并发模式
让我们先来回顾一下boring函数的例子。
func boring(msg string, c chan string) {
for i := 0; ; i++ {
c <- fmt.Sprintf("%s %d", msg, i)
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond)
}
}
func main() {
c := make(chan string)
go boring("boring!", c)
for i := 0; i < 5; i++ {
fmt.Printf("You say: %q
", <-c)
}
fmt.Println("You're boring; I'm leaving.")
}接下来，我会base于上面的这个例子，来介绍各种patterns。
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生成器(Generator)
由于go中的channel也是一种变量，所以我们可以通过返回channel的方式来传递结果
func boring(msg string) <-chan string {
c := make(chan string)
go func() {
for i := 0; ; i++ {
c <- fmt.Sprintf("%s %d", msg, i)
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond)
}
}()
return c
}
func main(){
c := boring("boring!")
for i := 0; i < 5; i++ {
fmt.Printf("You say: %q
", <-c)
}
fmt.Println("You're boring; I'm leaving.")
}通过这个例子，我们可以很容易想到其他运用返回结果channel的例子，这样做不仅使得程序更加的清晰，而且更加有利于的非阻塞过程的组织，因为我们可以在任何必要的时候通过结果channel读取结果。如此一来，我们可以将boring作为一种服务，就像下面的例子：
func main() {
joe := boring("Joe")
ann := boring("Ann")
for i := 0; i < 5; i++ {
fmt.Println(<-joe)
fmt.Println(<-ann)
}
fmt.Println("You're both boring; I'm leaving.")
}-
多路复合(Multiplexing)
func fanIn(input1, input2 <-chan string) <-chan string {
c := make(chan string)
go func() { for { c <- <-input1 } }()
go func() { for { c <- <-input2 } }()
return c
}
func main() {
c := fanIn(boring("Joe"), boring("Ann"))
for i := 0; i < 10; i++ {
fmt.Println(<-c)
}
fmt.Println("You're both boring; I'm leaving.")
}我们通过fanIn函数将两个boring函数返回的结果channel给复合到了一个channel中，这样我们可以看到在main函数中通过复合后的channel读出的结果数据将是随机的。下面这张图很形象地的展现了多路复合模式的过程。
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选择(Select)
Go中的select其实和Unix/Linux下的多路复用的select在思想上有异曲同工之妙，我们可以通过Select来做很多很美妙的事情。首先，我们来改写fanin方法，把它改写为使用select的版本：
func fanIn(input1, input2 <-chan string) <-chan string {
c := make(chan string)
go func() {
for {
select {
case s := <-input1: c <- s
case s := <-input2: c <- s
}
}
}()
return c
}这里的select将同时监听多个channel，只要有其中一个channel可以读取数据，那么select就将解除阻塞状态，运行相应case下的代码。如果您写过一些高性能的并发程序，那么您一定早就发现select真乃神器，select不仅可以简化代码清晰逻辑，而且可以减少IO并发开销，大大增大并发吞吐量。
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超时(Timeout)
在goroutines中，有时候可能会因为等待某个channel而长期阻塞某个goroutine，所以我们需要为之增加超时的功能。下面例子将使用select实现超时功能。
func main() {
c := boring("Joe")
for {
select {
case s := <-c:
fmt.Println(s)
case <-time.After(1 * time.Second):
fmt.Println("You're too slow.")
return
}
}
}这里的time是go提供的一个库，After方法将返回一个在相应时间之后可以读取的channel，这样我们使用select就可以很方便得实现超时处理的功能。
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退出
那么我们怎么来控制一个goroutine，使它可以结束自己的使命正常结束呢？其实很简单，同样我们使用select来实现这个功能。
func boring(msg string, quit chan bool) <-chan string {
c := make(chan string)
go func() {
for i := 0; ; i++ {
select {
case c <- fmt.Sprintf("%s: %d", msg, i):
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond)
case <-quit:
return
}
}
}()
return c
}
func main(){
quit := make(chan bool)
c := boring("Joe", quit)
for i := rand.Intn(10); i >= 0; i-- { fmt.Println(<-c) }
quit <- true
}通过在boring的循环中增加一个select，在main中我们便可以通过向quit 写入数据的方式来控制boring的退出。换句话来讲，其实就是做到了不同goroutines间的一个交流罢了。
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菊花链(Daisy-chain)
要说清楚什么是菊花链，让我们先看一幅图
我们看图说话，图中的gopher是一个一个channel，这些channel从头到尾连了起来。但我们把一个数据放到channel的头部的时候，通过传递，我们便可以从channel的尾部读出数据。是不是觉得这很像大家小时候玩的传悄悄话的游戏？？具体实例如下：
func f(left, right chan int) {
left <- 1 + <-right
}
func main() {
const n = 100000
leftmost := make(chan int)
right := leftmost
left := leftmost
for i := 0; i < n; i++ {
right = make(chan int)
go f(left, right)
left = right
}
go func(c chan int) { c <- 1 }(right)
fmt.Println(<-leftmost)
}上面代码初始化了100000个channel，并把他们按照顺序连接起来。最后向最右边的channel写入一个数据，从最左边的channel读出来。这种菊花链的模型非常适合作为过滤器filter来使用，通过channel来连接filter会显得十分方便。