GoLang之协程
目前，WebServer几种主流的并发模型：
- 多线程，每个线程一次处理一个请求，在当前请求处理完成之前不会接收其它请求；但在高并发环境下，多线程的开销比较大；
- 基于回调的异步IO，如Nginx服务器使用的epoll模型，这种模式通过事件驱动的方式使用异步IO，使服务器持续运转，但人的思维模式是串行的，大量回调函数会把流程分割，对于问题本身的反应不够自然；
- 协程，不需要抢占式调度，可以有效提高线程的任务并发性，而避免多线程的缺点；但原生支持协程的语言还很少。
协程（coroutine）是Go语言中的轻量级线程实现，由Go运行时（runtime）管理。
在一个函数调用前加上go关键字，这次调用就会在一个新的goroutine中并发执行。当被调用的函数返回时，这个goroutine也自动结束。需要注意的是，如果这个函数有返回值，那么这个返回值会被丢弃。
先看下面的例子：
func Add(x, y int) { z := x + y fmt.Println(z) } func main() { for i:=0; i<10; i++ { go Add(i, i) } }
执行上面的代码，会发现屏幕什么也没打印出来，程序就退出了。
对于上面的例子，main()函数启动了10个goroutine，然后返回，这时程序就退出了，而被启动的执行Add()的goroutine没来得及执行。我们想要让main()函数等待所有goroutine退出后再返回，但如何知道goroutine都退出了呢？这就引出了多个goroutine之间通信的问题。
在工程上，有两种最常见的并发通信模型：共享内存和消息。
来看下面的例子，10个goroutine共享了变量counter，每个goroutine执行完成后，将counter值加1.因为10个goroutine是并发执行的，所以我们还引入了锁，也就是代码中的lock变量。在main()函数中，使用for循环来不断检查counter值，当其值达到10时，说明所有goroutine都执行完毕了，这时main()返回，程序退出。
package main import ( "fmt" "sync" "runtime" ) var counter int = 0 func Count(lock *sync.Mutex) { lock.Lock() counter++ fmt.Println("counter =", counter) lock.Unlock() } func main() { lock := &sync.Mutex{} for i:=0; i<10; i++ { go Count(lock) } for { lock.Lock() c := counter lock.Unlock() runtime.Gosched() // 出让时间片 if c >= 10 { break } } }
上面的例子，使用了锁变量（属于一种共享内存）来同步协程，事实上Go语言主要使用消息机制（channel）来作为通信模型。
channel
消息机制认为每个并发单元是自包含的、独立的个体，并且都有自己的变量，但在不同并发单元间这些变量不共享。每个并发单元的输入和输出只有一种，那就是消息。
channel是Go语言在语言级别提供的goroutine间的通信方式，我们可以使用channel在多个goroutine之间传递消息。channel是进程内的通信方式，因此通过channel传递对象的过程和调用函数时的参数传递行为比较一致，比如也可以传递指针等。
channel是类型相关的，一个channel只能传递一种类型的值，这个类型需要在声明channel时指定。
channel的声明形式为：
var chanName chan ElementType
举个例子，声明一个传递int类型的channel：
var ch chan int
使用内置函数make()定义一个channel：
ch := make(chan int)
在channel的用法中，最常见的包括写入和读出：
// 将一个数据value写入至channel，这会导致阻塞，直到有其他goroutine从这个channel中读取数据 ch <- value // 从channel中读取数据，如果channel之前没有写入数据，也会导致阻塞，直到channel中被写入数据为止 value := <-ch
默认情况下，channel的接收和发送都是阻塞的，除非另一端已准备好。
我们还可以创建一个带缓冲的channel：
c := make(chan int, 1024) // 从带缓冲的channel中读数据 for i:=range c { ... }
此时，创建一个大小为1024的int类型的channel，即使没有读取方，写入方也可以一直往channel里写入，在缓冲区被填完之前都不会阻塞。
可以关闭不再使用的channel：
close(ch)
应该在生产者的地方关闭channel，如果在消费者的地方关闭，容易引起panic；
在一个已关闭 channel 上执行接收操作(<-ch)总是能够立即返回，返回值是对应类型的零值。
现在利用channel来重写上面的例子：
func Count(ch chan int) { ch <- 1 fmt.Println("Counting") } func main() { chs := make([] chan int, 10) for i:=0; i<10; i++ { chs[i] = make(chan int) go Count(chs[i]) } for _, ch := range(chs) { <-ch } }
在这个例子中，定义了一个包含10个channel的数组，并把数组中的每个channel分配给10个不同的goroutine。在每个goroutine完成后，向goroutine写入一个数据，在这个channel被读取前，这个操作是阻塞的。在所有的goroutine启动完成后，依次从10个channel中读取数据，在对应的channel写入数据前，这个操作也是阻塞的。这样，就用channel实现了类似锁的功能，并保证了所有goroutine完成后main()才返回。
另外，我们在将一个channel变量传递到一个函数时，可以通过将其指定为单向channel变量，从而限制该函数中可以对此channel的操作。
单向channel变量的声明：
var ch1 chan int // 普通channel var ch2 chan <- int // 只用于写int数据 var ch3 <-chan int // 只用于读int数据
可以通过类型转换，将一个channel转换为单向的：
ch4 := make(chan int) ch5 := <-chan int(ch4) // 单向读 ch6 := chan<- int(ch4) //单向写
单向channel的作用有点类似于c++中的const关键字，用于遵循代码“最小权限原则”。
例如在一个函数中使用单向读channel：
func Parse(ch <-chan int) { for value := range ch { fmt.Println("Parsing value", value) } }
channel作为一种原生类型，本身也可以通过channel进行传递，例如下面这个流式处理结构：
type PipeData struct { value int handler func(int) int next chan int } func handle(queue chan *PipeData) { for data := range queue { data.next <- data.handler(data.value) } }
select
在UNIX中，select()函数用来监控一组描述符，该机制常被用于实现高并发的socket服务器程序。Go语言直接在语言级别支持select关键字，用于处理异步IO问题，大致结构如下：
select { case <- chan1: // 如果chan1成功读到数据 case chan2 <- 1: // 如果成功向chan2写入数据 default: // 默认分支 }
select默认是阻塞的，只有当监听的channel中有发送或接收可以进行时才会运行，当多个channel都准备好的时候，select是随机的选择一个执行的。
Go语言没有对channel提供直接的超时处理机制，但我们可以利用select来间接实现，例如：
timeout := make(chan bool, 1) go func() { time.Sleep(1e9) timeout <- true }() switch { case <- ch: // 从ch中读取到数据 case <- timeout: // 没有从ch中读取到数据，但从timeout中读取到了数据 }
这样使用select就可以避免永久等待的问题，因为程序会在timeout中获取到一个数据后继续执行，而无论对ch的读取是否还处于等待状态。
并发
早期版本的Go编译器并不能很智能的发现和利用多核的优势，即使在我们的代码中创建了多个goroutine，但实际上所有这些goroutine都允许在同一个CPU上，在一个goroutine得到时间片执行的时候其它goroutine都会处于等待状态。
实现下面的代码可以显式指定编译器将goroutine调度到多个CPU上运行。
import "runtime"
...
runtime.GOMAXPROCS(4)
PS：runtime包中有几个处理goroutine的函数，
|
函数 |
说明 |
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Goexit |
退出当前执行的goroutine，但是defer函数还会继续调用 |
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Gosched |
让出当前goroutine的执行权限，调度器安排其他等待的任务运行，并在下次某个时候从该位置恢复执行 |
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NumCPU |
返回 CPU 核数量 |
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NumGoroutine |
返回正在执行和排队的任务总数 |
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GOMAXPROCS |
用来设置可以并行计算的CPU核数的最大值，并返回之前的值 |
调度
Go调度的几个概念：
M：内核线程；
G：go routine，并发的最小逻辑单元，由程序员创建；
P：处理器，执行G的上下文环境，每个P会维护一个本地的go routine队列；
除了每个P拥有一个本地的go routine队列外，还存在一个全局的go routine队列。
具体调度原理：
- P的数量在初始化由GOMAXPROCS决定；
- 我们要做的就是添加G；
- G的数量超出了M的处理能力，且还有空余P的话，runtime就会自动创建新的M；
- M拿到P后才能干活，取G的顺序：本地队列>全局队列>其他P的队列，如果所有队列都没有可用的G，M会归还P并进入休眠；
一个G如果发生阻塞等事件会进行阻塞，如下图：
G发生上下文切换条件：
- 系统调用；
- 读写channel；
- gosched主动放弃，会将G扔进全局队列；
如上图，一个G发生阻塞时，M0让出P，由M1接管其任务队列；当M0执行的阻塞调用返回后，再将G0扔到全局队列，自己则进入睡眠（没有P了无法干活）；