Golang Channel实际应用

不要通过共享内存来通信，要通过通信来共享内存

在Go语言中，要传递某个数据给另一个goroutine(协程)，可以把这个数据封装成一个对象，然后把这个对象的指针传入某个channel中，另外一个goroutine从这个channel中读出这个指针，并处理其指向的内存对象。Golang从语言层面保证同一个时间只有一个goroutine能够访问channel里面的数据，所以Golang的做法就是使用channel来通信，通过通信来传递内存数据，使得内存数据在不同的goroutine中传递，而不是使用共享内存来通信。

一、通道同步

使用通道来同步 Go 协程间的执行状态。这里是一个使用阻塞的接受方式来等待一个 Go 协程的运行结束。

package main

import "fmt"
import "time"

// 这是一个我们将要在 Go 协程中运行的函数。`done` 通道
// 将被用于通知其他 Go 协程这个函数已经工作完毕。
func worker(done chan bool) {
    fmt.Print("working...")
    time.Sleep(time.Second)
    fmt.Println("done")

    // 发送一个值来通知我们已经完工啦。
    done <- true
}

func main() {

    // 运行一个 worker Go协程，并给予用于通知的通道。
    done := make(chan bool, 1)
    go worker(done)

    // 程序将在接收到通道中 worker 发出的通知前一直阻塞。
    <-done
}

二、通道选择器（select）

Go 的通道选择器 让你可以同时等待多个通道操作。Go 协程和通道以及选择器的结合是 Go 的一个强大特性。

package main

import "time"
import "fmt"

func main() {

    // 在我们的例子中，我们将从两个通道中选择。
    c1 := make(chan string)
    c2 := make(chan string)

    // 各个通道将在若干时间后接收一个值，这个用来模拟例如
    // 并行的 Go 协程中阻塞的 RPC 操作
    go func() {
        time.Sleep(time.Second * 1)
        c1 <- "one"
    }()
    go func() {
        time.Sleep(time.Second * 2)
        c2 <- "two"
    }()

    // 我们使用 `select` 关键字来同时等待这两个值，并打
    // 印各自接收到的值。
    for i := 0; i < 2; i++ {
        select {
        case msg1 := <-c1:
            fmt.Println("received", msg1)
        case msg2 := <-c2:
            fmt.Println("received", msg2)
        }
    }
}

三、超时处理

超时 对于一个连接外部资源，或者其它一些需要花费执行时间的操作的程序而言是很重要的。得益于通道和 select，在 Go中实现超时操作是简洁而优雅的。

package main

import "time"
import "fmt"

func main() {

    // 在我们的例子中，假如我们执行一个外部调用，并在 2 秒后
    // 通过通道 `c1` 返回它的执行结果。
    c1 := make(chan string, 1)
    go func() {
        time.Sleep(time.Second * 2)
        c1 <- "result 1"
    }()

    // 这里是使用 `select` 实现一个超时操作。
    // `res := <- c1` 等待结果，`<-Time.After` 等待超时
    // 时间 1 秒后发送的值。由于 `select` 默认处理第一个
    // 已准备好的接收操作，如果这个操作超过了允许的 1 秒
    // 的话，将会执行超时 case。
    select {
    case res := <-c1:
        fmt.Println(res)
    case <-time.After(time.Second * 1):
        fmt.Println("timeout 1")
    }

    // 如果我允许一个长一点的超时时间 3 秒，将会成功的从 `c2`
    // 接收到值，并且打印出结果。
    c2 := make(chan string, 1)
    go func() {
        time.Sleep(time.Second * 2)
        c2 <- "result 2"
    }()
    select {
    case res := <-c2:
        fmt.Println(res)
    case <-time.After(time.Second * 3):
        fmt.Println("timeout 2")
    }
}

// 超时机制函数封装
func TimeOut(timeout chan bool, times int) {
    go func() {
        time.Sleep(time.Duration(times) * time.Second)
        timeout <- true
    }()
}

四、定时器

我们常常需要在后面一个时刻运行 Go 代码，或者在某段时间间隔内重复运行。Go 的内置 定时器 和 打点器 特性让这些很容易实现。

package main

import "time"
import "fmt"

func main() {

    // 定时器表示在未来某一时刻的独立事件。你告诉定时器
    // 需要等待的时间，然后它将提供一个用于通知的通道。
    // 这里的定时器将等待 2 秒。
    timer1 := time.NewTimer(time.Second * 2)

    // `<-timer1.C` 直到这个定时器的通道 `C` 明确的发送了
    // 定时器失效的值之前，将一直阻塞。
    <-timer1.C
    fmt.Println("Timer 1 expired")

    // 如果你需要的仅仅是单纯的等待，你需要使用 `time.Sleep`。
    // 定时器是有用原因之一就是你可以在定时器失效之前，取消这个
    // 定时器。这是一个例子
    timer2 := time.NewTimer(time.Second)
    go func() {
        <-timer2.C
        fmt.Println("Timer 2 expired")
    }()
    stop2 := timer2.Stop()
    if stop2 {
        fmt.Println("Timer 2 stopped")
    }
}

// 定时器函数封装
func StartTicker(f func(), d time.Duration) chan struct{} {
    done := make(chan struct{}, 1)
    go func() {
        timer := time.NewTicker(d)
        defer timer.Stop()
        for {
            select {
            case <-timer.C:
                f()
            case <-done:
                return
            }
        }
    }()
    return done
}

五、打点器

打点器和定时器的机制有点相似：一个通道用来发送数据，然后在这个通道上使用内置的 range 来迭代值每隔500ms 发送一次的值。

package main

import "time"
import "fmt"

func main() {

    // 打点器和定时器的机制有点相似：一个通道用来发送数据。
    // 这里我们在这个通道上使用内置的 `range` 来迭代值每隔
    // 500ms 发送一次的值。
    ticker := time.NewTicker(time.Millisecond * 500)
    go func() {
        for t := range ticker.C {
            fmt.Println("Tick at", t)
        }
    }()

    // 打点器可以和定时器一样被停止。一旦一个打点停止了，
    // 将不能再从它的通道中接收到值。我们将在运行后 1600ms
    // 停止这个打点器。
    time.Sleep(time.Millisecond * 1600)
    ticker.Stop()
    fmt.Println("Ticker stopped")
}

六、工作池

这个通过上一篇文章中示例的深入讲解，应该是比较容易理解这个工作池的，这类似于一个线程池。

package main

import "fmt"
import "time"

// 这是我们将要在多个并发实例中支持的任务了。这些执行者
// 将从 `jobs` 通道接收任务，并且通过 `results` 发送对应
// 的结果。我们将让每个任务间隔 1s 来模仿一个耗时的任务。
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
    for j := range jobs {
        fmt.Println("worker", id, "processing job", j)
        time.Sleep(time.Second)
        results <- j * 2
    }
}

func main() {

    // 为了使用 worker 工作池并且收集他们的结果，我们需要
    // 2 个通道。
    jobs := make(chan int, 100)
    results := make(chan int, 100)

    // 这里启动了 3 个 worker，初始是阻塞的，因为
    // 还没有传递任务。
    for w := 1; w <= 3; w++ {
        go worker(w, jobs, results)
    }

    // 这里我们发送 9 个 `jobs`，然后 `close` 这些通道
    // 来表示这些就是所有的任务了。

    for j := 1; j <= 9; j++ {
        jobs <- j
    }
    close(jobs)

    // 最后，我们收集所有这些任务的返回值。
    for a := 1; a <= 9; a++ {
        <-results
    }
}

扩展：为了最优地提高工作池的并发性，理论上同时并行的任务量应该与CPU核心的数量相同，所有，上面的代码中的worker数量应该为运行主机的实际CPU核心数，可以runtime.NumCPU()获取，使用runtime.GOMAXPROCS()来设置运行的核心数。

七、速率限制

速率限制是一个重要的控制服务资源利用和质量的途径。传统的做法是通过redis，设置自增key的expire来实现。Go通过Go协程、通道和打点器优雅地的实现了速率限制。

package main

import "time"
import "fmt"

func main() {

    // 首先我们将看一下基本的速率限制。假设我们想限制我们
    // 接收请求的处理，我们将这些请求发送给一个相同的通道。
    requests := make(chan int, 5)
    for i := 1; i <= 5; i++ {
        requests <- i
    }
    close(requests)

    // 这个 `limiter` 通道将每 200ms 接收一个值。这个是
    // 速率限制任务中的管理器。
    limiter := time.Tick(time.Millisecond * 200)

    // 通过在每次请求前阻塞 `limiter` 通道的一个接收，我们限制
    // 自己每 200ms 执行一次请求。
    for req := range requests {
        <-limiter
        fmt.Println("request", req, time.Now())
    }

    // 有时候我们想临时进行速率限制，并且不影响整体的速率控制
    // 我们可以通过[通道缓冲](channel-buffering.html)来实现。
    // 这个 `burstyLimiter` 通道用来进行 3 次临时的脉冲型速率限制。
    burstyLimiter := make(chan time.Time, 3)

    // 想将通道填充需要临时改变3次的值，做好准备。
    for i := 0; i < 3; i++ {
        burstyLimiter <- time.Now()
    }

    // 每 200 ms 我们将添加一个新的值到 `burstyLimiter`中，
    // 直到达到 3 个的限制。
    go func() {
        for t := range time.Tick(time.Millisecond * 200) {
            burstyLimiter <- t
        }
    }()

    // 现在模拟超过 5 个的接入请求。它们中刚开始的 3 个将
    // 由于受 `burstyLimiter` 的“脉冲”影响。
    burstyRequests := make(chan int, 5)
    for i := 1; i <= 5; i++ {
        burstyRequests <- i
    }
    close(burstyRequests)
    for req := range burstyRequests {
        <-burstyLimiter
        fmt.Println("request", req, time.Now())
    }
}