go-streams 并发控制示范

时间: 2023-09-10 19:15:39 浏览: 153

Go并发编程实践

并发编程一直是Golang区别与其他语言的很大优势，也是实际工作场景中经常遇到的。近日笔者在组内分享了我们常见的并发场景，及代码示例，以期望大家能在遇到相同场景下，能快速的想到解决方案，或者是拿这些方案与自己实现的比较，取长补短。现整理出来与大家共享 ### Go并发编程实践 #### 前言并发编程是Go语言的核心特色之一，它使得开发者能够更加高效地处理多任务、多用户请求等场景。本文将深入探讨几种常见的Go并发编程模型及其应用场景，并通过具体的代码示例帮助读者更好地理解和应用这些概念。 #### 简单并发场景在许多场合下，我们只需要并发执行一些简单的任务，如同时发送多个HTTP请求或处理一组任务。这里介绍一种基本的方法来实现简单的并发操作。 ```go func RunScenario1() { count := 10 var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < count; i++ { wg.Add(1) go func(index int) { defer wg.Done() doSomething(index) }(i) } wg.Wait() } ``` 在这个例子中，我们创建了一个`sync.WaitGroup`来跟踪并发执行的任务。通过`wg.Add(1)`增加一个计数器，表示有一个新的goroutine正在运行。每个goroutine执行完毕后，调用`wg.Done()`减少计数器。当所有的goroutine都完成时，`wg.Wait()`会返回。 #### 规定时间内的持续并发模型有时我们需要在一个固定的时间段内保持一定的并发级别。例如，在测试系统在高负载下的稳定性时，可能需要持续不断地向服务器发送请求。 ```go func RunScenario2() { timeout := time.Now().Add(time.Second * time.Duration(10)) n := runtime.NumCPU() waitForAll := make(chan struct{}) done := make(chan struct{}) concurrentCount := make(chan struct{}, n) for i := 0; i < n; i++ { concurrentCount <- struct{}{} } go func() { for time.Now().Before(timeout) { <-done concurrentCount <- struct{}{} } waitForAll <- struct{}{} }() go func() { for { <-concurrentCount go func() { doSomething(rand.Intn(n)) done <- struct{}{} }() } }() <-waitForAll } ``` 这里我们使用了一个带缓冲的`chan struct{}`来限制并发的数量，并且通过循环检查当前时间是否超过了预设的时间限制。一旦超过时间，`waitForAll`就会被触发，从而结束整个程序。 #### 基于大数据量的并发模型对于不知道具体结束时间但知道数据量很大的情况，可以采用基于工作池的模型来处理。这种方法适用于文件批量处理、网络爬虫等场景。 ```go func RunScenario3() { numOfConcurrency := runtime.NumCPU() taskTool := 10 jobs := make(chan int, taskTool) results := make(chan int, taskTool) var wg sync.WaitGroup // 初始化工作池 for i := 0; i < numOfConcurrency; i++ { wg.Add(1) go func(id int, jobs <-chan int, results chan<- int, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for job := range jobs { res := job * 2 fmt.Printf("Worker %d do things, produce result %d\n", id, res) time.Sleep(time.Millisecond * 500) results <- res } }(i, jobs, results, &wg) } // 分发任务 for i := 0; i < 100; i++ { jobs <- i } close(jobs) // 收集结果 for i := 0; i < 100; i++ { <-results } wg.Wait() } ``` 在上述代码中，我们定义了一个工作池，其中包含多个工作goroutine。每个工作goroutine都会从任务通道`jobs`接收任务并处理，然后将结果发送到`results`通道。此外，还定义了一个`sync.WaitGroup`来确保所有工作goroutine完成后再继续执行后续逻辑。 #### 总结 Go语言通过goroutine和channel提供了强大的并发能力，使得开发者能够编写出高性能的应用程序。通过本文介绍的几种模型，你可以根据不同的业务场景选择合适的并发策略。同时，合理地使用`sync.WaitGroup`、`time.Timer`等工具类可以帮助更好地控制并发执行的行为，避免出现资源泄漏等问题。

好的，下面我来为您演示一下如何使用 go-streams 进行并发控制。首先，您需要安装 go-streams，可以通过以下命令进行安装： ``` go get github.com/reugn/go-streams ``` 接下来，我们可以使用 go-streams 提供的 `ConcurrentStreamBuilder` 和 `ConcurrentSinkBuilder` 来实现并发控制。假设我们有一个需要处理的数据流，可以使用 `go-streams` 中的 `NewStreamBuilder` 来创建一个数据流: ```go streamBuilder := go_streams.NewStreamBuilder() ``` 然后，我们可以使用 `ConcurrentStreamBuilder` 来将数据流转换为并发处理的数据流，例如： ```go concurrentStreamBuilder := go_streams.NewConcurrentStreamBuilder(streamBuilder, 10) ``` 这里我们设置并发度为 10，表示最多会有 10 个 goroutine 同时处理数据。接下来，我们需要为并发处理添加一个 Sink，可以使用 `ConcurrentSinkBuilder` 来创建： ```go concurrentSinkBuilder := go_streams.NewConcurrentSinkBuilder(concurrentStreamBuilder, 10) ``` 这里我们同样设置并发度为 10。最后，我们可以将数据源和 Sink 连接起来，开始处理数据： ```go source := go_streams.NewSliceSource(data) sink := concurrentSinkBuilder.Build() source.Process(sink) ``` 这里的 `data` 可以是任何实现了 `Iterator` 接口的数据类型，例如 Go 中的数组、切片、映射或通道等。以上就是使用 go-streams 进行并发控制的基本示例。如果您有其他问题或需要更详细的说明，请随时提问，我将尽力为您解答。

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