一文精通GO的并发与并行
一、使用goroutine来运行程序
1.Go的并发与并行
Go的并发能力,是指让某个函数独立于其他函数运行的能力。当为一个函数创建goroutine
时,该函数将作为一个独立的工作单元,被 调度器 调度到可用的逻辑处理器上执行。Go的运行时调度器是个复杂的软件,它做的工作大致是:
管理被创建的所有goroutine,为其分配执行时间
将操作系统线程与语言运行时的逻辑处理器绑定
参考The Go scheduler ,这里较浅显地说一下Go的运行时调度器。操作系统会在物理处理器上调度操作系统线程
来运行,而Go语言的运行时会在逻辑处理器
上调度goroutine
来运行,每个逻辑处理器都分别绑定到单个操作系统线程上。这里涉及到三个角色:
M:操作系统线程,这是真正的内核OS线程
P:逻辑处理器,代表着调度的上下文,它使goroutine在一个M上跑
G:goroutine,拥有自己的栈,指令指针等信息,被P调度
每个P会维护一个全局运行队列(称为runqueue),处于ready就绪状态的goroutine
(灰色G)被放在这个队列中等待被调度。在编写程序时,每当go func
启动一个goroutine
时,runqueue
便在尾部加入一个goroutine
。在下一个调度点上,P就从runqueue
中取出一个goroutine
出来执行(蓝色G)。
当某个操作系统线程M阻塞的时候(比如goroutine
执行了阻塞的系统调用),P可以绑定到另外一个操作系统线程M上,让运行队列中的其他goroutine
继续执行:
上图中G0执行了阻塞操作,M0被阻塞,P将在新的系统线程M1上继续调度G执行。M1有可能是被新创建的,或者是从线程缓存中取出。Go调度器保证有足够的线程来运行所有的P,语言运行时默认限制每个程序最多创建10000个线程,这个现在可以通过调用runtime/debug包的SetMaxThreads
方法来更改。
Go可以在在一个逻辑处理器P上实现并发,如果需要并行,必须使用多于1个的逻辑处理器。Go调度器会把goroutine
平等分配到每个逻辑处理器上,此时goroutine
将在不同的线程上运行,不过前提是要求机器拥有多个物理处理器。
2.创建goroutine
使用关键字go
来创建一个goroutine
,并让所有的goroutine
都得到执行:
//example1.go
package main
import (
"runtime"
"sync"
"fmt"
)
var (
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
//分配一个逻辑处理器P给调度器使用
runtime.GOMAXPROCS(1)
//在这里,wg用于等待程序完成,计数器加2,表示要等待两个goroutine
wg.Add(2)
//声明1个匿名函数,并创建一个goroutine
fmt.Printf("Begin Coroutines\n")
go func() {
//在函数退出时,wg计数器减1
defer wg.Done()
//打印3次小写字母表
for count := 0; count < 3; count++ {
for char := 'a'; char < 'a'+26; char++ {
fmt.Printf("%c ", char)
}
}
}()
//声明1个匿名函数,并创建一个goroutine
go func() {
defer wg.Done()
//打印大写字母表3次
for count := 0; count < 3; count++ {
for char := 'A'; char < 'A'+26; char++ {
fmt.Printf("%c ", char)
}
}
}()
fmt.Printf("Waiting To Finish\n")
//等待2个goroutine执行完毕
wg.Wait()
}
这个程序使用runtime.GOMAXPROCS(1)
来分配一个逻辑处理器给调度器使用,两个goroutine
将被该逻辑处理器调度并发执行。程序输出:
Begin Coroutines
Waiting To Finish
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
从输出来看,是先执行完一个goroutine
,再接着执行第二个goroutine
的,大写字母全部打印完后,再打印全部的小写字母。那么,有没有办法让两个goroutine
并行执行呢?为程序指定两个逻辑处理器即可:
//修改为2个逻辑处理器
runtime.GOMAXPROCS(2)
此时执行程序,输出为:
Begin Coroutines
Waiting To Finish
A B C D E a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z a b c F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X d e f g h i j k l m n o p q r s Y Z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z t u v w x y z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
那如果只有1个逻辑处理器,如何让两个goroutine交替被调度?实际上,如果goroutine
需要很长的时间才能运行完,调度器的内部算法会将当前运行的goroutine
让出,防止某个goroutine
长时间占用逻辑处理器。由于示例程序中两个goroutine
的执行时间都很短,在为引起调度器调度之前已经执行完。不过,程序也可以使用runtime.Gosched()
来将当前在逻辑处理器上运行的goruntine
让出,让另一个goruntine
得到执行:
//example2.go
package main
import (
"runtime"
"sync"
"fmt"
)
var (
wg sync.WaitGroup
)
func main() {
//分配一个逻辑处理器P给调度器使用
runtime.GOMAXPROCS(1)
//在这里,wg用于等待程序完成,计数器加2,表示要等待两个goroutine
wg.Add(2)
//声明1个匿名函数,并创建一个goroutine
fmt.Printf("Begin Coroutines\n")
go func() {
//在函数退出时,wg计数器减1
defer wg.Done()
//打印3次小写字母表
for count := 0; count < 3; count++ {
for char := 'a'; char < 'a'+26; char++ {
if char=='k'{
runtime.Gosched()
}
fmt.Printf("%c ", char)
}
}
}()
//声明1个匿名函数,并创建一个goroutine
go func() {
defer wg.Done()
//打印大写字母表3次
for count := 0; count < 3; count++ {
for char := 'A'; char < 'A'+26; char++ {
if char == 'K'{
runtime.Gosched()
}
fmt.Printf("%c ", char)
}
}
}()
fmt.Printf("Waiting To Finish\n")
//等待2个goroutine执行完毕
wg.Wait()
}
两个goroutine
在循环的字符为k/K的时候会让出逻辑处理器,程序的输出结果为:
Begin Coroutines
Waiting To Finish
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z A B C D E F G H I J a b c d e f g h i j K L M N O P Q R S T U V W X Y Z A B C D E F G H I J k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g h i j K L M N O P Q R S T U V W X Y Z k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
这里大小写字母果然是交替着输出了。不过从输出可以看到,第一次输出大写字母时遇到K没有让出逻辑处理器,这是什么原因还不是很清楚,调度器的调度机制?
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二、处理竞争状态
并发程序避免不了的一个问题是对资源的同步访问。如果多个goroutine
在没有互相同步的情况下去访问同一个资源,并进行读写操作,这时goroutine
就处于竞争状态下:
//example3.go
package main
import (
"sync"
"runtime"
"fmt"
)
var (
//counter为访问的资源
counter int64
wg sync.WaitGroup
)
func addCount() {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
value := counter
//当前goroutine从线程退出
runtime.Gosched()
value++
counter=value
}
}
func main() {
wg.Add(2)
go addCount()
go addCount()
wg.Wait()
fmt.Printf("counter: %d\n",counter)
}
//output:
counter: 4 或者counter: 2
这段程序中,goroutine
对counter
的读写操作没有进行同步,goroutine 1对counter的写结果可能被goroutine 2所覆盖。Go可通过如下方式来解决这个问题:
使用原子函数操作
使用互斥锁锁住临界区
使用通道
chan
1. 检测竞争状态
有时候竞争状态并不能一眼就看出来。Go 提供了一个非常有用的工具,用于检测竞争状态。使用方式是:
go build -race example4.go//用竞争检测器标志来编译程序
./example4 //运行程序
工具检测出了程序存在一处竞争状态,并指出发生竞争状态的几行代码是:
22 counter=value
18 value := counter
28 go addCount()
29 go addCount()
2. 使用原子函数
对整形变量或指针的同步访问,可以使用原子函数来进行。这里使用原子函数来修复example4.go中的竞争状态问题:
//example5.go
package main
import (
"sync"
"runtime"
"fmt"
"sync/atomic"
)
var (
//counter为访问的资源
counter int64
wg sync.WaitGroup
)
func addCount() {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
//使用原子操作来进行
atomic.AddInt64(&counter,1)
//当前goroutine从线程退出
runtime.Gosched()
}
}
func main() {
wg.Add(2)
go addCount()
go addCount()
wg.Wait()
fmt.Printf("counter: %d\n",counter)
}
//output:
counter: 4
这里使用atomic.AddInt64
函数来对一个整形数据进行加操作,另外一些有用的原子操作还有:
atomic.StoreInt64() //写
atomic.LoadInt64() //读
更多的原子操作函数请看atomic
包中的声明。
3. 使用互斥锁
对临界区的访问,可以使用互斥锁来进行。对于example4.go的竞争状态,可以使用互斥锁来解决:
//example5.go
package main
import (
"sync"
"runtime"
"fmt"
)
var (
//counter为访问的资源
counter int
wg sync.WaitGroup
mutex sync.Mutex
)
func addCount() {
defer wg.Done()
for count := 0; count < 2; count++ {
//加上锁,进入临界区域
mutex.Lock()
{
value := counter
//当前goroutine从线程退出
runtime.Gosched()
value++
counter = value
}
//离开临界区,释放互斥锁
mutex.Unlock()
}
}
func main() {
wg.Add(2)
go addCount()
go addCount()
wg.Wait()
fmt.Printf("counter: %d\n", counter)
}
//output:
counter: 4
使用Lock()
与Unlock()
函数调用来定义临界区,在同一个时刻内,只有一个goroutine能够进入临界区,直到调用Unlock()
函数后,其他的goroutine才能够进入临界区。
在Go中解决共享资源安全访问,更常用的使用通道chan。
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三、利用通道共享数据
Go语言采用CSP消息传递模型。通过在goroutine
之间传递数据来传递消息,而不是对数据进行加锁来实现同步访问。这里就需要用到通道chan
这种特殊的数据类型。当一个资源需要在goroutine
中共享时,chan在goroutine
中间架起了一个通道。通道使用make
来创建:
unbuffered := make(char int) //创建无缓存通道,用于int类型数据共享
buffered := make(chan string,10)//创建有缓存通道,用于string类型数据共享
buffered<- "hello world" //向通道中写入数据
value:= <-buffered //从通道buffered中接受数据
通道用于放置某一种类型的数据。创建通道时指定通道的大小,将创建有缓存的通道。无缓存通道是一种同步通信机制,它要求发送goroutine
和接收goroutine
都应该准备好,否则会进入阻塞。
1. 无缓存的通道
无缓存通道是同步的——一个goroutine
向channel写入消息的操作会一直阻塞,直到另一个goroutine
从通道中读取消息。反过来也是,一个goroutine
从channel读取消息的操作会一直阻塞,直到另一个goroutine
向通道中写入消息。《Go in action》中关于无缓存通道的解释有一个非常棒的例子:网球比赛。在网球比赛中,两位选手总是处在以下两种状态之一:要么在等待接球,要么在把球打向对方。球的传递可看为通道中数据传递。下面这段代码使用通道模拟了这个过程:
//example6.go
package main
import (
"sync"
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
var wg sync.WaitGroup
func player(name string, court chan int) {
defer wg.Done()
for {
//如果通道关闭,那么选手胜利
ball, ok := <-court
if !ok {
fmt.Printf("Player %s Won\n", name)
return
}
n := rand.Intn(100)
//随机概率使某个选手Miss
if n%13 == 0 {
fmt.Printf("Player %s Missed\n", name)
//关闭通道
close(court)
return
}
fmt.Printf("Player %s Hit %d\n", name, ball)
ball++
//否则选手进行击球
court <- ball
}
}
func main() {
rand.Seed(time.Now().Unix())
court := make(chan int)
//等待两个goroutine都执行完
wg.Add(2)
//选手1等待接球
go player("candy", court)
//选手2等待接球
go player("luffic", court)
//球进入球场(可以开始比赛了)
court <- 1
wg.Wait()
}
//output:
Player luffic Hit 1
Player candy Hit 2
Player luffic Hit 3
Player candy Hit 4
Player luffic Hit 5
Player candy Missed
Player luffic Won
2. 有缓存的通道
有缓存的通道是一种在被接收前能存储一个或者多个值的通道,它与无缓存通道的区别在于:无缓存的通道保证进行发送和接收的goroutine会在同一时间进行数据交换,有缓存的通道没有这种保证。有缓存通道让goroutine
阻塞的条件为:通道中没有数据可读的时候,接收动作会被阻塞;通道中没有区域容纳更多数据时,发送动作阻塞。向已经关闭的通道中发送数据,会引发panic,但是goroutine
依旧能从通道中接收数据,但是不能再向通道里发送数据。所以,发送端应该负责把通道关闭,而不是由接收端来关闭通道。
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小结
goroutine被逻辑处理器执行,逻辑处理器拥有独立的系统线程与运行队列
多个goroutine在一个逻辑处理器上可以并发执行,当机器有多个物理核心时,可通过多个逻辑处理器来并行执行。
使用关键字 go 来创建goroutine。
在Go中,竞争状态出现在多个goroutine试图同时去访问一个资源时。
可以使用互斥锁或者原子函数,去防止竞争状态的出现。
在go中,更好的解决竞争状态的方法是使用通道来共享数据。
无缓冲通道是同步的,而有缓冲通道不是。
链接:https://www.cnblogs.com/zhangboyu/p/46b0394e853cc2236e89a1f1f09dcac2.html
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