控制goroutine数量
前言
goroutine被无限制的大量创建，造成的后果就不啰嗦了，主要讨论几种如何控制goroutine的方法
控制goroutine的数量
通过channel+sync
var (
// channel长度
poolCount = 5
// 复用的goroutine数量
goroutineCount = 10
)
func pool() {
jobsChan := make(chan int, poolCount)
// workers
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < goroutineCount; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for item := range jobsChan {
// ...
fmt.Println(item)
}
}()
}
// senders
for i := 0; i < 1000; i++ {
jobsChan <- i
}
// 关闭channel，上游的goroutine在读完channel的内容，就会通过wg的done退出
close(jobsChan)
wg.Wait()
}
通过WaitGroup启动指定数量的goroutine，监听channel的通知。发送者推送信息到channel，信息处理完了，关闭channel,等待goroutine依次退出。
使用semaphore
package main
import (
"context"
"fmt"
"sync"
"time"
"golang.org/x/sync/semaphore"
)
const (
// 同时运行的goroutine上限
Limit = 3
// 信号量的权重
Weight = 1
)
func main() {
names := []string{
"小白",
"小红",
"小明",
"小李",
"小花",
}
sem := semaphore.NewWeighted(Limit)
var w sync.WaitGroup
for _, name := range names {
w.Add(1)
go func(name string) {
sem.Acquire(context.Background(), Weight)
// ... 具体的业务逻辑
fmt.Println(name, "-吃饭了")
time.Sleep(2 * time.Second)
sem.Release(Weight)
w.Done()
}(name)
}
w.Wait()
fmt.Println("ending--------")
}
借助于x包中的semaphore，也可以进行goroutine的数量限制。
线程池
不过原本go中的协程已经是非常轻量了，对于协程池还是要根据具体的场景分析。
对于小场景使用channel+sync就可以，其他复杂的可以考虑使用第三方的协程池库。
几个开源的线程池的设计
fasthttp中的协程池实现
fasthttp比net/http效率高很多倍的重要原因，就是利用了协程池。来看下大佬的设计思路。
1、按需增长goroutine数量，有一个最大值，同时监听channel，Server会把accept到的connection放入到channel中，这样监听的goroutine就能处理消费。
2、本地维护了一个待使用的channel列表，当本地channel列表拿不到ch，会在sync.pool中取。
3、如果workersCount没达到上限，则从生成一个workerFunc监听workerChan。
4、对于待使用的channel列表，会定期清理掉超过最大空闲时间的workerChan。
看下具体实现
// workerPool通过一组工作池服务传入的连接
// 按照FILO（先进后出）的顺序，即最近停止的工作人员将为下一个工作传入的连接。
//
// 这种方案能够保持cpu的缓存保持高效（理论上）
type workerPool struct {
// 这个函数用于server的连接
// It must leave c unclosed.
WorkerFunc ServeHandler
// 最大的Workers数量
MaxWorkersCount int
LogAllErrors bool
MaxIdleWorkerDuration time.Duration
Logger Logger
lock sync.Mutex
// 当前worker的数量
workersCount int
// worker停止的标识
mustStop bool
// 等待使用的workerChan
// 可能会被清理
ready []*workerChan
// 用来标识start和stop
stopCh chan struct{}
// workerChan的缓存池，通过sync.Pool实现
workerChanPool sync.Pool
connState func(net.Conn, ConnState)
}
// workerChan的结构
type workerChan struct {
lastUseTime time.Time
ch chan net.Conn
}
Start
func (wp *workerPool) Start() {
// 判断是否已经Start过了
if wp.stopCh != nil {
panic("BUG: workerPool already started")
}
// stopCh塞入值
wp.stopCh = make(chan struct{})
stopCh := wp.stopCh
wp.workerChanPool.New = func() interface{} {
// 如果单核cpu则让workerChan阻塞
// 否则，使用非阻塞，workerChan的长度为1
return &workerChan{
ch: make(chan net.Conn, workerChanCap),
}
}
go func() {
var scratch []*workerChan
for {
wp.clean(&scratch)
select {
// 接收到退出信号，退出
case <-stopCh:
return
default:
time.Sleep(wp.getMaxIdleWorkerDuration())
}
}
}()
}
// 如果单核cpu则让workerChan阻塞
// 否则，使用非阻塞，workerChan的长度为1
var workerChanCap = func() int {
// 如果GOMAXPROCS=1，workerChan的长度为0，变成一个阻塞的channel
if runtime.GOMAXPROCS(0) == 1 {
return 0
}
// 如果GOMAXPROCS>1则使用非阻塞的workerChan
return 1
}()
梳理下流程：
1、首先判断下stopCh是否为nil，不为nil表示已经started了；
2、初始化wp.stopCh = make(chan struct{})，stopCh是一个标识，用了struct{}不用bool，因为空结构体变量的内存占用大小为0，而bool类型内存占用大小为1，这样可以更加最大化利用我们服务器的内存空间；
3、设置workerChanPool的New函数，然后可以在Get不到东西时，自动创建一个；如果单核cpu则让workerChan阻塞，否则，使用非阻塞，workerChan的长度设置为1；
4、启动一个goroutine，处理clean操作，在接收到退出信号，退出。
Stop
func (wp *workerPool) Stop() {
// 同start，stop也只能触发一次
if wp.stopCh == nil {
panic("BUG: workerPool wasn't started")
}
// 关闭stopCh
close(wp.stopCh)
// 将stopCh置为nil
wp.stopCh = nil
// 停止所有的等待获取连接的workers
// 正在运行的workers，不需要等待他们退出，他们会在完成connection或mustStop被设置成true退出
wp.lock.Lock()
ready := wp.ready
// 循环将ready的workerChan置为nil
for i := range ready {
ready[i].ch <- nil
ready[i] = nil
}
wp.ready = ready[:0]
// 设置mustStop为true
wp.mustStop = true
wp.lock.Unlock()
}
梳理下流程：
1、判断stop只能被关闭一次；
2、关闭stopCh，设置stopCh为nil；
3、停止所有的等待获取连接的workers，正在运行的workers，不需要等待他们退出，他们会在完成connection或mustStop被设置成true退出。
clean
func (wp *workerPool) clean(scratch *[]*workerChan) {
maxIdleWorkerDuration := wp.getMaxIdleWorkerDuration()
// 清理掉最近最少使用的workers如果他们过了maxIdleWorkerDuration时间没有提供服务
criticalTime := time.Now().Add(-maxIdleWorkerDuration)
wp.lock.Lock()
ready := wp.ready
n := len(ready)
// 使用二分搜索算法找出最近可以被清除的worker
// 最后使用的workerChan 一定是放回队列尾部的。
l, r, mid := 0, n-1, 0
for l <= r {
mid = (l + r) / 2
if criticalTime.After(wp.ready[mid].lastUseTime) {
l = mid + 1
} else {
r = mid - 1
}
}
i := r
if i == -1 {
wp.lock.Unlock()
return
}
// 将ready中i之前的的全部清除
*scratch = append((*scratch)[:0], ready[:i+1]...)
m := copy(ready, ready[i+1:])
for i = m; i < n; i++ {
ready[i] = nil
}
wp.ready = ready[:m]
wp.lock.Unlock()
// 通知淘汰的workers停止
// 此通知必须位于wp.lock之外，因为ch.ch
// 如果有很多workers，可能会阻塞并且可能会花费大量时间
// 位于非本地CPU上。
tmp := *scratch
for i := range tmp {
tmp[i].ch <- nil
tmp[i] = nil
}
}
主要是清理掉最近最少使用的workers如果他们过了maxIdleWorkerDuration时间没有提供服务
getCh
获取一个workerChan
func (wp *workerPool) getCh() *workerChan {
var ch *workerChan
createWorker := false
wp.lock.Lock()
ready := wp.ready
n := len(ready) - 1
// 如果ready为空
if n < 0 {
if wp.workersCount < wp.MaxWorkersCount {
createWorker = true
wp.workersCount++
}
} else {
// 不为空从ready中取一个
ch = ready[n]
ready[n] = nil
wp.ready = ready[:n]
}
wp.lock.Unlock()
// 如果没拿到ch
if ch == nil {
if !createWorker {
return nil
}
// 从缓存中获取一个ch
vch := wp.workerChanPool.Get()
ch = vch.(*workerChan)
go func() {
// 具体的执行函数
wp.workerFunc(ch)
// 再放入到pool中
wp.workerChanPool.Put(vch)
}()
}
return ch
}
梳理下流程：
1、获取一个可执行的workerChan，如果ready中为空，并且workersCount没有达到最大值，增加workersCount数量，并且设置当前操作createWorker = true；
2、ready中不为空，直接在ready获取一个；
3、如果没有获取到则在sync.pool中获取一个，之后再放回到pool中；
4、拿到了就启动一个workerFunc监听workerChan，处理具体的业务逻辑。
workerFunc
func (wp *workerPool) workerFunc(ch *workerChan) {
var c net.Conn
var err error
// 监听workerChan
for c = range ch.ch {
if c == nil {
break
}
// 具体的业务逻辑
...
c = nil
// 释放workerChan
// 在mustStop的时候将会跳出循环
if !wp.release(ch) {
break
}
}
wp.lock.Lock()
wp.workersCount--
wp.lock.Unlock()
}
// 把Conn放入到channel中
func (wp *workerPool) Serve(c net.Conn) bool {
ch := wp.getCh()
if ch == nil {
return false
}
ch.ch <- c
return true
}
func (wp *workerPool) release(ch *workerChan) bool {
// 修改 ch.lastUseTime
ch.lastUseTime = time.Now()
wp.lock.Lock()
// 如果需要停止，直接返回
if wp.mustStop {
wp.lock.Unlock()
return false
}
// 将ch放到ready中
wp.ready = append(wp.ready, ch)
wp.lock.Unlock()
return true
}
梳理下流程：
1、workerFunc会监听workerChan，并且在使用完workerChan归还到ready中；
2、Serve会把connection放入到workerChan中，这样workerFunc就能通过workerChan拿到需要处理的连接请求；
3、当workerFunc拿到的workerChan为nil或wp.mustStop被设为了true，就跳出for循环。
panjf2000/ants
先看下示例
示例一
package main
import (
"fmt"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
"github.com/panjf2000/ants"
)
func demoFunc() {
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
fmt.Println("Hello World!")
}
func main() {
defer ants.Release()
runTimes := 1000
var wg sync.WaitGroup
syncCalculateSum := func() {
demoFunc()
wg.Done()
}
for i := 0; i < runTimes; i++ {
wg.Add(1)
_ = ants.Submit(syncCalculateSum)
}
wg.Wait()
fmt.Printf("running goroutines: %d
", ants.Running())
fmt.Printf("finish all tasks.
")
}
示例二
package main
import (
"fmt"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
"github.com/panjf2000/ants"
)
var sum int32
func myFunc(i interface{}) {
n := i.(int32)
atomic.AddInt32(&sum, n)
fmt.Printf("run with %d
", n)
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
runTimes := 1000
// Use the pool with a method,
// set 10 to the capacity of goroutine pool and 1 second for expired duration.
p, _ := ants.NewPoolWithFunc(10, func(i interface{}) {
myFunc(i)
wg.Done()
})
defer p.Release()
// Submit tasks one by one.
for i := 0; i < runTimes; i++ {
wg.Add(1)
_ = p.Invoke(int32(i))
}
wg.Wait()
fmt.Printf("running goroutines: %d
", p.Running())
fmt.Printf("finish all tasks, result is %d
", sum)
if sum != 499500 {
panic("the final result is wrong!!!")
}
}
设计思路
整体的设计思路
梳理下思路：
1、先初始化缓存池的大小，然后处理任务事件的时候，一个task分配一个goWorker；
2、在拿goWorker的过程中会存在下面集中情况；
-
本地的缓存中有空闲的
goWorker，直接取出； -
本地缓存没有就去
sync.Pool，拿一个goWorker；
3、如果缓存池满了，非阻塞模式直接返回nil，阻塞模式就循环去拿直到成功拿出一个；
4、同时也会定期清理掉过期的goWorker,通过sync.Cond唤醒其的阻塞等待；
5、对于使用完成的goWorker在使用完成之后重新归还到pool。
具体的设计细节可参考，作者的文章Goroutine 并发调度模型深度解析之手撸一个高性能 goroutine 池
go-playground/pool
go-playground/pool会在一开始就启动
先放几个使用的demo
Per Unit Work
package main
import (
"fmt"
"time"
"gopkg.in/go-playground/pool.v3"
)
func main() {
p := pool.NewLimited(10)
defer p.Close()
user := p.Queue(getUser(13))
other := p.Queue(getOtherInfo(13))
user.Wait()
if err := user.Error(); err != nil {
// handle error
}
// do stuff with user
username := user.Value().(string)
fmt.Println(username)
other.Wait()
if err := other.Error(); err != nil {
// handle error
}
// do stuff with other
otherInfo := other.Value().(string)
fmt.Println(otherInfo)
}
func getUser(id int) pool.WorkFunc {
return func(wu pool.WorkUnit) (interface{}, error) {
// simulate waiting for something, like TCP connection to be established
// or connection from pool grabbed
time.Sleep(time.Second * 1)
if wu.IsCancelled() {
// return values not used
return nil, nil
}
// ready for processing...
return "Joeybloggs", nil
}
}
func getOtherInfo(id int) pool.WorkFunc {
return func(wu pool.WorkUnit) (interface{}, error) {
// simulate waiting for something, like TCP connection to be established
// or connection from pool grabbed
time.Sleep(time.Second * 1)
if wu.IsCancelled() {
// return values not used
return nil, nil
}
// ready for processing...
return "Other Info", nil
}
}
Batch Work
package main
import (
"fmt"
"time"
"gopkg.in/go-playground/pool.v3"
)
func main() {
p := pool.NewLimited(10)
defer p.Close()
batch := p.Batch()
// for max speed Queue in another goroutine
// but it is not required, just can't start reading results
// until all items are Queued.
go func() {
for i := 0; i < 10; i++ {
batch.Queue(sendEmail("email content"))
}
// DO NOT FORGET THIS OR GOROUTINES WILL DEADLOCK
// if calling Cancel() it calles QueueComplete() internally
batch.QueueComplete()
}()
for email := range batch.Results() {
if err := email.Error(); err != nil {
// handle error
// maybe call batch.Cancel()
}
// use return value
fmt.Println(email.Value().(bool))
}
}
func sendEmail(email string) pool.WorkFunc {
return func(wu pool.WorkUnit) (interface{}, error) {
// simulate waiting for something, like TCP connection to be established
// or connection from pool grabbed
time.Sleep(time.Second * 1)
if wu.IsCancelled() {
// return values not used
return nil, nil
}
// ready for processing...
return true, nil // everything ok, send nil, error if not
}
}
来看下实现
workUnit
workUnit作为channel信息进行传递，用来给work传递当前需要执行的任务信息。
// WorkUnit contains a single uint of works values
type WorkUnit interface {
// 阻塞直到当前任务被完成或被取消
Wait()
// 执行函数返回的结果
Value() interface{}
// Error returns the Work Unit's error
Error() error
// 取消当前的可执行任务
Cancel()
// 判断当前的可执行单元是否被取消了
IsCancelled() bool
}
var _ WorkUnit = new(workUnit)
// workUnit contains a single unit of works values
type workUnit struct {
// 任务执行的结果
value interface{}
// 错误信息
err error
// 通知任务完成
done chan struct{}
// 需要执行的任务函数
fn WorkFunc
// 任务是会否被取消
cancelled atomic.Value
// 是否正在取消任务
cancelling atomic.Value
// 任务是否正在执行
writing atomic.Value
}
limitedPool
var _ Pool = new(limitedPool)
// limitedPool contains all information for a limited pool instance.
type limitedPool struct {
// 并发量
workers uint
// work的channel
work chan *workUnit
// 通知结束的channel
cancel chan struct{}
// 是否关闭的标识
closed bool
// 读写锁
m sync.RWMutex
}
// 初始化一个pool
func NewLimited(workers uint) Pool {
if workers == 0 {
panic("invalid workers '0'")
}
// 初始化pool的work数量
p := &limitedPool{
workers: workers,
}
// 初始化pool的操作
p.initialize()
return p
}
func (p *limitedPool) initialize() {
// channel的长度为work数量的两倍
p.work = make(chan *workUnit, p.workers*2)
p.cancel = make(chan struct{})
p.closed = false
// fire up workers here
for i := 0; i < int(p.workers); i++ {
p.newWorker(p.work, p.cancel)
}
}
// 将工作传递并取消频道到newWorker（）以避免任何潜在的竞争状况
// 在p.work读写之间
func (p *limitedPool) newWorker(work chan *workUnit, cancel chan struct{}) {
go func(p *limitedPool) {
var wu *workUnit
defer func(p *limitedPool) {
// 捕获异常，结束掉异常的工作单元，并将其再次作为新的任务启动
if err := recover(); err != nil {
trace := make([]byte, 1<<16)
n := runtime.Stack(trace, true)
s := fmt.Sprintf(errRecovery, err, string(trace[:int(math.Min(float64(n), float64(7000)))]))
iwu := wu
iwu.err = &ErrRecovery{s: s}
close(iwu.done)
// 重新启动
p.newWorker(p.work, p.cancel)
}
}(p)
var value interface{}
var err error
// 监听channel，读取内容
for {
select {
// channel中取出数据
case wu = <-work:
// 防止channel 被关闭后读取到零值
if wu == nil {
continue
}
// 单个和批量的cancellation这个都支持
if wu.cancelled.Load() == nil {
// 执行我们的业务函数
value, err = wu.fn(wu)
wu.writing.Store(struct{}{})
// 如果WorkFunc取消了此工作单元，则需要再次检查
// 防止产生竞争条件
if wu.cancelled.Load() == nil && wu.cancelling.Load() == nil {
wu.value, wu.err = value, err
// 执行完成，关闭当前channel
close(wu.done)
}
}
// 如果取消了，就退出
case <-cancel:
return
}
}
}(p)
}
// 放置一个执行的task到channel，并返回channel
func (p *limitedPool) Queue(fn WorkFunc) WorkUnit {
// 初始化一个workUnit类型的channel
w := &workUnit{
done: make(chan struct{}),
// 具体的执行函数
fn: fn,
}
go func() {
p.m.RLock()
// 如果pool关闭的时候通知channel关闭
if p.closed {
w.err = &ErrPoolClosed{s: errClosed}
if w.cancelled.Load() == nil {
close(w.done)
}
p.m.RUnlock()
return
}
// 将channel传递给pool的work
p.work <- w
p.m.RUnlock()
}()
return w
}
梳理下流程：
1、首先初始化pool的大小；
2、然后根据pool的大小启动对应数量的worker，阻塞等待channel被塞入可执行函数；
3、然后可执行函数会被放入workUnit，然后通过channel传递给阻塞的worker。
同样这里也提供了批量执行的方法
batch
// batch contains all information for a batch run of WorkUnits
type batch struct {
pool Pool
m sync.Mutex
// WorkUnit的切片
units []WorkUnit
// 结果集,执行完后的workUnit会更新其value,error,可以从结果集channel中读取
results chan WorkUnit
// 通知batch是否完成
done chan struct{}
closed bool
wg *sync.WaitGroup
}
// 初始化Batch
func newBatch(p Pool) Batch {
return &batch{
pool: p,
units: make([]WorkUnit, 0, 4),
results: make(chan WorkUnit),
done: make(chan struct{}),
wg: new(sync.WaitGroup),
}
}
// 将WorkFunc放入到WorkUnit中并保留取消和输出结果的参考。
func (b *batch) Queue(fn WorkFunc) {
b.m.Lock()
if b.closed {
b.m.Unlock()
return
}
// 返回一个WorkUnit
wu := b.pool.Queue(fn)
// 放到WorkUnit的切片中
b.units = append(b.units, wu)
// 通过waitgroup进行goroutine的执行控制
b.wg.Add(1)
b.m.Unlock()
// 执行任务
go func(b *batch, wu WorkUnit) {
wu.Wait()
// 将执行的结果写入到results中
b.results <- wu
b.wg.Done()
}(b, wu)
}
// QueueComplete让批处理知道不再有排队的工作单元
// 以便在所有工作完成后可以关闭结果渠道。
// 警告：如果未调用此函数，则结果通道将永远不会耗尽，
// 但会永远阻止以获取更多结果。
func (b *batch) QueueComplete() {
b.m.Lock()
b.closed = true
close(b.done)
b.m.Unlock()
}
// 取消批次的任务
func (b *batch) Cancel() {
b.QueueComplete()
b.m.Lock()
// 一个个取消units，倒叙的取消
for i := len(b.units) - 1; i >= 0; i-- {
b.units[i].Cancel()
}
b.m.Unlock()
}
// 输出执行完成的结果集
func (b *batch) Results() <-chan WorkUnit {
// 启动一个协程监听完成的通知
// waitgroup阻塞直到所有的worker都完成退出
// 最后关闭channel
go func(b *batch) {
<-b.done
b.m.Lock()
// 阻塞直到上面waitgroup中的goroutine一个个执行完成退出
b.wg.Wait()
b.m.Unlock()
// 关闭channel
close(b.results)
}(b)
return b.results
}
梳理下流程：
1、首先初始化Batch的大小；
2、然后Queue将一个个WorkFunc放入到WorkUnit中，执行，并将结果写入到results中，全部执行完成，调用QueueComplete，发送执行完成的通知；
3、Results会打印出所有的结果集，同时监听所有的worker执行完成，关闭channel，退出。
总结
控制goroutine数量一般使用两种方式：
-
简单的场景使用
sync+channel就可以了； -
复杂的场景可以使用
goroutine pool
参考
【Golang 开发需要协程池吗？】https://www.zhihu.com/question/302981392
【来，控制一下 Goroutine 的并发数量】https://segmentfault.com/a/1190000017956396
【golang协程池设计】https://segmentfault.com/a/1190000018193161
【fasthttp中的协程池实现】https://segmentfault.com/a/1190000009133154
【panjf2000/ants】https://github.com/panjf2000/ants
【golang协程池设计】https://segmentfault.com/a/1190000018193161
本文作者：liz
本文链接：https://boilingfrog.github.io/2021/04/14/控制goroutine的数量/
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