Golang进阶——并发编程

这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第4篇笔记。

并发编程

如果想对Go并发编程进一步了解的话，推荐去写一个Go的秒杀系统进行实战演练。

并发介绍

进程和线程

• 进程是程序在操作系统中的一次执行过程，系统进行资源分配和调度的一个独立单位
• 线程是进程的一个执行实体，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位
• 一个进程可以创建和撤销多个线程；同一个进程中的多个线程之间可以并发执行

并发和并行

• 并发：多线程程序在一个核的cpu上运行
• 并行：多线程程序在多个核的cpu上运行

​

 

​

并发不是并行：

• 并发：主要由切换时间片来实现同时运行
• 并行：直接利用多核实现多线程的运行

go可以设置使用核数，以发挥多核计算机的能力。

线程和协程

• 线程：一个线程上可以跑多个协程，协程是轻量级的线程
• 协程：独立的栈空间，共享堆空间，调度由用户自己控制，本质上有点类似于用户级线程，这些用户级线程的调度也是自己实现的

Goroutine

goroutine是由官方实现的超级线程池。每个实例4~5KB的栈内存占用和由于实现机制而大幅减少的创建和销毁开销是go高并发的根本原因。

goroutine 奉行通过通信来共享内存，而不是共享内存来通信。

在java/c++中我们要实现并发编程的时候，我们通常需要自己维护一个线程池，并且需要自己去包装一个又一个的任务，同时需要自己去调度线程执行任务并维护上下文切换，这一切通常会耗费程序员大量的心智。那么能不能有一种机制，程序员只需要定义很多个任务，让系统去帮助我们把这些任务分配到CPU上实现并发执行呢？

Go语言中的goroutine就是这样一种机制，goroutine的概念类似于线程，但 goroutine是由Go的运行时（runtime）调度和管理的。Go程序会智能地将 goroutine 中的任务合理地分配给每个CPU。Go语言之所以被称为现代化的编程语言，就是因为它在语言层面已经内置了调度和上下文切换的机制。

在Go语言编程中你不需要去自己写进程、线程、协程，你的技能包里只有一个技能：goroutine，当你需要让某个任务并发执行的时候，你只需要把这个任务包装成一个函数，开启一个goroutine去执行这个函数就可以了，就是这么简单粗暴。

使用goroutine

Go语言中使用goroutine非常简单，只需要在调用函数的时候在前面加上go关键字，就可以为一个函数创建一个goroutine。

一个goroutine必定对应一个函数，可以创建多个goroutine去执行相同的函数。

启动单个goroutine

启动goroutine的方式非常简单，只需要在调用的函数（普通函数和匿名函数）前面加上一个go关键字。

示例：先看以下代码：

 package main
 ​
 import "fmt"
 ​
 func main() {
    hello()
    fmt.Println("main goroutine done!")
 }
 ​
 func hello() {
    fmt.Println("Hello Goroutine!")
 }

运行结果为：

可以看到在这个示例中hello函数和下面的语句是串行的，执行的结果是打印完Hello Goroutine!后打印main goroutine done!。

接下来我们在调用hello函数前面加上关键字go，也就是启动一个goroutine去执行hello这个函数：

 package main
 ​
 import "fmt"
 ​
 func main() {
    go hello() // 启动另外一个goroutine去执行hello函数
    fmt.Println("main goroutine done!")
 }
 ​
 func hello() {
    fmt.Println("Hello Goroutine!")
 }

运行结果如下：

这一次的执行结果只打印了main goroutine done!，并没有打印Hello Goroutine!。这是因为：

在程序启动时，Go程序就会为main()函数创建一个默认的goroutine。当main()函数返回的时候该goroutine就结束了，所有在main()函数中启动的goroutine会一同结束。

所以我们要想办法让main函数等一等hello函数，最简单粗暴的方式就是time.Sleep了。

 package main
 ​
 import (
 "fmt"
 "time"
 )
 ​
 func main() {
 go hello() // 启动另外一个goroutine去执行hello函数
 fmt.Println("main goroutine done!")
 time.Sleep(time.Second * 2)
 }
 ​
 func hello() {
 fmt.Println("Hello Goroutine!")
 }

结果如下：

、

可以发现是先打印main goroutine done!，这是因为我们在创建新的goroutine的时候需要花费一些时间，而此时main函数所在的goroutine是继续执行的。

启动多个goroutine

在Go语言中实现并发就是这样简单，我们还可以启动多个goroutine。让我们再来一个例子： （这里使用了sync.WaitGroup来实现goroutine的同步）

 package main
 ​
 import (
     "fmt"
     "sync"
 )
 ​
 var wg sync.WaitGroup
 ​
 func main() {
     for i := 0; i < 5; i++ {
         wg.Add(1) // 启动一个goroutine就登记+1
         go hello(i)
     }
     wg.Wait() // 等待所有登记的goroutine都结束
 }
 ​
 func hello(i int) {
     defer wg.Done() // goroutine结束就登记-1
     fmt.Println("Hello Goroutine!", i)
 }

结果如下：

多次执行上面的代码，会发现每次打印的数字的顺序都不一致。这是因为5个goroutine是并发执行的，而goroutine的调度是随机的。

注意：如果主协程退出了，其他任务还执行吗？看一下如下代码：

 package main
 ​
 import (
 "fmt"
 "time"
 )
 ​
 func main() {
 // 使用匿名函数
 go func() {
    i := 0
    for true {
       i++
       fmt.Printf("new goroutine: i = %v\n", i)
       time.Sleep(time.Second)
    }
 }()
 i := 0
 for true {
    i++
    fmt.Printf("new goroutine: i = %v\n", i)
    time.Sleep(time.Second)
    if i == 2 {
       break
    }
 }
 }

通过运行结果可以看到：如果主协程退出了，其他任务就不会执行了。（因为我们上面已经提到过了，当main()函数返回的时候该goroutine就结束了，所有在main()函数中启动的goroutine会一同结束。）

goroutine与线程

Go语言中的操作系统线程和goroutine的关系：

• 一个操作系统线程对应用户态多个goroutine。
• go程序可以同时使用多个操作系统线程。
• goroutine和OS线程是多对多的关系，即m:n。

可增长的栈

OS线程（操作系统线程）一般都有固定的栈内存（通常为2MB），一个goroutine的栈在其生命周期开始时只有很小的栈（典型情况下2KB） ，goroutine的栈不是固定的，它可以按需增大和缩小，goroutine的栈大小限制可以达到1GB，虽然极少会用到这个大。所以在Go语言中一次创建十万左右的goroutine也是可以的。

goroutine调度（GPM）

GPM是Go语言运行时（runtime）层面的实现，是go语言自己实现的一套调度系统。区别于操作系统调度OS线程。

• G很好理解，就是个goroutine的，里面除了存放本goroutine信息外还有与所在P的绑定等信息
• P管理着一组goroutine队列，P里面会存储当前goroutine运行的上下文环境（函数指针，堆栈地址及地址边界），P会对自己管理的goroutine队列做一些调度（比如把占用CPU时间较长的goroutine暂停、运行后续的goroutine等等），当自己的队列消费完了就去全局队列里取，如果全局队列里也消费完了会去其他P的队列里抢任务
• M（machine）是Go运行时（runtime）对操作系统内核线程的虚拟， M与内核线程一般是一一映射的关系， 一个groutine最终是要放到M上执行的

P与M一般也是一一对应的。他们关系是： P管理着一组G挂载在M上运行。当一个G长久阻塞在一个M上时，runtime会新建一个M，阻塞G所在的P会把其他的G挂载在新建的M上。当旧的G阻塞完成或者认为其已经死掉时 回收旧的M。

P的个数是通过runtime.GOMAXPROCS设定（最大256），Go1.5版本之后默认为物理线程数。 在并发量大的时候会增加一些P和M，但不会太多，切换太频繁的话得不偿失。

单从线程调度讲，Go语言相比起其他语言的优势在于OS线程是由OS内核来调度的，goroutine则是由Go运行时（runtime）自己的调度器调度的，这个调度器使用一个称为m:n调度的技术（复用/调度m个goroutine到n个OS线程）。 其一大特点是goroutine的调度是在用户态下完成的， 不涉及内核态与用户态之间的频繁切换，包括内存的分配与释放，都是在用户态维护着一块大的内存池， 不直接调用系统的malloc函数（除非内存池需要改变），成本比调度OS线程低很多。 另一方面充分利用了多核的硬件资源，近似的把若干goroutine均分在物理线程上， 再加上本身goroutine的超轻量，以上种种保证了go调度方面的性能。

runtime包

知乎：GO语言基础进阶教程：runtime包

runtime包

官网文档对runtime包的介绍：

Package runtime contains operations that interact with Go's runtime system, such as functions to control goroutines. It also includes the low-level type information used by the reflect package; see reflect's documentation for the programmable interface to the run-time type system.

尽管 Go 编译器产生的是本地可执行代码，这些代码仍旧运行在 Go 的 runtime（这部分的代码可以在 runtime 包中找到）当中。这个 runtime 类似 Java 和 .NET 语言所用到的虚拟机，它负责管理包括内存分配、垃圾回收、栈处理、goroutine、channel、切片（slice）、map 和反射（reflection）等等。

runtime包的常用函数：

• NumCPU()：返回当前系统的 CPU 核数量
• GOMAXPROCS()：设置最大的可同时使用的 CPU 核数 通过runtime.GOMAXPROCS函数，应用程序何以在运行期间设置运行时系统中得P最大数量。但这会引起“Stop the World”。所以，应在应用程序最早的调用。并且最好是在运行Go程序之前设置好操作程序的环境变量GOMAXPROCS，而不是在程序中调用runtime.GOMAXPROCS函数。 无论我们传递给函数的整数值是什么值，运行时系统的P最大值总会在1~256之间。

go1.8后，默认让程序运行在多个核上,可以不用设置了 go1.8前，还是要设置一下，可以更高效的利益cpu

• Gosched()：让当前线程让出 cpu 以让其它线程运行,它不会挂起当前线程，因此当前线程未来会继续执行。 这个函数的作用是让当前 goroutine 让出 CPU，当一个 goroutine 发生阻塞，Go 会自动地把与该 goroutine 处于同一系统线程的其他 goroutine 转移到另一个系统线程上去，以使这些 goroutine 不阻塞。
• Goexit()：退出当前 goroutine(但是defer语句会照常执行)
• NumGoroutine()：返回正在执行和排队的任务总数 runtime.NumGoroutine函数在被调用后，会返回系统中的处于特定状态的Goroutine的数量。这里的特指是指Grunnable\Gruning\Gsyscall\Gwaition。处于这些状态的Groutine即被看做是活跃的或者说正在被调度。 注意：垃圾回收所在Groutine的状态也处于这个范围内的话，也会被纳入该计数器。
• GOOS()：目标操作系统
• GC()：runtime.GC()会让运行时系统进行一次强制性的垃圾收集 1.强制的垃圾回收：不管怎样，都要进行的垃圾回收。2.非强制的垃圾回收：只会在一定条件下进行的垃圾回收（即运行时，系统自上次垃圾回收之后新申请的堆内存的单元（也成为单元增量）达到指定的数值）。
• GOROOT()：获取goroot目录
• GOOS() : 查看目标操作系统很多时候，我们会根据平台的不同实现不同的操作，就而已用GOOS了：

runtime.Gosched()

runtime.Gosched()：让出CPU时间片，重新等待安排任务。

(大概意思就是本来计划的好好的周末出去烧烤，但是你妈让你去相亲，两种情况：第一就是你相亲速度非常快，见面就黄不耽误你继续烧烤；第二种情况就是你相亲速度特别慢，见面就是你侬我侬的，耽误了烧烤，但是相亲结束后还得去烧烤)

例子：

 package main
 ​
 import (
    "fmt"
    "runtime"
 )
 ​
 func main() {
    go func(s string) {
       for i := 0; i < 2; i++ {
          fmt.Println(s)
       }
    }("新开的协程")
    // 主协程
    for i := 0; i < 2; i++ {
       runtime.Gosched() // 切一下，再次分配任务
       fmt.Println("主协程")
    }
 }

结果为：

如果没有runtime.Gosched()，主协程跑完了就不会再执行我们新开的协程了。输出结果可能会没有“新开的协程”。

runtime.Goexit()

runtime.Goexit()：退出当前协程。

(一边烧烤一边相亲，突然发现相亲对象太丑影响烧烤，果断让她滚蛋，然后也就没有然后了)

 package main
 ​
 import (
    "fmt"
    "runtime"
    "sync"
 )
 ​
 var wg sync.WaitGroup
 ​
 func main() {
    wg.Add(1)
    go func() {
       defer wg.Done()
       defer fmt.Println("A.defer")
       func() {
          defer fmt.Println("B.defer")
          runtime.Goexit() // 结束协程
          defer fmt.Println("C.defer")
          fmt.Println("B")
       }()
       fmt.Println("A")
    }()
    wg.Wait()
 }

运行结果为：

可以看到结束协程之后，我们新开启的协程就结束了，后续的defer和Println都不起作用了。

runtime.GOMAXPROCS()

runtime.GOMAXPROCS()：Go运行时的调度器使用GOMAXPROCS参数来确定需要使用多少个OS线程来同时执行Go代码。默认值是机器上的CPU核心数。例如在一个8核心的机器上，调度器会把Go代码同时调度到8个OS线程上（GOMAXPROCS是m:n调度中的n）。

Go语言中可以通过runtime.GOMAXPROCS()函数设置当前程序并发时占用的CPU逻辑核心数。

Go1.5版本之前，默认使用的是单核心执行。Go1.5版本之后，默认使用全部的CPU逻辑核心数。

我们可以通过将任务分配到不同的CPU逻辑核心上实现并行的效果，这里举个例子：

 package main
 ​
 import (
    "fmt"
    "runtime"
    "sync"
 )
 ​
 var wg sync.WaitGroup
 ​
 func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(1)
    wg.Add(2)
    go a()
    go b()
    wg.Wait()
 ​
 }
 ​
 func a() {
    defer wg.Done()
    for i := 1; i < 11; i++ {
       fmt.Println("a", 1)
    }
 }
 ​
 func b() {
    defer wg.Done()
    for i := 1; i < 11; i++ {
       fmt.Println("b", 1)
    }
 }

设置runtime.GOMAXPROCS(1)，此时两个任务只有一个逻辑核心，结果是做完一个任务再做另一个任务。

如果 将逻辑核心数设为2，runtime.GOMAXPROCS(2)。此时两个任务并行执行。

Channel

Channel

channel类型

单纯地将函数并发执行是没有意义的。函数与函数间需要交换数据才能体现并发执行函数的意义。

虽然可以使用共享内存进行数据交换，但是共享内存在不同的goroutine中容易发生竞态问题。为了保证数据交换的正确性，必须使用互斥量对内存进行加锁，这种做法势必造成性能问题。

Go语言的并发模型是CSP（Communicating Sequential Processes），提倡通过通信共享内存而不是通过共享内存而实现通信。

如果说goroutine是Go程序并发的执行体，channel就是它们之间的连接。channel是可以让一个goroutine发送特定值到另一个goroutine的通信机制。

Go 语言中的通道（channel）是一种特殊的类型。通道像一个传送带或者队列，总是遵循先入先出（First In First Out） 的规则，保证收发数据的顺序。每一个通道都是一个具体类型的导管，也就是声明channel的时候需要为其指定元素类型。

声明channel

channel是一种类型，一种引用类型。声明通道类型的格式如下：

    var 变量 chan 元素类型

举几个例子：

    var ch1 chan int   // 声明一个传递整型的通道
    var ch2 chan bool  // 声明一个传递布尔型的通道
    var ch3 chan []int // 声明一个传递int切片的通道

创建channel

channel是引用类型，通道类型的空值是nil。

var ch chan int
fmt.Println(ch) // <nil>

声明的通道后需要使用make函数初始化之后才能使用。

创建channel的格式如下：

    make(chan 元素类型, [缓冲大小])

• channel的缓冲大小是可选的

举几个例子：

ch4 := make(chan int)
ch5 := make(chan bool)
ch6 := make(chan []int)

操作channel

通道channel有发送（send）、接收(receive）和关闭（close）三种操作。发送和接收都使用<-符号。

现在我们先使用以下语句定义一个通道：

ch := make(chan int)

发送

将一个值发送到通道中。

ch <- 10 // 把10发送到ch中

接收

从一个通道中接收值。

x := <- ch // 从ch中接收值并赋值给变量x
<-ch       // 从ch中接收值，忽略结果

关闭

我们通过调用内置的close函数来关闭通道。

    close(ch)

关于关闭通道需要注意的事情是，只有在通知接收方goroutine所有的数据都发送完毕的时候才需要关闭通道。通道是可以被垃圾回收机制回收的，它和关闭文件是不一样的，在结束操作之后关闭文件是必须要做的，但关闭通道不是必须的。

关闭后的通道有以下特点：

• 对一个关闭的通道再发送值就会导致panic
• 对一个关闭的通道进行接收会一直获取值直到通道为空
• 对一个关闭的并且没有值的通道执行接收操作会得到对应类型的零值
• 关闭一个已经关闭的通道会导致panic

无缓冲的channel

无缓冲的通道又称为阻塞的通道。

我们来看一下下面的代码：

package main

import (
   "fmt"
)

func main() {
   c := make(chan int)
   c <- 10
   fmt.Println("hello")
}

上面这段代码能够通过编译，但是执行的时候会出现以下错误：

为什么会出现deadlock错误呢？因为我们使用c := make(chan int)创建的是无缓冲的通道，无缓冲的通道只有在有人接收值的时候才能发送值。简单来说就是无缓冲的通道必须有接收才能发送。

上面的代码会阻塞在c <- 10这一行代码形成死锁，那如何解决这个问题呢？

一种方法是启用一个goroutine去接收值，例如：

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
)

var wg sync.WaitGroup

func main() {
	c := make(chan int)
	wg.Add(1)
	go recv(c) // 启用goroutine从通道接收值
	c <- 10
	fmt.Println("hello")
	wg.Wait()
}

func recv(c chan int) {
	defer wg.Done()
	i := <-c
	fmt.Println("recv：", i)
}

注意go recv(c)和c <- 10的顺序。如果c <- 10在前面，同样会报deadlock的错误。

c <- 10
go recv(c) // 启用goroutine从通道接收值

无缓冲通道上的发送操作会阻塞，直到另一个goroutine在该通道上执行接收操作，这时值才能发送成功，两个goroutine将继续执行。相反，如果接收操作先执行，接收方的goroutine将阻塞，直到另一个goroutine在该通道上发送一个值。

有缓冲的channel

解决上面deadlock问题的方法还有一种就是使用有缓冲区的通道。

我们可以在使用make函数初始化通道的时候为其指定通道的容量，例如：

package main

import (
   "fmt"
)

func main() {
   c := make(chan int,1)
   c <- 10
   fmt.Println("hello")
}

只要通道的容量大于零，那么该通道就是有缓冲的通道，通道的容量表示通道中能存放元素的数量。就像你小区的快递柜只有那么个多格子，格子满了就装不下了，就阻塞了，等到别人取走一个快递员就能往里面放一个。

我们可以使用内置的len函数获取通道内元素的数量，使用cap函数获取通道的容量，虽然我们很少会这么做。

close()

可以通过内置的close()函数关闭channel（如果你的管道不往里存值或者取值的时候一定记得关闭管道）

package main

import "fmt"

func main() {
	c := make(chan int)
	go func() {
		defer close(c)
		for i := 0; i < 5; i++ {
			c <- i
		}
	}()
	for {
		data, ok := <-c // 通道关闭后再取值ok=false
		if ok {
			fmt.Println(data)
		} else {
			break
		}
	}
	fmt.Println("main结束")
}

如何优雅的从channel循环取值（如何判断channel是否关闭）

先说结论。有两种方式在接收值的时候判断通道是否被关闭，一种是data, ok := <-c来判断ok；一种是直接for range。我们通常使用的是for range的方式。

看一个例子：

package main

import "fmt"

func main() {
   c1 := make(chan int)
   c2 := make(chan int)
   go func() { // 开启goroutine将0~9的数发送到c1中
      defer close(c1)
      for i := 0; i < 10; i++ {
         c1 <- i
      }
   }()
   go func() { // 开启goroutine从c1中接收值，并将该值的平方发送到c2中
      defer close(c2)
      for true {
         data, ok := <-c1 // 通道关闭后再取值ok=false
         if !ok {
            break
         }
         c2 <- data * data
      }
   }()
   // 在主goroutine中从ch2中接收值打印
   for i := range c2 { // 通道关闭后会退出for range循环
      fmt.Println(i)
   }
}

单向通道

有的时候我们会将通道作为参数在多个任务函数间传递，很多时候我们在不同的任务函数中使用通道都会对其进行限制，比如限制通道在函数中只能发送或只能接收。

看个例子：

package main

import "fmt"

func main() {
   c1 := make(chan int)
   c2 := make(chan int)
   go counter(c1)
   go squarer(c2, c1)
   printer(c2)
}

func counter(out chan<- int) {
   defer close(out)
   for i := 0; i < 10; i++ {
      out <- i
   }
}

func squarer(out chan<- int, in <-chan int) {
   defer close(out)
   for i := range in {
      out <- i * i
   }
}

func printer(in <-chan int) {
   for i := range in {
      fmt.Println(i)
   }
}

其中：

• chan<- int是一个只能发送的通道，可以发送但是不能接收；
• <-chan int是一个只能接收的通道，可以接收但是不能发送。

在函数传参及任何赋值操作中将双向通道转换为单向通道是可以的，但反过来是不可以的。

通道异常

channel常见的异常总结，如下图：

注意：关闭已经关闭的channel也会引发panic。

Goroutine池

强烈推荐这篇文章，讲了许多操作系统知识：GMP 并发调度器深度解析之手撸一个高性能 goroutine pool

自己写一个goroutine池玩玩

Goroutine池

• 本质上是生产者消费者模型

• 可以有效控制goroutine数量，防止暴涨

• 需求：

  • 计算一个数字的各个位数之和，例如数字123，结果为1+2+3=6
  • 随机生成数字进行计算

代码如下：

package main

import (
   "fmt"
   "math/rand"
)

type Job struct {
   Id      int // id
   RandNum int // 需要计算的随机数
}

type Result struct {
   job *Job // 这里必须传对象实例
   sum int  // 求出的和
}

func main() {
   // 需要2个管道
   jobChan := make(chan *Job, 128)       // 1.job管道
   resultChan := make(chan *Result, 128) // 2.结果管道
   createPool(64, jobChan, resultChan)   // 3.创建工作池
   // 4.开个打印的协程
   go func(resultChan chan *Result) {
      for result := range resultChan {
         fmt.Printf("job id:%v randnum:%v result:%d\n", result.job.Id,
            result.job.RandNum, result.sum)
      }
   }(resultChan)
   var id int
   // 循环创建job，输入到jobChan
   for true {
      id++
      randNum := rand.Int()
      job := &Job{
         Id:      id,
         RandNum: randNum,
      }
      jobChan <- job
   }
}

// 创建工作池（num代表开几个协程）
func createPool(num int, jobChan chan *Job, resultChan chan *Result) {
   // 根据开的协程个数运行
   for i := 0; i < num; i++ {
      go func(jobChan chan *Job, resultChan chan *Result) { // 执行运算
         // 遍历job管道所有数据，进行相加
         for job := range jobChan {
            randNum := job.RandNum // 随机数接过来
            // 随机数每一位相加
            var sum int
            for randNum != 0 {
               temp := randNum % 10
               sum = sum + temp
               randNum = randNum / 10
            }
            // 结果封装到Result中
            r := &Result{
               job: job,
               sum: sum,
            }
            resultChan <- r // 运算结果扔到管道
         }

      }(jobChan, resultChan)
   }
}

select

select多路复用：

\