Go语言并发之美
Go语言并发之美
简介 多核处理器越来越普及，那有没有一种简单的办法，能够让我们写的软件释放多核的威力？答案是：Yes。随着Golang, Erlang, Scale等为并发设计的程序语言的兴起，新的并发模式逐渐清晰。正如过程式编程和面向对象一样，一个好的编程模式需要有一个极其简洁的内核，还有在此之上丰富的外延，可以解决现实世界中各种各样的问题。本文以GO语言为例，解释其中内核、外延。 并发模式之内核 这种并发模式的内核只需要协程和通道就够了。其中协程负责执行代码，通道负责在协程之间传递事件。
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并发编程一直以来都是个非常困难的工作。要想编写一个良好的并发程序，我们不得不了解线程，锁，semaphore，barrier甚至CPU更新高速缓存的方式，而且他们个个都有怪脾气，处处是陷阱。笔者除非万不得以，决不会自己操作这些底层并发元素。一个简洁的并发模式不需要这些复杂的底层元素，只需协程和通道就够了。
协程是轻量级的线程。在过程式编程中，当调用一个过程的时候，需要等待其执行完才返回。而调用一个协程的时候，不需要等待其执行完，会立即返回。协程十分轻量，Go语言可以在一个进程中执行有数以十万计的协程，依旧保持高性能。而对于普通的平台，一个进程有数千个线程，其CPU会忙于上下文切换，性能急剧下降。随意创建线程可不是一个好主意，但是我们可以大量使用的协程。
通道是协程之间的数据传输通道。通道可以在众多的协程之间传递数据，具体可以值也可以是个引用。通道有两种使用方式。
· 协程可以试图向通道放入数据，如果通道满了，会挂起协程，直到通道可以为他放入数据为止。
· 协程可以试图向通道索取数据，如果通道没有数据，会挂起协程，直到通道返回数据为止。
如此，通道就可以在传递数据的同时，控制协程的运行。有点像事件驱动，也有点像阻塞队列。这两个概念非常的简单，各个语言平台都会有相应的实现。在Java和C上也各有库可以实现两者。
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只要有协程和通道，就可以优雅的解决并发的问题。不必使用其他和并发有关的概念。那如何用这两把利刃解决各式各样的实际问题呢？
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并发模式之外延 协程相较于线程，可以大量创建。打开这扇门，我们拓展出新的用法，可以做生成器，可以让函数返回“服务”，可以让循环并发执行，还能共享变量。但是出现新的用法的同时，也带来了新的棘手问题，协程也会泄漏，不恰当的使用会影响性能。下面会逐一介绍各种用法和问题。演示的代码用GO语言写成，因为其简洁明了，而且支持全部功能。 生成器 有的时候，我们需要有一个函数能不断生成数据。比方说这个函数可以读文件，读网络，生成自增长序列，生成随机数。这些行为的特点就是，函数的已知一些变量，如文件路径。然后不断调用，返回新的数据。
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下面生成随机数为例，以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。
非并发的做法是这样的：// 函数rand_generator_1 ，返回 int
funcrand_generator_1() int {
return rand.Int()
} 上面是一个函数，返回一个int。假如rand.Int()这个函数调用需要很长时间等待，那该函数的调用者也会因此而挂起。所以我们可以创建一个协程，专门执行rand.Int()。// 函数rand_generator_2，返回通道(Channel)
funcrand_generator_2() chan int {
// 创建通道
out := make(chan int)
// 创建协程
go func() {
for {
//向通道内写入数据，如果无人读取会等待
out <- rand.Int()
}
}()
return out
}
funcmain() {
// 生成随机数作为一个服务
rand_service_handler :=rand_generator_2()
// 从服务中读取随机数并打印
fmt.Printf("%d\n",<-rand_service_handler)
}
上面的这段函数就可以并发执行了rand.Int()。有一点值得注意到函数的返回可以理解为一个“服务”。但我们需要获取随机数据时候，可以随时向这个服务取用，他已经为我们准备好了相应的数据，无需等待，随要随到。如果我们调用这个服务不是很频繁，一个协程足够满足我们的需求了。但如果我们需要大量访问，怎么办？我们可以用下面介绍的多路复用技术，启动若干生成器，再将其整合成一个大的服务。
调用生成器，可以返回一个“服务”。可以用在持续获取数据的场合。用途很广泛，读取数据，生成ID，甚至定时器。这是一种非常简洁的思路，将程序并发化。多路复用
多路复用是让一次处理多个队列的技术。Apache使用处理每个连接都需要一个进程，所以其并发性能不是很好。而Nginx使用多路复用的技术，让一个进程处理多个连接，所以并发性能比较好。同样，在协程的场合，多路复用也是需要的，但又有所不同。多路复用可以将若干个相似的小服务整合成一个大服务。
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那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。
// 函数rand_generator_3 ，返回通道(Channel)
funcrand_generator_3() chan int {
// 创建两个随机数生成器服务
rand_generator_1 := rand_generator_2()
rand_generator_2 := rand_generator_2()
//创建通道
out := make(chan int)
//创建协程
go func() {
for {
//读取生成器1中的数据，整合
out <-<-rand_generator_1
}
}()
go func() {
for {
//读取生成器2中的数据，整合
out <-<-rand_generator_2
}
}()
return out
}上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器。通过整合两个随机数生成器，这个版本的能力是刚才的两倍。虽然协程可以大量创建，但是众多协程还是会争抢输出的通道。Go语言提供了Select关键字来解决，各家也有各家窍门。加大输出通道的缓冲大小是个通用的解决方法。
多路复用技术可以���来整合多个通道。提升性能和操作的便捷。配合其他的模式使用有很大的威力。Future技术
Future是一个很有用的技术，我们常常使用Future来操作线程。我们可以在使用线程的时候，可以创建一个线程，返回Future，之后可以通过它等待结果。 但是在协程环境下的Future可以更加彻底，输入参数同样可以是Future的。
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调用一个函数的时候，往往是参数已经准备好了。调用协程的时候也同样如此。但是如果我们将传入的参数设为通道，这样我们就可以在不准备好参数的情况下调用函数。这样的设计可以提供很大的自由度和并发度。函数调用和函数参数准备这两个过程可以完全解耦。下面举一个用该技术访问数据库的例子。
//一个查询结构体
typequery struct {
//参数Channel
sql chan string
//结果Channel
result chan string
}
//执行Query
funcexecQuery(q query) {
//启动协程
go func() {
//获取输入
sql := <-q.sql
//访问数据库，输出结果通道
q.result <- "get" + sql
}()
}
funcmain() {
//初始化Query
q :=
query{make(chan string, 1),make(chan string, 1)}
//执行Query，注意执行的时候无需准备参数
execQuery(q)
//准备参数
q.sql <- "select * fromtable"
//获取结果
fmt.Println(<-q.result)
}
上面利用Future技术，不单让结果在Future获得，参数也是在Future获取。准备好参数后，自动执行。Future和生成器的区别在于，Future返回一个结果，而生成器可以重复调用。还有一个值得注意的地方，就是将参数Channel和结果Channel定义在一个结构体里面作为参数，而不是返回结果Channel。这样做可以增加聚合度，好处就是可以和多路复用技术结合起来使用。
Future技术可以和各个其他技术组合起来用。可以通过多路复用技术，监听多个结果Channel，当有结果后，自动返回。也可以和生成器组合使用，生成器不断生产数据，Future技术逐个处理数据。Future技术自身还可以首尾相连，形成一个并发的pipe filter。这个pipe filter可以用于读写数据流，操作数据流。
Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。并发循环
循环往往是性能上的热点。如果性能瓶颈出现在CPU上的话，那么九成可能性热点是在一个循环体内部。所以如果能让循环体并发执行，那么性能就会提高很多。
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要并发循环很简单，只有在每个循环体内部启动协程。协程作为循环体可以并发执行。调用启动前设置一个计数器，每一个循环体执行完毕就在计数器上加一个元素，调用完成后通过监听计数器等待循环协程全部完成。
//建立计数器
sem :=make(chan int, N);
//FOR循环体
for i,xi:= range data {
//建立协程
go func (i int, xi float) {
doSomething(i,xi);
//计数
sem <- 0;
} (i, xi);
}
// 等待循环结束
for i := 0; i < N; ++i { <-sem }上面是一个并发循环例子。通过计数器来等待循环全部完成。如果结合上面提到的Future技术的话，则不必等待。可以等到真正需要的结果的地方，再去检查数据是否完成。
通过并发循环可以提供性能，利用多核，解决CPU热点。正因为协程可以大量创建，才能在循环体中如此使用，如果是使用线程的话，就需要引入线程池之类的东西，防止创建过多线程，而协程则简单的多。ChainFilter技术
前面提到了Future技术首尾相连，可以形成一个并发的pipe filter。这种方式可以做很多事情，如果每个Filter都由同一个函数组成，还可以有一种简单的办法把他们连起来。
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由于每个Filter协程都可以并发运行，这样的结构非常有利于多核环境。下面是一个例子，用这种模式来产生素数。
// Aconcurrent prime sieve
packagemain
// Sendthe sequence 2, 3, 4, ... to channel 'ch'.
funcGenerate(ch chan<- int) {
for i := 2; ; i++ {
ch<- i // Send 'i' to channel 'ch'.
}
}
// Copythe values from channel 'in' to channel 'out',
//removing those divisible by 'prime'.
funcFilter(in <-chan int, out chan<- int, prime int) {
for {
i := <-in // Receive valuefrom 'in'.
if i%prime != 0 {
out <- i // Send'i' to 'out'.
}
}
}
// Theprime sieve: Daisy-chain Filter processes.
funcmain() {
ch := make(chan int) // Create a newchannel.
go Generate(ch) // Launch Generate goroutine.
for i := 0; i < 10; i++ {
prime := <-ch
print(prime, "\n")
ch1 := make(chan int)
go Filter(ch, ch1, prime)
ch = ch1
}
}
上面的程序创建了10个Filter，每个分别过滤一个素数，所以可以输出前10个素数。
Chain-Filter通过简单的代码创建并发的过滤器链。这种办法还有一个好处，就是每个通道只有两个协程会访问，就不会有激烈的竞争，性能会比较好。
共享变量
协程之间的通信只能够通过通道。但是我们习惯于共享变量，而且很多时候使用共享变量能让代码更简洁。比如一个Server有两个状态开和关。其他仅仅希望获取或改变其状态，那又该如何做呢。可以将这个变量至于0通道中，并使用一个协程来维护。
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下面的例子描述如何用这个方式，实现一个共享变量。
//共享变量有一个读通道和一个写通道组成
typesharded_var struct {
reader chan int
writer chan int
}
//共享变量维护协程
funcsharded_var_whachdog(v sharded_var) {
go func() {
//初始值
var value int = 0
for {
//监听读写通道，完成服务
select {
case value =<-v.writer:
case v.reader <-value:
}
}
}()
}
funcmain() {
//初始化，并开始维护协程
v := sharded_var{make(chan int),make(chan int)}
sharded_var_whachdog(v)
//读取初始值
fmt.Println(<-v.reader)
//写入一个值
v.writer <- 1
//读取新写入的值
fmt.Println(<-v.reader)
}
这样，就可以在协程和通道的基础上实现一个协程安全的共享变量了。定义一个写通道，需要更新变量的时候，往里写新的值。再定义一个读通道，需要读的时候，从里面读。通过一个单独的协程来维护这两个通道。保证数据的一致性。
一般来说，协程之间不推荐使用共享变量来交互，但是按照这个办法，在一些场合，使用共享变量也是可取的。很多平台上有较为原生的共享变量支持，到底用那种实现比较好，就见仁见智了。另外利用协程和通道，可以还实现各种常见的并发数据结构，如锁等等，就不一一赘述。更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容：
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