一文带你更方便的控制 goroutine
上一篇我们讲了 go-zero 中的并发工具包 core/syncx。
从整体分析来看，并发组件主要通过 channel + mutex 控制程序中协程之间沟通。
Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.
不要通过共享内存来通信，而应通过通信来共享内存。
本篇来聊 go-zero 对 Go 中 goroutine 支持的并发组件。
我们回顾一下，go原生支持的 goroutine 控制的工具有哪些？
go func()开启一个协程sync.WaitGroup控制多个协程任务编排sync.Cond协程唤醒或者是协程等待
那可能会问 go-zero 为什么还要拿出来讲这些？回到 go-zero 的设计理念：工具大于约定和文档。
那么就来看看，go-zero 提供哪些工具？
threading
虽然 go func() 已经很方便，但是有几个问题：
- 如果协程异常退出，无法追踪异常栈
- 某个异常请求触发panic，应该做故障隔离，而不是整个进程退出，容易被攻击
我们看看 core/threading 包提供了哪些额外选择：
func GoSafe(fn func()) {
go RunSafe(fn)
}
func RunSafe(fn func()) {
defer rescue.Recover()
fn()
}
func Recover(cleanups ...func()) {
for _, cleanup := range cleanups {
cleanup()
}
if p := recover(); p != nil {
logx.ErrorStack(p)
}
}
GoSafe
threading.GoSafe() 就帮你解决了这个问题。开发者可以将自己在协程中需要完成逻辑，以闭包的方式传入，由 GoSafe() 内部 go func()；
当开发者的函数出现异常退出时，会在 Recover() 中打印异常栈，以便让开发者更快确定异常发生点和调用栈。
NewWorkerGroup
我们再看第二个：WaitGroup。日常开发，其实 WaitGroup 没什么好说的，你需要 N 个协程协作 ：wg.Add(N) ，等待全部协程完成任务：wg.Wait()，同时完成一个任务需要手动 wg.Done()。
可以看的出来，在任务开始 -> 结束 -> 等待，整个过程需要开发者关注任务的状态然后手动修改状态。
NewWorkerGroup 就帮开发者减轻了负担，开发者只需要关注：
- 任务逻辑【函数】
- 任务数【
workers】
然后启动 WorkerGroup.Start()，对应任务数就会启动：
func (wg WorkerGroup) Start() {
// 包装了sync.WaitGroup
group := NewRoutineGroup()
for i := 0; i < wg.workers; i++ {
// 内部维护了 wg.Add(1) wg.Done()
// 同时也是 goroutine 安全模式下进行的
group.RunSafe(wg.job)
}
group.Wait()
}
worker 的状态会自动管理，可以用来固定数量的 worker 来处理消息队列的任务，用法如下：
func main() {
group := NewWorkerGroup(func() {
// process tasks
}, runtime.NumCPU())
group.Start()
}
Pool
这里的 Pool 不是 sync.Pool。sync.Pool 有个不方便的地方是它池化的对象可能会被垃圾回收掉，这个就让开发者疑惑了，不知道自己创建并存入的对象什么时候就没了。
go-zero 中的 pool：
pool中的对象会根据使用时间做懒销毁；- 使用
cond做对象消费和生产的通知以及阻塞； - 开发者可以自定义自己的生产函数，销毁函数；
那我来看看生产对象，和消费对象在 pool 中时怎么实现的：
func (p *Pool) Get() interface{} {
// 调用 cond.Wait 时必须要持有c.L的锁
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
for {
// 1. pool中对象池是一个用链表连接的nodelist
if p.head != nil {
head := p.head
p.head = head.next
// 1.1 如果当前节点：当前时间 >= 上次使用时间+对象最大存活时间
if p.maxAge > 0 && head.lastUsed+p.maxAge < timex.Now() {
p.created--
// 说明当前节点已经过期了 -> 销毁节点对应的对象，然后继续寻找下一个节点
// 【⚠️：不是销毁节点，而是销毁节点对应的对象】
p.destroy(head.item)
continue
} else {
return head.item
}
}
// 2. 对象池是懒加载的，get的时候才去创建对象链表
if p.created < p.limit {
p.created++
// 由开发者自己传入：生产函数
return p.create()
}
p.cond.Wait()
}
}
func (p *Pool) Put(x interface{}) {
if x == nil {
return
}
// 互斥访问 pool 中nodelist
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
p.head = &node{
item: x,
next: p.head,
lastUsed: timex.Now(),
}
// 放入head，通知其他正在get的协程【极为关键】
p.cond.Signal()
}
上述就是 go-zero 对 Cond 的使用。可以类比 生产者-消费者模型，只是在这里没有使用 channel 做通信，而是用 Cond 。这里有几个特性：
- Cond和一个Locker关联，可以利用这个Locker对相关的依赖条件更改提供保护。
- Cond可以同时支持
Signal和Broadcast方法，而Channel只能同时支持其中一种。
总结
工具大于约定和文档，一直是 go-zero 设计主旨之一；也同时将平时业务沉淀到组件中，这才是框架和组件的意义。
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https://github.com/tal-tech/go-zero
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