我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
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func GetGID() uint64 {
b := make([]byte, 64)
b = b[:runtime.Stack(b, false)]
b = bytes.TrimPrefix(b, []byte("goroutine "))
b = b[:bytes.IndexByte(b, ' ')]
n, _ := strconv.ParseUint(string(b), 10, 64)
return n
}
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补充:Go语言并发协程Goroutine和通道channel
Go语言并发协程Goroutine
1.1 Go语言竞争状态
有并发,就有资源竞争,如果两个或者多个 goroutine 在没有相互同步的情况下,访问某个共享的资源,比如同时对该资源进行读写时,就会处于相互竞争的状态,这就是并发中的资源竞争。
并发本身并不复杂,但是因为有了资源竞争的问题,就使得我们开发出好的并发程序变得复杂起来,因为会引起很多莫名其妙的问题。
以下代码就会出现竞争状态:
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import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
)
var (
count int32
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go incCount()
go incCount()
wg.Wait()
fmt.Println(count)
}
func incCount() {
defer wg.Done()
for i := 0; i < 2; i++ {
value := count
runtime.Gosched()
value++
count = value
}
}
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count 变量没有任何同步保护,所以两个 goroutine 都会对其进行读写,会导致对已经计算好的结果被覆盖,以至于产生错误结果。
代码中的 runtime.Gosched() 是让当前 goroutine 暂停的意思,退回执行队列runq,让其他等待的 goroutine 运行,目的是为了使资源竞争的结果更明显,下次运行暂停的goroutine时从断点处开始。
分析程序运行过程:
g1 读取到 count 的值为 0;
然后 g1 暂停了,切换到 g2 运行,g2 读取到 count 的值也为 0;
g2 暂停,切换到 g1暂停的位置继续运行,g1 对 count+1,count 的值变为 1;
g1 暂停,切换到 g2,g2 刚刚已经获取到值 0,对其 +1,最后赋值给 count,其结果还是 1;
可以看出 g1 对 count+1 的结果被 g2 给覆盖了,两个 goroutine 都 +1 而结果还是 1。
通过上面的分析可以看出,之所以出现上面的问题,是因为两个 goroutine 相互覆盖结果。
所以我们对于同一个资源的读写必须是原子化的,也就是说,同一时间只能允许有一个 goroutine 对共享资源进行读写操作。 此例子的共享资源就是count
通过go build -race生成一个可以执行文件,然后再运行这个可执行文件,就可以检测资源竞争信息,看到打印出的检测信息。如下
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WARNING: DATA RACE
Read at 0x000000619cbc by goroutine 8:
main.incCount()
D:/code/src/main.go:25 +0x80// goroutine 8 在代码 25 行读取共享资源value := count
Previous write at 0x000000619cbc by goroutine 7:
main.incCount()
D:/code/src/main.go:28 +0x9f// goroutine 7 在代码 28行修改共享资源count=value
Goroutine 8 (running) created at:
main.main()
D:/code/src/main.go:17 +0x7e
Goroutine 7 (finished) created at:
main.main()
D:/code/src/main.go:16 +0x66//两个 goroutine 都是从 main 函数的 16、17 行通过 go 关键字启动的。
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Found 1 data race(s)
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1.2 锁住共享资源
Go语言提供了传统的同步 goroutine 的机制,就是对共享资源加锁。atomic 和 sync 包里的一些函数就可以对共享的资源进行加锁操作。
1.2.1 原子函数
原子函数能够以很底层的加锁机制来同步访问整型变量和指针
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import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
"sync/atomic"
)
var (
counter int64
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go incCounter(1)
go incCounter(2)
wg.Wait() //等待goroutine结束
fmt.Println(counter)
}
func incCounter(id int) {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
atomic.AddInt64(&counter, 1) //安全的对counter加1
runtime.Gosched()
}
}
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上述代码中使用了 atmoic 包的 AddInt64 函数,这个函数会同步整型值的加法,方法是强制同一时刻只能有一个 gorountie 运行并完成这个加法操作。
另外两个有用的原子函数是 LoadInt64 和 StoreInt64。这两个函数提供了一种安全地读和写一个整型值的方式。下面的代码就使用了 LoadInt64 和 StoreInt64 函数来创建一个同步标志,这个标志可以向程序里多个 goroutine 通知某个特殊状态。
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import (
"fmt"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
var (
shutdown int64
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
wg.Add(2)
go doWork("A")
go doWork("B")
time.Sleep(1 * time.Second)
fmt.Println("Shutdown Now")
atomic.StoreInt64(&shutdown, 1)
wg.Wait()
}
func doWork(name string) {
defer wg.Done()
for {
fmt.Printf("Doing %s Work\n", name)
time.Sleep(250 * time.Millisecond)
if atomic.LoadInt64(&shutdown) == 1 {
fmt.Printf("Shutting %s Down\n", name)
break
}
}
}
--output--
Doing A Work
Doing B Work
Doing B Work
Doing A Work
Doing A Work
Doing B Work
Doing B Work
Doing A Work//前8行顺序每次运行时都不一样
Shutdown Now
Shutting A Down
Shutting B Down//A和B都shut down后,由wg.Done()把计数器置0
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上面代码中 main 函数使用 StoreInt64 函数来安全地修改 shutdown 变量的值。如果哪个 doWork goroutine 试图在 main 函数调用 StoreInt64 的同时调用 LoadInt64 函数,那么原子函数会将这些调用互相同步,保证这些操作都是安全的,不会进入竞争状态。
1.2.2 锁
见上篇文章,上面的例子为保持同步,取消竞争,可照以下操作:
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func incCounter(id int) {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
//同一时刻只允许一个goroutine进入这个临界区
mutex.Lock()
{
value := counter
runtime.Gosched()//退出当前goroutine,调度器会再次分配这个 goroutine 继续运行。
value++
counter = value
}
mutex.Unlock() //释放锁,允许其他正在等待的goroutine进入临界区
}
}
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1.3 通道chan
统统将通道两端的goroutine理解为生产者-消费者模式。
通道的数据接收一共有以下 4 种写法。
阻塞接收数据
阻塞模式接收数据时,将接收变量作为<-操作符的左值,格式如下:
data := <-ch
执行该语句时将会阻塞,直到接收到数据并赋值给 data 变量。
2) 非阻塞接收数据
使用非阻塞方式从通道接收数据时,语句不会发生阻塞,格式如下:
data, ok := <-ch
data:表示接收到的数据。未接收到数据时,data 为通道类型的零值。
ok:表示是否接收到数据。
非阻塞的通道接收方法可能造成高的 CPU 占用,因此使用非常少。如果需要实现接收超时检测,可以配合 select 和计时器 channel 进行
3) 循环接收数据
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import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
// 构建一个通道,这里有没有缓冲都可,因为是收了就发,无需阻塞等待
ch := make(chan int)
// 开启一个并发匿名函数
go func() {
// 从3循环到0
for i := 3; i >= 0; i-- {
// 发送3到0之间的数值
ch <- i
// 每次发送完时等待
time.Sleep(time.Second)
}
}()
// 遍历接收通道数据
for data := range ch {
// 打印通道数据
fmt.Println(data)
// 当遇到数据0时, 退出接收循环
if data == 0 {
break
}
}
}
--output--
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1.3.1 单向通道
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ch := make(chan int)
// 声明一个只能写入数据的通道类型, 并赋值为ch
var chSendOnly chan<- int = ch
或
ch := make(chan<- int)
//声明一个只能读取数据的通道类型, 并赋值为ch
var chRecvOnly <-chan int = ch
或
ch := make(<-chan int)
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1.3.2 优雅的关闭通道
1.3.3 无缓冲的通道
如果两个 goroutine 没有同时准备好,通道会导致先执行发送或接收操作的 goroutine 阻塞等待。(阻塞指的是由于某种原因数据没有到达,当前协程(线程)持续处于等待状态,直到条件满足才解除阻塞)这种对通道进行发送和接收的交互行为本身就是同步的。其中任意一个操作都无法离开另一个操作单独存在。
在网球比赛中,两位选手会把球在两个人之间来回传递。选手总是处在以下两种状态之一,要么在等待接球,要么将球打向对方。可以使用两个 goroutine 来模拟网球比赛,并使用无缓冲的通道来模拟球的来回
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// 这个示例程序展示如何用无缓冲的通道来模拟
// 2 个goroutine 间的网球比赛
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"sync"
"time"
)
// wg 用来等待程序结束
var wg sync.WaitGroup
func init() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
}
// main 是所有Go 程序的入口
func main() {
// 创建一个无缓冲的通道
court := make(chan int)
// 计数加 2,表示要等待两个goroutine
wg.Add(2)
// 启动两个选手
go player("Nadal", court)
go player("Djokovic", court)
// 发球
court <- 1
// 等待游戏结束
wg.Wait()
}
// player 模拟一个选手在打网球
func player(name string, court chan int) {
// 在函数退出时调用Done 来通知main 函数工作已经完成
defer wg.Done()
for {
// 等待球被击打过来
ball, ok := <-court
if !ok {
// 如果通道被关闭,我们就赢了
fmt.Printf("Player %s Won\n", name)
return
}
// 选随机数,然后用这个数来判断我们是否丢球
n := rand.Intn(100)
if n%13 == 0 {
fmt.Printf("Player %s Missed\n", name)
// 关闭通道,表示我们输了
close(court)
return
}
// 显示击球数,并将击球数加1
fmt.Printf("Player %s Hit %d\n", name, ball)
ball++
// 将球打向对手,为啥这里是把ball发送到另一个go协程?
//因为court无缓冲,此时另一个go协程正好在等待接收court内的值,所以此时转向另一个go协程代码
court <- ball
}
}
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1.3.4 有缓冲的通道
有缓冲的通道是一种在被接收前能存储一个或者多个值的通道。这种类型的通道并不强制要求 goroutine 之间必须同时完成发送和接收,发送和接受的阻塞条件为只有在通道中没有要接收的值时,接收动作才会阻塞。只有在通道没有可用缓冲区容纳被发送的值时,发送动作才会阻塞。
有缓冲的通道和无缓冲的通道之间的一个很大的不同:无缓冲的通道保证进行发送和接收的 goroutine 会在同一时间进行数据交换;有缓冲的通道没有这种保证。
为什么要给通道限制缓冲区大小?
通道(channel)是在两个 goroutine 间通信的桥梁。使用 goroutine 的代码必然有一方提供数据,一方消费数据。当提供数据一方的数据供给速度大于消费方的数据处理速度时,如果通道不限制长度,那么内存将不断膨胀直到应用崩溃。因此,限制通道的长度有利于约束数据提供方的供给速度,供给数据量必须在消费方处理量+通道长度的范围内,才能正常地处理数据。
1.3.5 channel超时机制
select 机制不是专门为超时而设计的,却能很方便的解决超时问题,因为 select 的特点是只要其中有一个 case 已经完成,程序就会继续往下执行,而不会考虑其他 case 的情况。
基本语句为:
每个 case 语句里必须是一个 IO 操作,
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select {
case <-chan1:
// 如果chan1成功读到数据,则进行该case处理语句
case chan2 <- 1:
// 如果成功向chan2写入数据,则进行该case处理语句
default:
// 如果上面都没有成功,则进入default处理流程
}
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例子,注意之所以输出5个num,是因为select里的time.After在这里的意思是ch通道无值可以接收的时候的3s后才print超时,即最多ch通道最多阻塞等待3s
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func main() {
ch := make(chan int)
quit := make(chan bool)
//新开一个协程
go func() {
for {
select {
case num := <-ch:
fmt.Println("num = ", num)
case <-time.After(3 * time.Second):
fmt.Println("超时")
quit <- true
}
}
}() //别忘了()
for i := 0; i < 5; i++ {
ch <- i
time.Sleep(time.Second)//主协程进入休眠状态,等待上面的go协程运行并进入阻塞等待状态,就这样来回运行,并通过chan通信
}
<-quit
fmt.Println("程序结束")
}
--output--
num = 0
num = 1
num = 2
num = 3
num = 4
超时
程序结束
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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/niyuelin1990/article/details/76689428