goroutines 和 channels 是 go 并发模型的支柱。它们不仅仅是简单的工具；它们是强大的结构，可以让我们构建复杂的高性能系统。
让我们从 goroutine 开始。它们就像轻量级线程，但效率更高。我们可以毫不费力地繁殖数千个。这是一个基本示例：
func main() { go func() { fmt.println("hello from a goroutine!") }() time.sleep(time.second) }
但这只是表面现象。当我们将 goroutine 与通道结合起来时，真正的魔力就会发生。
通道就像连接 goroutine 的管道。它们让我们可以在程序的并发部分之间发送和接收值。这是一个简单的例子：
func main() { ch := make(chan string) go func() { ch <- "hello, channel!" }() msg := <-ch fmt.println(msg) }
现在，让我们深入研究一些高级模式。我最喜欢的之一是工人池。它是一组处理共享队列中的任务的 goroutine。以下是我们如何实现它：
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.printf("worker %d processing job %d ", id, j) time.sleep(time.second) results <- j * 2 } } func main() { jobs := make(chan int, 100) results := make(chan int, 100) for w := 1; w <= 3; w++ { go worker(w, jobs, results) } for j := 1; j <= 9; j++ { jobs <- j } close(jobs) for a := 1; a <= 9; a++ { <-results } }
此模式非常适合在多个之间分配工作。它具有可扩展性且高效。
另一个强大的模式是发布-订阅系统。它非常适合向多个接收者广播消息。这是一个基本的实现：
type subscription struct { ch chan interface{} } type pubsub struct { mu sync.rwmutex subs map[string][]subscription } func (ps *pubsub) subscribe(topic string) subscription { ps.mu.lock() defer ps.mu.unlock() sub := subscription{ch: make(chan interface{}, 1)} ps.subs[topic] = append(ps.subs[topic], sub) return sub } func (ps *pubsub) publish(topic string, msg interface{}) { ps.mu.rlock() defer ps.mu.runlock() for _, sub := range ps.subs[topic] { select { case sub.ch <- msg: default: } } }
该系统允许多个 goroutine 异步订阅主题并接收消息。
现在，我们来谈谈 select 语句。它们就像通道的开关，让我们可以处理多个通道的操作。我们甚至可以添加超时：
select { case msg1 := <-ch1: fmt.println("received", msg1) case msg2 := <-ch2: fmt.println("received", msg2) case <-time.after(time.second): fmt.println("timed out") }
此模式对于在不阻塞的情况下处理多个并发操作至关重要。
信号量是另一个重要的概念。我们可以使用缓冲通道来实现它们：
type semaphore chan struct{} func (s semaphore) acquire() { s <- struct{}{} } func (s semaphore) release() { <-s } func main() { sem := make(semaphore, 3) for i := 0; i < 5; i++ { go func(id int) { sem.acquire() defer sem.release() fmt.printf("worker %d is working ", id) time.sleep(time.second) }(i) } time.sleep(3 * time.second) }
此模式允许我们限制对资源的。
让我们继续正常关闭。这对于长期运行的服务至关重要。这是我经常使用的模式：
func main() { stop := make(chan struct{}) go func() { sigint := make(chan os.signal, 1) signal.notify(sigint, os.interrupt) <-sigint close(stop) }() for { select { case <-stop: fmt.println("shutting down...") return default: // do work } } }
这确保我们的程序在收到中断信号时可以干净地关闭。
背压是并发系统中的另一个重要概念。这是关于当生产者超过消费者时管理数据流。这是一个使用缓冲通道的简单示例：
func producer(ch chan<- int) { for i := 0; ; i++ { ch <- i } } func consumer(ch <-chan int) { for v := range ch { fmt.println(v) time.sleep(time.second) } } func main() { ch := make(chan int, 10) go producer(ch) consumer(ch) }
通道中的缓冲区起到减震器的作用，即使消费者暂时缓慢，生产者也可以继续。
现在，我们来谈谈 go 运行时。它负责将 goroutine 调度到线程上。我们可以通过 gomaxprocs 环境变量来影响这一点，但通常情况下，默认值是最好的。
我们还可以使用runtime.numgoroutine()来查看有多少个goroutine正在运行：
fmt.println(runtime.numgoroutine())
这对于调试和监控很有用。
优化并发代码是一门艺术。一项关键原则是让 goroutine 保持短暂的生命周期。长时间运行的 goroutine 会占用资源。相反，使用工作池来执行长时间运行的任务。
另一个提示：当您知道要发送的值的数量时，请使用缓冲通道。他们可以通过减少同步来提高性能。
让我们用一个复杂的示例来结束：分布式任务处理器。这结合了我们讨论过的许多模式：
type Task struct { ID int Data string } type Result struct { TaskID int Output string } func worker(tasks <-chan Task, results chan<- Result) { for task := range tasks { // Simulate work time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond) results <- Result{TaskID: task.ID, Output: "Processed: " + task.Data} } } func main() { tasks := make(chan Task, 100) results := make(chan Result, 100) // Start workers for w := 1; w <= 3; w++ { go worker(tasks, results) } // Send tasks go func() { for i := 1; i <= 10; i++ { tasks <- Task{ID: i, Data: fmt.Sprintf("Task %d", i)} } close(tasks) }() // Collect results for a := 1; a <= 10; a++ { result := <-results fmt.Printf("Result: %+v ", result) } }
该系统将任务分配给多个工作人员，并发处理它们，并收集结果。
总之，go 的并发原语是强大的工具。它们让我们相对轻松地构建复杂的高性能系统。但权力越大，责任也越大。深入理解这些模式对于避免死锁和竞争条件等常见陷阱至关重要。
请记住，并发并不总是答案。有时，简单的顺序代码更清晰、更快。始终分析您的代码以确保并发性确实提高了性能。
最后，继续学习。 go 社区正在不断开发新的模式和最佳实践。保持好奇心，进行实验并分享您的发现。这就是我们作为开发者的成长方式。
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