关于学习Go语言的并发编程

开始之前,介绍一下​最近很火的开源技术,低代码。

作为一种软件开发技术逐渐进入了人们的视角里,它利用自身独特的优势占领市场一角——让使用者可以通过可视化的方式,以更少的编码,更快速地构建和交付应用软件,极大程度地降低了软件的开发、配置、部署和培训成本。

应用地址:https://www.jnpfsoft.com 开发语言:Java/.net

这是一个基于 Java Boot/.Net Core 构建的简单、跨平台快速开发框架。前后端封装了上千个常用类,方便扩展;采用微服务、前后端分离架构,集成了代码生成器,支持前后端业务代码生成,满足快速开发;框架集成了表单、报表、图表、大屏等各种常用的 Demo 方便直接使用;后端框架支持 Vue2、Vue3,平台即可私有化部署,也支持 K8S 部署。

关于并发

Go 语言的创始人Rob Pike 曾说过:并行关乎执行,并发关乎结构。他认为:
• 并发是一种程序设计方法:将一个程序分解成多个小片段,每个小片段独立执行;并发程序的小片段之间可以通过通信相互协作。
• 并行是有关执行的,它表示同时进行一些计算任务。

程序小片段之间通讯不同语言实现不同,比如:传统语言Java使用共享内存方式达到线程之间通讯,而Go语言channel来进行通讯。

原生线程、Java线程、Goroutine

Java中的多线程,由 JVM 在 Java 堆中分配内存来存储线程的相关信息,包括线程栈、程序计数器等。当需要执行 Java 线程时,它会向操作系统请求分配一个或多个原生线程(例如 POSIX 线程或 Windows 线程),操作系统分配成功后,JVM 会将 Java 线程与这些原生线程进行映射,并建立关联,并在需要时将 Java 线程的状态同步到相应的原生线程中。

由此可以看出,Java线程和原生线程1:1对应,由操作系统(OS)调度算法执行,该并发以下特点:

  • 线程栈默认空间大且不支持动态伸缩,Java 默认最小都是1MB,Linux 默认 8MB;
  • 线程切换创建、销毁以及线程间上下文切换的代价都较大。
  • 线程通过共享内存进行通讯,

POSIX线程(Pthreads)是C函数、类型和常数的集合,用于创建和管理线程。它是POSIX标准的一个子集,提供在BeagleBone Black上使用C/C++应用程序实现线程所需的一切。

原生线程就是操作系统线程或叫系统线程。

Go语言引入用户层轻量级线程(Goroutine),它由Go运行时负责调度。Goroutine相比传统操作系统线程而言有如下优势。

  • 资源占用小,每个Goroutine的初始栈大小仅为2KB,且支持动态伸缩,避免内存浪费;
  • 由Go运行时而不是操作系统调度,goroutine上下文切换代价较小;
  • 内置channel作为goroutine间通信原语,为并发设计提供强大支撑。

了解Go调度原理

Go 语言实现了调度器(scheduler),它负责将 goroutine 分配到原生线程上执行。

G-P-M模型

Go 语言中的调度模型(G-P-M模型)它包含了三个重要组件:G(goroutine)、P(processor)、M(machine)。

GPM

  • G(goroutine):一个执行单元,这里也就是 goroutine,它包含了执行代码所需的信息,比如栈空间、程序计数器等。
  • P(processor):P 一个逻辑处理器,它负责执行 goroutine。每个 P 维护了一个 goroutine 队列,它可以将 goroutine 分配到 M(系统线程)上执行。P 的数量由 GOMAXPROCS 环境变量决定,默认值为 CPU 的逻辑核心数。
  • M(machine):一个系统线程(machine),它负责执行 goroutine 的真正计算工作。M 与操作系统的线程直接绑定,负责实际的计算任务,比如执行 goroutine 的函数、系统调用等。Go 语言的调度器会将多个 goroutine 映射到少量的系统线程上执行。

抢占式调度

在上面模型中,如果某个G处于死循环或长时间执行(比如:进行系统调用,IO操作),那么P队列里面的G就长时间得不到执行,为了解决此问题,需要使用抢占式调度。

Java 中有以下两种抢占式调度算法

  1. 优先级调度(Priority Scheduling)

    • 每个线程都有一个优先级,高优先级的线程会比低优先级的线程更容易获得CPU的执行权(注意:设置了优先级不是绝对优先执行,只是概率上高)。
    • 在Java中,线程的优先级范围是从Thread.MIN_PRIORITY(1)到Thread.MAX_PRIORITY(10),默认是Thread.NORM_PRIORITY(5)。
  2. 时间片轮转调度(Round Robin Scheduling)

    • 每个线程被分配一个固定的时间片,当该线程的时间片用完时,操作系统会暂停它的执行,将CPU控制权交给下一个线程。
    • 在Java中,时间片轮转调度通过yield()方法来实现。当线程调用yield()时,它就会主动放弃CPU的执行权,让其他线程有机会执行。

Go 语言与Java抢占调度不同,Java是实际上是操作系统时间片轮转调度,发生在内核层。Go 抢占调度是发生在用户层,由 Go 运行时管理,通过软件定时器和抢占点来实现抢占。

Go 程序启动时会创建一个线程(称为监控线程),该线程运行一个内部函数 sysmon ,用来进行系统监控任务,如垃圾回收、抢占调度、监视死锁等。这个函数在后台运行,确保 Go 程序的正常运行。

func main() {
  ...
    if GOARCH != "wasm" { 
     // 系统栈上的函数执行
        systemstack(func() {  
            newm(sysmon, nil, -1) // 用于创建新的 M(机器,代表一个操作系统线程)。
        })
    } 
  ...
}

sysmon 每20us~10ms启动一次,大体工作:

  • 释放闲置超过5分钟的span物理内存;
  • 如果超过2分钟没有垃圾回收,强制执行;
  • 将长时间未处理的netpoll结果添加到任务队列;
  • 向长时间运行的G任务发出抢占调度;
  • 收回因syscall长时间阻塞的P。

具体来说,以下情况会触发抢占式调度:

  1. 系统调用:当一个 goroutine 执行系统调用时,调度器会将该 goroutine 暂停,并将处理器分配给其他可运行的 goroutine。一旦系统调用完成,被暂停的 goroutine 可以继续执行。
  2. 函数调用:当一个 goroutine 调用一个阻塞的函数(如通道的发送和接收操作、锁的加锁和解锁操作等)时,调度器会将该 goroutine 暂停,并将处理器分配给其他可运行的 goroutine。一旦被阻塞的函数可以继续执行,被暂停的 goroutine 可以继续执行。
  3. 时间片耗尽:每个 goroutine 在运行一段时间后都会消耗一个时间片。当时间片耗尽时,调度器会将当前正在运行的 goroutine 暂停,并将处理器分配给其他可运行的 goroutine。被暂停的 goroutine 将会被放入到就绪队列中,等待下一次调度。

GO并发模型

Go 使用 CSP(Communicating Sequential Processes,通信顺序进程)并发编程模型,该模型由计算机科学家 Tony Hoare 在 1978 年提出。

在Go中,针对CSP模型提供了三种并发原语:

  • goroutine:对应CSP模型中的P(原意是进程,在这里也就是goroutine),封装了数据的处理逻辑,是Go运行时调度的基本执行单元。
  • channel:对应CSP模型中的输入/输出原语,用于goroutine之间的通信和同步。
  • select:用于应对多路输入/输出,可以让goroutine同时协调处理多个channel操作。

Go 奉行“不要通过共享内存来通信,而应通过通信来共享内存。”,也就是推荐通过channel来传递值,让goroutine相互通讯协作。

channel 分为无缓冲和有缓冲,使用通道时遵循以下规范:

  1. 在无缓冲通道上,每一次发送操作都有对应匹配的接收操作。
  2. 对于从无缓冲通道进行的接收,发生在对该通道进行的发送完成之前。
  3. 对于带缓冲的通道(缓存大小为C),通道中的第K个接收完成操作发生在第K+C个发送操作完成之前。
  4. 如果将C=0就是无缓冲的通道,也就是第K个接收完成在第K个发送完成之前。
func sender(ch chan<- int, done chan<- bool) {
    fmt.Println("Sending...")
    ch <- 42 // 发送数据到无缓冲通道
    fmt.Println("Sent")
    done <- true // 发送完成信号
}

func receiver(ch <-chan int, done <-chan bool) {
    <-done // 等待发送操作完成信号
    fmt.Println("Receiving...")
    val := <-ch // 从无缓冲通道接收数据
    fmt.Println("Received:", val)
}

func main() {
    ch := make(chan int) // 创建无缓冲通道
    done := make(chan bool) // 用于发送操作完成信号

    go sender(ch, done)   // 启动发送goroutine
    go receiver(ch, done) // 启动接收goroutine

    time.Sleep(2 * time.Second) // 等待一段时间以观察结果
}

有缓冲通道

func sender(ch chan<- int) {
    for i := 0; i < 5; i++ {
        fmt.Println("Sending:", i)
        ch <- i // 发送数据到通道
        fmt.Println("Sent:", i)
    }
    close(ch)
}

func receiver(ch <-chan int) {
    for {
        val, ok := <-ch // 从通道接收数据
        if !ok {
            fmt.Println("Channel closed")
            return
        }
        fmt.Println("Received:", val)
        time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟接收操作耗时
    }
}

func main() {
    ch := make(chan int, 2) // 创建带缓冲大小为2的通道

    go sender(ch)   // 启动发送goroutine
    go receiver(ch) // 启动接收goroutine

    time.Sleep(10 * time.Second) // 等待一段时间以观察结果
}

Go并发场景

并行计算

利用goroutine并发执行任务,加速计算过程。

// calculateSquare 是一个计算数字平方的函数,它模拟了一个耗时的计算过程。
func calculateSquare(num int, resultChan chan<- int) {
    time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟耗时计算
    resultChan <- num * num
}

func main() {
    nums := []int{1, 2, 3, 4, 5}
    resultChan := make(chan int)

    // 启动多个goroutine并发计算数字的平方
    for _, num := range nums {
        go calculateSquare(num, resultChan)
    }

    // 从通道中接收计算结果并打印
    for range nums {
        result := <-resultChan
        fmt.Println("Square:", result)
    }
    close(resultChan)
}

IO密集型任务

在处理IO密集型任务时,可以使用goroutine和channel实现并发读写操作,提高IO效率。

// fetchURL 函数用于获取指定URL的内容,并将结果发送到通道resultChan中。
func fetchURL(url string, resultChan chan<- string) {
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        resultChan <- fmt.Sprintf("Error fetching %s: %s", url, err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        resultChan <- fmt.Sprintf("Error reading response from %s: %s", url, err)
        return
    }
    resultChan <- string(body)
}

func main() {
    urls := []string{"https://example.com", "https://example.org", "https://example.net"}
    resultChan := make(chan string)

    // 启动多个goroutine并发获取URL的内容
    for _, url := range urls {
        go fetchURL(url, resultChan)
    }

    // 从通道中接收结果并打印
    for range urls {
        result := <-resultChan
        fmt.Println("Response:", result)
    }
    close(resultChan)
}

并发数据处理

对于需要同时处理多个数据流的情况,可以使用goroutine和channel实现并发数据处理,例如数据流的合并、拆分、过滤等操作。

// processData 函数用于处理从dataStream中接收的数据,并将处理结果发送到resultChan中。
func processData(dataStream <-chan int, resultChan chan<- int) {
    for num := range dataStream {
        resultChan <- num * 2 // 假设处理数据是将数据乘以2
    }
}

func main() {
    dataStream := make(chan int)
    resultChan := make(chan int)

    // 产生数据并发送到dataStream中
    go func() {
        for i := 1; i <= 5; i++ {
            dataStream <- i
        }
        close(dataStream)
    }()

    // 启动goroutine并发处理数据
    go processData(dataStream, resultChan)

    // 从通道中接收处理结果并打印
    for range dataStream {
        result := <-resultChan
        fmt.Println("Processed Data:", result)
    }
    close(resultChan)
}

并发网络编程

编写网络服务器或客户端时,可以利用goroutine处理每个连接,实现高并发的网络应用。

// handler 是一个HTTP请求处理函数,它会向客户端发送"Hello, World!"的响应。
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
}

func main() {
    // 注册HTTP请求处理函数
    http.HandleFunc("/", handler)

    // 启动HTTP服务器并监听端口8080
    go http.ListenAndServe(":8080", nil)
    fmt.Println("Server started on port 8080")

    // 使用select{}使主goroutine保持运行状态,以便HTTP服务器能够处理请求
    select {}
}

定时任务和周期性任务

// task 是一个需要定时执行的任务函数。
func task() {
    fmt.Println("Task executed at:", time.Now())
}

func main() {
    ticker := time.NewTicker(1 * time.Second)
    defer ticker.Stop()

    // 循环等待定时器的触发并执行任务
    for {
        select {
        case <-ticker.C:
            task()
        }
    }
}

工作池

通过创建一组goroutine来处理任务池中的任务,可以有效地控制并发数量,适用于需要限制并发的情况。

// worker 是一个工作函数,它会从jobs通道中接收任务,并将处理结果发送到results通道中。
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
    for job := range jobs {
        fmt.Printf("Worker %d started job %d\n", id, job)
        time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟工作时间
        fmt.Printf("Worker %d finished job %d\n", id, job)
        results <- job * 2 // 假设工作的结果是输入的两倍
    }
}

func main() {
    const numJobs = 10
    const numWorkers = 3

    jobs := make(chan int, numJobs)    // 缓冲channel用于发送任务
    results := make(chan int, numJobs) // 用于接收任务结果

    // 启动多个worker goroutine
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 1; i <= numWorkers; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(id int) {
            defer wg.Done()
            worker(id, jobs, results)
        }(i)
    }

    // 发送任务到jobs channel
    for j := 1; j <= numJobs; j++ {
        jobs <- j
    }
    close(jobs) // 关闭jobs channel

    // 等待所有worker完成并收集结果
    go func() {
        wg.Wait()
        close(results)
    }()

    // 从通道中接收处理结果并打印
    for result := range results {
        fmt.Println("Result:", result)
    }
}

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