraction channel len : %v channel cap : %v \n", e, ok, len(ch), cap(ch))if !ok {break}time.Sleep(2 * time.Second)}fmt.Println("Done.")sign <- 1}()//要是不添加两次取值的操作的话 主进程就会马上结束 这里相当于是实现了一个//同步的操作 等待两个go func都结束之后 再结束主进程 注意这种技巧<-sign<-sign
}/*output:
before extract channel len: 1 ,channel value: 0 if extract ok :(true) after extraction channel len : 0 channel cap : 1
before extract channel len: 1 ,channel value: 1 if extract ok :(true) after extraction channel len : 0 channel cap : 1
before extract channel len: 1 ,channel value: 2 if extract ok :(true) after extraction channel len : 0 channel cap : 1
before extract channel len: 1 ,channel value: 3 if extract ok :(true) after extraction channel len : 0 channel cap : 1
The channel is closed.
before extract channel len: 1 ,channel value: 4 if extract ok :(true) after extraction channel len : 0 channel cap : 1
before extract channel len: 0 ,channel value: 0 if extract ok :(false) after extraction channel len : 0 channel cap : 1
Done.
*/

关于通道的基本原则

• 通道缓冲已经满了的时候，再向通道中发送数据，会造成Goroutine的阻塞，通道没有初始化，即值为nil的时候，向其中发送数据会造成通道永久阻塞。
  
• 关闭通道的操作应该由发送端来进行，通道关闭后，如果还有数据，接收端仍可以正常接受数据。
  
• 向通道中发送值，进行的是值传递

channel使用场景分析

使用场景（1）

注意 app.go文件夹中的 346 行左右开始地方的一个坑 注意time.After的返回值 由于放在了for循环中 因此 每次会新new 一个 channel出来 还有注意跳出多层循环的方式
主要参考的是《Go并发编程实战的相关内容》

代码如下：

package mainimport ("fmt""runtime"
)func main() {names := []string{"E", "H", "R", "J", "M"}for _, name := range names {go func() {fmt.Printf("Hello , %s \n", name)}()}//要是不添加runtime的话 就不会有内容输出//因为for循环执行速度太快了 直接循环结束跳出了最后的循环//之后 for循环中生成的5个go func 会被分别进行调度runtime.Gosched()
}/* output
Hello , M 
Hello , M 
Hello , M 
Hello , M 
Hello , M
*/

根据代码可以看出，具体循环的时候for循环中的go func 的调度并不是按照想象的那样，一次循环一个go func ，不要对go func的执行时机做任何假设。

优化方案

一种思路是把runtime.Gosched()函数放在每次for循环结束的时候，这样每次for循环之后，都会被重新调度一次，可能会出现正确的结果，并不是每次都准确，比如go func的程序需要运行一段时间，在这段运行的时间之内，可能就已经循环了几个元素过去了

package mainimport ("fmt""runtime""time"
)func main() {names := []string{"E", "H", "R", "J", "M", "N", "O", "P"}for _, name := range names {go func() {time.Sleep(1000 * time.Nanosecond)fmt.Printf("Hello , %s \n", name)}()runtime.Gosched()}}/* output:
Hello , E
Hello , J
Hello , J
Hello , P
Hello , P
Hello , P
*/

还有一种思路是采用传递参数的方式，就是给goroutine带上了参数，虽然goroutine已经脱离了main函数的控制，但是它已经带上了main函数给的烙印，相当于是某种解耦的感觉，for循环多次就不会影响打印的结果了，比如下面代码：

package mainimport ("fmt""runtime""time"
)func main() {names := []string{"E", "H", "R", "J", "M", "N", "O", "P"}for _, name := range names {go func(who string) {time.Sleep(1000 * time.Nanosecond)fmt.Printf("Hello , %s \n", who)}(name)}runtime.Gosched()}/* output:
Hello , E
Hello , H
Hello , R
Hello , J
Hello , M
*/

但是这个方法仍然很有问题，只能保证在函数执行时间很短的时候结果正常，而且不输出重复的内容，如果程序执行时间比较长的话，很有可能main函数会被提前结束，按顺序生成的多个goroutine在cpu那里会不会仍然按照顺序被调度执行？这个仍然不确定？有几个goroutine会不能被正常调度到并且执行，比如像上面的代码的输出样子，而且每次输出的结果也都是不确定的。

使用场景（2）

编码的时候遇到这样一个场景，服务创建成功之后，需要等待ip被分配，ip被分配好之后，服务才正式部署成功，最后将所有的信息返回给前台，于是打算这样实现，在服务创建成功之后就不断循环，查询ip如果分配成功了就返回，如果超过了时间也返回失败，最后这部分的代码像下面这样：

//一个时间控制的channel
//注意这个要在循环之外单独声明 否则每次都会分配一个新的 time.After的channel返回过来
t := time.After(time.Second * 10)//注意这种跳出多层循环的操作方式 要是单层使用break的话 仅仅跳出的是 select 那一层的循环A:for {select {//如果时间到了 就返回错误信息case <-t:log.Println("time out to allocate ip")//delete the se which deploy faileda.Ctx.ResponseWriter.Header().Set("Content-Type", "application/json")http.Error(a.Ctx.ResponseWriter, `{"errorMessage":"`+"deploy error : time out"+`"}`, 406)break A//如果时间没到 就是 t 还没有发回信息 select语句就默认跳转到default块中//执行查找ip是否分配的操作default://log.Println("logout:", <-timeout)sename := service.ObjectMeta.Labels["name"]podslist, err := a.Podip(sename)if err != nil {log.Println(err.Error())a.Ctx.ResponseWriter.Header().Set("Content-Type", "application/json")http.Error(a.Ctx.ResponseWriter, `{"errorMessage":"`+err.Error()+`"}`, 406)break A}if len(podslist) == 0 {continue} else {log.Println("allocation ok ......")a.Data["json"] = detaila.ServeJson()break A}}}

使用场景（3）

常常有这样一种场景，把某些信息从旧的资源池中取出来，经过一些加工处理，再放入新的资源池中，这个过程如果按传统的方式就是采用完全串行的方式效率会很低，粒度太粗了，具体的粒度可以细化以每次所取的单位资源为粒度。
比如以书上p339为例，有一个资源池存储这person的信息，将每个person从中取出来，之后进行一些处理，再存到新的资源池中，这里用oldarray以及newarray来模拟旧的和新的资源池：

具体的代码如下：

package main//参考go 并发编程实战 p337
import ("log""strconv""time"
)type Person struct {name stringage  intaddr string
}var oldpersonarray = [5]Person{}
var newpersonarray = [5]Person{}type PersonHandler interface {Batch(origs <-chan Person) <-chan PersonHandle(orig *Person)
}//struct 实现了personhandler 接口
type PersonHandlerImpl struct{}//从origs接收信息 处理之后再返回给新的channel
func (handler PersonHandlerImpl) Batch(origs <-chan Person) <-chan Person {dests := make(chan Person, 100)go func() {for {p, ok := <-origsif !ok {close(dests)break}handler.Handle(&p)log.Printf("old value : %v\n", p)//time.Sleep(time.Second)dests <- p}}()return dests
}//这里要使用引用传递
func (handler PersonHandlerImpl) Handle(orig *Person) {orig.addr = "new address"
}func getPersonHandler() PersonHandler {return &PersonHandlerImpl{}}//print the oldpersonarray into the chan<-Person
func fetchPerson(origs chan<- Person) {for _, v := range oldpersonarray {//fmt.Printf("get the value : %v %v \n", k, v)time.Sleep(time.Second)origs <- v}close(origs)}//fetch the value from the channel and store it into the newpersonarray
func savePerson(dest <-chan Person) <-chan int {intChann := make(chan int)go func() {index := 0for {p, ok := <-destif !ok {break}//time.Sleep(time.Second)log.Printf("new value transfer %v \n", p)newpersonarray[index] = pindex++}intChann <- 1}()return intChann
}func init() {//使用range的话是值传递 这里要给oldpersonarray赋值进来tmplen := len(oldpersonarray)for i := 0; i < tmplen; i++ {oldpersonarray[i].addr = "old address"oldpersonarray[i].age = ioldpersonarray[i].name = strconv.Itoa(i)}log.Printf("first print init value : %v\n", oldpersonarray)}
func main() {handeler := getPersonHandler()origs := make(chan Person, 100)dests := handeler.Batch(origs)//go func() { fetchPerson(origs) }()// 不加go func的话 要等这句执行完 才能执行下一句// 则orgis信息都输出 完全关闭掉 这个时候 从dest接收信息的语句才开始执行// 所以不会动态输出 这句加上go func的话 就会没隔 1s 动态输出// 如果将fetchPerson 再往前面放一句 则old value也不会动态输出fetchPerson(origs)sign := savePerson(dests)<-signlog.Printf("last print new value : %v \n", newpersonarray)}

整体的结构图如下：

代码基本分析:

• 首先声明一个 PersonHandler 的接口，之后声明一个struct PersonHandlerImpl 将接口中的两个方法都实现了，init函数用于进行oldarray的初始化工作。注意为了减少出错，内部的函数在方声明的时候都是单向的channel。
  
• 1，2 fetchperson从oldarray中区数据，并把数据存到origs channel中，注意最后取完数据到通道之后，要由发送方将channel关闭，否则可能造成deadlock。注意在main函数中，如果fech操作没有放到一个goroutine中来执行，就仍然是串行的，相当于是把数据都放入到channel中，另一端才开始取，没发挥出并发的优势。
  
• 3，4 Batch函数将person信息从origs中取出来，进行处理后，同时传到dests中，最后将dests返回，注意这里不是全部传入之后才将dests返回，而是新启动一个goroutine执行传入操作，同时将dests返回，注意要主动关闭channel。
  
• 5 savePerson操作接收一个<-chann 之后从中接受person信息，将值写入到新的资源池中，最后全部写入结束之后，传一个sign channel给主进程，结束。
  
• 总结，在需要动态输出信息的时候，goroutine往往是和channel结合在一起使用。最常见的用法是，一个goroutine负责向channel中写入数据，之后将channel返回，由其他进程取出信息。比如之前写过的一些websocket从前台接受信息，后台处理信息之后再动态返回给前台打出结果的模型，就和这个差不多，总之具体的异步执行流程要理清楚，都有哪些channel，负责传递的信息分别是什么。

这篇关于关于Goroutine的原理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！

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