GO协程

协程（goroutine)

我们称之为 Go 协程是因为现有的术语 — 线程、协程、进程等等 — 无法准确传达它的含义。 Go 协程具有简单的模型：它是与其它 Go 协程并发运行在同一地址空间的函数。它是轻量级的，所有消耗几乎就只有栈空间的分配。而且栈最开始是非常小的，所以它们很廉价，仅在需要时才会随着堆空间的分配（和释放）而变化。

Go 协程在多线程操作系统上可实现多路复用，因此若一个线程阻塞，比如说等待 I/O，那么其它的线程就会运行。Go 协程的设计隐藏了线程创建和管理的诸多复杂性。

在函数或方法前添加 go 关键字能够在新的 Go 协程中调用它。当调用完成后，该 Go 协程也会安静地退出。（效果有点像 Unix Shell 中的 & 符号，它能让命令在后台运行。）

go list.Sort()  // 同时运行 list.Sort ; 不需要等待

匿名函数在协程中调用非常方便：

func Announce(message string, delay time.Duration) {
    go func() {
        time.Sleep(delay)
        fmt.Println(message)
    }()  // 注意括号 - 必须调用函数
}

在 Go 中，匿名函数都是闭包：其实现在保证了函数内引用变量的生命周期与函数的活动时间相同。

这些函数没什么实用性，因为它们没有实现完成时的信号处理。因此，我们需要信道。

信道

信道与映射一样，也需要通过 make 来分配内存。其结果值充当了对底层数据结构的引用。若提供了一个可选的整数形参，它就会为该信道设置缓冲区大小。默认值是零，表示不带缓冲的或同步的信道。

ci := make(chan int)            // 整数无缓冲信道
cs := make(chan *os.File, 100)  // 指向文件的指针的缓冲信道

无缓冲信道在通信时会同步交换数据，它能确保（两个 Go 协程的）计算处于确定状态。

我们在后台启动了排序操作。信道使得启动的 Go 协程等待排序完成。

c := make(chan int)  // 创建一个无缓冲的类型为整型的 channel 。
//用 goroutine 开始排序；当它完成时，会在信道上发信号。
go func() {
    list.Sort()
    c <- 1  // 发送一个信号，这个值并没有具体意义
}()
doSomethingForAWhile()
<-c   // 等待 sort 执行完成，然后从 channel 取值

接收者在收到数据前会一直阻塞。若信道是不带缓冲的，那么在接收者收到值前，发送者会一直阻塞；若信道是带缓冲的，则发送者仅在值被复制到缓冲区前阻塞；若缓冲区已满，发送者会一直等待直到某个接收者取出一个值为止。

带缓冲的信道可被用作信号量，例如限制吞吐量。

var sem = make(chan int, MaxOutstanding)

func handle(r *Request) {
    sem <- 1    // 等待活动队列清空。
    process(r)  // 可能需要很长时间。
    <-sem       // 完成；使下一个请求可以运行。
}

func Serve(queue chan *Request) {
    for {
        req := <-queue
        go handle(req)  // 无需等待 handle 结束。
    }
}

在此例中，进入的请求会被传递给 handle，它向信道内发送一个值，处理请求后将值从信道中取回，以便让该 “信号量” 准备迎接下一次请求。信道缓冲区的容量决定了同时调用 process 的数量上限，因此我们在初始化时首先要填充至它的容量上限。

一旦有 MaxOutstanding 个处理程序正在执行 process，缓冲区已满的信道的操作都暂停接收更多操作，直到至少一个程序完成并从缓冲区接收。

并行化

这些设计的另一个应用是在多 CPU 核心上实现并行计算。如果计算过程能够被分为几块可独立执行的过程，它就可以在每块计算结束时向信道发送信号，从而实现并行处理。

如我们在对一系列向量项进行极耗资源的操作，而每个项的值计算是完全独立的。

type Vector []float64

// 将此操应用至 v[i], v[i+1] ... 直到 v[n-1]
func (v Vector) DoSome(i, n int, u Vector, c chan int) {
    for ; i < n; i++ {
        v[i] += u.Op(v[i])
    }
    c <- 1    // signal that this piece is done
}

我们在循环中启动了独立的处理块，每个 CPU 将执行一个处理。它们有可能以乱序的形式完成并结束，但这没有关系；我们只需在所有 Go 协程开始后接收，并统计信道中的完成信号即可。

const numCPU = 4 // CPU 核心数

func (v Vector) DoAll(u Vector) {
    c := make(chan int, numCPU)  // 缓冲区是可选的，但明显用上更好
    for i := 0; i < numCPU; i++ {
        go v.DoSome(i*len(v)/numCPU, (i+1)*len(v)/numCPU, u, c)
    }
    // 排空信道。
    for i := 0; i < numCPU; i++ {
        <-c    // 等待任务完成
    }
    // 一切完成
}

注意不要混淆并发（concurrency）和并行（parallelism）的概念：
并发是用可独立执行组件构造程序的方法，而并行则是为了效率在多 CPU 上平行地进行计算。尽管 Go 的并发特性能够让某些问题更易构造成并行计算，但 Go 仍然是种并发而非并行的语言，且 Go 的模型并不适合所有的并行问题。

posted @ 2021-08-15 22:31 misaka-mikoto 阅读(1254) 评论(0) 编辑收藏举报

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