Go并发编程实战：简单场景与限定时间并发模型

Go语言并发编程实践是其独特优势之一，因为它允许开发人员有效地利用多核处理器的并行能力，提高程序的性能。本文将探讨两种常见的并发场景及其解决方案。 首先，我们讨论的是简单并发场景，例如测试接口的并发支持。在Go中，可以使用`sync.WaitGroup`和`goroutine`来实现。`RunScenario1`函数中的代码定义了一个计数器`count`，表示要并发执行的任务数量。一个`WaitGroup`实例`wg`被初始化，并在循环中每次任务开始时增加计数器。每个`goroutine`接收一个索引`index`，并在`doSomething`函数中执行具体的操作，同时在函数结束时调用`wg.Done()`，以减少`WaitGroup`的计数。通过调用`wg.Wait()`，我们可以确保所有`goroutine`执行完毕后再继续后续逻辑。 然而，这种方式潜在的问题在于当并发任务过多时，可能会消耗掉大量系统资源，尤其是对于资源有限的客户端。为了避免这种情况，需要合理控制并发的数量，并确保每个`goroutine`的创建和销毁都恰当地管理。 第二个场景是规定时间内持续并发模型，用于测试API接口在高并发情况下的性能和资源管理。在这种情况下，我们不仅要控制并发数，还要设置一个时间限制，如`RunScenario2`所示。通过创建`timeout`变量来设定测试的总时长，使用`runtime.NumCPU()`获取可用核心数，然后定义`waitForAll`和`done`通道来协调并发任务的执行。每个时间段内，`goroutine`会检查当前是否超出`timeout`，如果未超时，则从`done`通道接收信号继续执行，否则停止。`concurrentCount`通道用于跟踪并发任务的数量，确保不超过预设的核心数。 总结来说，Go并发编程的核心在于`goroutine`、`sync.WaitGroup`以及如何管理和控制并发数量。理解这些概念有助于开发人员优化代码性能，避免资源耗尽问题，同时在实际工作中能够灵活应对各种并发场景。通过实践和不断学习，开发者可以更好地利用Go语言的并发特性提升项目效率。