golang 最吸引人的地方可能就是并发了，无论代码的编写上，还是性能上面，golang 都有绝对的优势
学习一个语言的并发特性，我喜欢实现一个生产者消费者模型，这个模型非常经典，适用于很多的并发场景，下面我通过这个模型，来简单介绍一下 golang 的并发编程
go 并发语法
协程 go
协程是 golang 并发的最小单元，类似于其他语言的线程，只不过线程的实现借助了操作系统的实现，每次线程的调度都是一次系统调用，需要从用户态切换到内核态，这是一项非常耗时的操作，因此一般的程序里面线程太多会导致大量的性能耗费在线程切换上。而在 golang 内部实现了这种调度，协程在这种调度下面的切换非常的轻量级，成百上千的协程跑在一个 golang 程序里面是很正常的事情
golang 为并发而生，启动一个协程的语法非常简单，使用 go 关键字即可
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go func () {
// do something
}
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同步信号 sync.WaitGroup
多个协程之间可以通过 sync.WaitGroup 同步，这个类似于 Linux 里面的信号量
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var wg sync.WaitGroup // 申明一个信号量
wg.Add(1) // 信号量加一
wg.Done() // 信号量减一
wg.Wait() // 信号量为正时阻塞，直到信号量为0时被唤醒
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通道 chan
通道可以理解为一个消息队列，生产者往队列里面放，消费者从队列里面取。通道可以使用 close 关闭
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ic := make(chan int, 10) // 申明一个通道
ic <- 10 // 往通道里面放
i := <- ic // 从通道里面取
close(ic) // 关闭通道
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生产者消费者实现
定义产品类
这个产品类根据具体的业务需求定义
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type Product struct {
name int
value int
}
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生产者
如果 stop 标志不为 false，不断地往通道里面放 product，完成之后信号量完成
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func producer(wg *sync.WaitGroup, products chan<- Product, name int, stop *bool) {
for !*stop {
product := Product{name: name, value: rand.Int()}
products <- product
fmt.Printf("producer %v produce a product: %#v\n", name, product)
time.Sleep(time.Duration(200+rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
}
wg.Done()
}
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消费者
不断地从通道里面取 product，然后作对应的处理，直到通道被关闭，并且 products 里面为空， for 循环才会终止，而这正是我们期望的
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func consumer(wg *sync.WaitGroup, products <-chan Product, name int) {
for product := range products {
fmt.Printf("consumer %v consume a product: %#v\n", name, product)
time.Sleep(time.Duration(200+rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
}
wg.Done()
}
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主线程
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var wgp sync.WaitGroup
var wgc sync.WaitGroup
stop := false
products := make(chan Product, 10)
// 创建 5 个生产者和 5 个消费者
for i := 0; i < 5; i++ {
go producer(&wgp, products, i, &stop)
go consumer(&wgc, products, i)
wgp.Add(1)
wgc.Add(1)
}
time.Sleep(time.Duration(1) * time.Second)
stop = true // 设置生产者终止信号
wgp.Wait() // 等待生产者退出
close(products) // 关闭通道
wgc.Wait() // 等待消费者退出
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补充：Go并发编程--通过channel实现生产者消费者模型
概述
生产者消费者模型是多线程设计的经典模型，该模型被广泛的应用到各个系统的多线程/进程模型设计中。
本文介绍了Go语言中channel的特性，并通过Go语言实现了两个生产者消费者模型。
channel的一些特性
在Go中channel是非常重要的协程通信的手段，channel是双向的通道，通过channel可以实现协程间数据的传递，通过channel也可以实现协程间的同步（后面会有介绍）。
本文介绍的生产者消费者模型主要用到了channel的以下特性：任意时刻只能有一个协程能够对channel中某一个item进行访问。
单生产者单消费者模型
把生产者和消费者都放到一个无线循环中，这个和我们的服务器端的任务处理非常相似。生产者不断的向channel中放入数据，而消费者不断的从channel中取出数据，并对数据进行处理（打印）。
由于生产者的协程不会退出，所以channel的写入会永久存在，这样当channel中没有放入数据时，消费者端将会阻塞，等待生产者端放入数据。
代码的实现如下：
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package main
import (
"fmt"
"time"
)
var ch1 chan int = make(chan int)
var bufChan chan int = make(chan int, 1000)
var msgChan chan int = make(chan int)
func sum(a int, b int) {
ch1 <- a + b
}
// write data to channel
func writer(max int) {
for {
for i := 0; i < max; i++ { // 简单的向channel中放入一个整数
bufChan <- i
time.Sleep(1 * time.Millisecond) //控制放入的频率
}
}
}
// read data fro m channel
func reader(max int) {
for {
r := <-bufChan
fmt.Printf("read value: %d\n", r)
}
// 通知主线程，工作结束了，这一步可以省略
msgChan <- 1
}
func testWriterAndReader(max int) {
go writer(max)
go reader(max)
// writer 和reader的任务结束了，主线程会得到通知
res := <-msgChan
fmt.Printf("task is done: value=%d\n", res)
}
func main() {
testWriterAndReader(100)
}
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多生产者消费者模型
我们可以利用channel在某个时间点只能有一个协程能够访问其中的某一个数据，的特性来实现生产者消费者模型。由于channel具有这样的特性，我们在放数据和消费数据时可以不需要加锁。
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package main
import (
"time"
"fmt"
"os"
)
var ch1 chan int = make(chan int)
var bufChan chan int = make(chan int, 1000)
var msgChan chan string = make(chan string)
func sum(a int, b int) {
ch1 <- a + b
}
// write data to channel
func writer(max int) {
for {
for i := 0; i < max; i++ {
bufChan <- i
fmt.Fprintf(os.Stderr, "%v write: %d\n", os.Getpid(), i)
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}
}
}
// read data fro m channel
func reader(name string) {
for {
r := <-bufChan
fmt.Printf("%s read value: %d\n", name, r)
}
msgChan <- name
}
func testWriterAndReader(max int) {
// 开启多个writer的goroutine，不断地向channel中写入数据
go writer(max)
go writer(max)
// 开启多个reader的goroutine，不断的从channel中读取数据，并处理数据
go reader("read1")
go reader("read2")
go reader("read3")
// 获取三个reader的任务完成状态
name1 := <-msgChan
name2 := <-msgChan
name3 := <-msgChan
fmt.Println("%s,%s,%s: All is done!!", name1, name2, name3)
}
func main() {
testWriterAndReader(100)
}
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输出如下：
read3 read value: 0
80731 write: 0
80731 write: 0
read1 read value: 0
80731 write: 1
read2 read value: 1
80731 write: 1
read3 read value: 1
80731 write: 2
read2 read value: 2
80731 write: 2
... ...
总结
本文通过channel实现了经典的生产者和消费者模型，利用了channel的特性。但要注意，当消费者的速度小于生产者时，channel就有可能产生拥塞，导致占用内存增加，所以，在实际场景中需要考虑channel的缓冲区的大小。
设置了channel的大小，当生产的数据大于channel的容量时，生产者将会阻塞，这些问题都是要在实际场景中需要考虑的。
一个解决办法就是使用一个固定的数组或切片作为环形缓冲区，而非channel，通过Sync包的机制来进行同步，实现生产者消费者模型，这样可以避免由于channel满而导致消费者端阻塞。
但，对于环形缓冲区而言，可能会覆盖老的数据，同样需要考虑具体的使用场景。关于环形缓冲区的原理和实现，在分析Sync包的使用时再进一步分析。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/hatlonely/article/details/7951910