Go 语言的创始人Rob Pike 曾说过:并行关乎执行,并发关乎结构。他认为:
• 并发是一种程序设计方法:将一个程序分解成多个小片段,每个小片段独立执行;并发程序的小片段之间可以通过通信相互协作。
• 并行是有关执行的,它表示同时进行一些计算任务。
程序小片段之间通讯不同语言实现不同,比如:传统语言Java使用共享内存方式达到线程之间通讯,而Go语言channel来进行通讯。
Java中的多线程,由 JVM 在 Java 堆中分配内存来存储线程的相关信息,包括线程栈、程序计数器等。当需要执行 Java 线程时,它会向操作系统请求分配一个或多个原生线程(例如 POSIX 线程或 Windows 线程),操作系统分配成功后,JVM 会将 Java 线程与这些原生线程进行映射,并建立关联,并在需要时将 Java 线程的状态同步到相应的原生线程中。
由此可以看出,Java线程和原生线程1:1对应,由操作系统(OS)调度算法执行,该并发以下特点:
POSIX线程(Pthreads)是C函数、类型和常数的集合,用于创建和管理线程。它是POSIX标准的一个子集,提供在BeagleBone Black上使用C/C++应用程序实现线程所需的一切。
原生线程就是操作系统线程或叫系统线程。
Go语言引入用户层轻量级线程(Goroutine),它由Go运行时负责调度。Goroutine相比传统操作系统线程而言有如下优势。
Go 语言实现了调度器(scheduler),它负责将 goroutine 分配到原生线程上执行。
Go 语言中的调度模型(G-P-M模型)它包含了三个重要组件:G(goroutine)、P(processor)、M(machine)。
在上面模型中,如果某个G处于死循环或长时间执行(比如:进行系统调用,IO操作),那么P队列里面的G就长时间得不到执行,为了解决此问题,需要使用抢占式调度。
Java 中有以下两种抢占式调度算法
优先级调度(Priority Scheduling):
Thread.MIN_PRIORITY
(1)到Thread.MAX_PRIORITY
(10),默认是Thread.NORM_PRIORITY
(5)。时间片轮转调度(Round Robin Scheduling):
yield()
方法来实现。当线程调用yield()
时,它就会主动放弃CPU的执行权,让其他线程有机会执行。Go 语言与Java抢占调度不同,Java是实际上是操作系统时间片轮转调度,发生在内核层。Go 抢占调度是发生在用户层,由 Go 运行时管理,通过软件定时器和抢占点来实现抢占。
Go 程序启动时会创建一个线程(称为监控线程),该线程运行一个内部函数 sysmon
,用来进行系统监控任务,如垃圾回收、抢占调度、监视死锁等。这个函数在后台运行,确保 Go 程序的正常运行。
func main() {
...
if GOARCH != "wasm" {
// 系统栈上的函数执行
systemstack(func() {
newm(sysmon, nil, -1) // 用于创建新的 M(机器,代表一个操作系统线程)。
})
}
...
}
sysmon
每20us~10ms启动一次,大体工作:
具体来说,以下情况会触发抢占式调度:
Go 使用 CSP(Communicating Sequential Processes,通信顺序进程)并发编程模型,该模型由计算机科学家 Tony Hoare 在 1978 年提出。
在Go中,针对CSP模型提供了三种并发原语:
Go 奉行“不要通过共享内存来通信,而应通过通信来共享内存。”,也就是推荐通过channel来传递值,让goroutine相互通讯协作。
channel 分为无缓冲和有缓冲,使用通道时遵循以下规范:
func sender(ch chan<- int, done chan<- bool) {
fmt.Println("Sending...")
ch <- 42 // 发送数据到无缓冲通道
fmt.Println("Sent")
done <- true // 发送完成信号
}
func receiver(ch <-chan int, done <-chan bool) {
<-done // 等待发送操作完成信号
fmt.Println("Receiving...")
val := <-ch // 从无缓冲通道接收数据
fmt.Println("Received:", val)
}
func main() {
ch := make(chan int) // 创建无缓冲通道
done := make(chan bool) // 用于发送操作完成信号
go sender(ch, done) // 启动发送goroutine
go receiver(ch, done) // 启动接收goroutine
time.Sleep(2 * time.Second) // 等待一段时间以观察结果
}
有缓冲通道
func sender(ch chan<- int) {
for i := 0; i < 5; i++ {
fmt.Println("Sending:", i)
ch <- i // 发送数据到通道
fmt.Println("Sent:", i)
}
close(ch)
}
func receiver(ch <-chan int) {
for {
val, ok := <-ch // 从通道接收数据
if !ok {
fmt.Println("Channel closed")
return
}
fmt.Println("Received:", val)
time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟接收操作耗时
}
}
func main() {
ch := make(chan int, 2) // 创建带缓冲大小为2的通道
go sender(ch) // 启动发送goroutine
go receiver(ch) // 启动接收goroutine
time.Sleep(10 * time.Second) // 等待一段时间以观察结果
}
利用goroutine并发执行任务,加速计算过程。
// calculateSquare 是一个计算数字平方的函数,它模拟了一个耗时的计算过程。
func calculateSquare(num int, resultChan chan<- int) {
time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟耗时计算
resultChan <- num * num
}
func main() {
nums := []int{1, 2, 3, 4, 5}
resultChan := make(chan int)
// 启动多个goroutine并发计算数字的平方
for _, num := range nums {
go calculateSquare(num, resultChan)
}
// 从通道中接收计算结果并打印
for range nums {
result := <-resultChan
fmt.Println("Square:", result)
}
close(resultChan)
}
在处理IO密集型任务时,可以使用goroutine和channel实现并发读写操作,提高IO效率。
// fetchURL 函数用于获取指定URL的内容,并将结果发送到通道resultChan中。
func fetchURL(url string, resultChan chan<- string) {
resp, err := http.Get(url)
if err != nil {
resultChan <- fmt.Sprintf("Error fetching %s: %s", url, err)
return
}
defer resp.Body.Close()
body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
if err != nil {
resultChan <- fmt.Sprintf("Error reading response from %s: %s", url, err)
return
}
resultChan <- string(body)
}
func main() {
urls := []string{"https://example.com", "https://example.org", "https://example.net"}
resultChan := make(chan string)
// 启动多个goroutine并发获取URL的内容
for _, url := range urls {
go fetchURL(url, resultChan)
}
// 从通道中接收结果并打印
for range urls {
result := <-resultChan
fmt.Println("Response:", result)
}
close(resultChan)
}
对于需要同时处理多个数据流的情况,可以使用goroutine和channel实现并发数据处理,例如数据流的合并、拆分、过滤等操作。
// processData 函数用于处理从dataStream中接收的数据,并将处理结果发送到resultChan中。
func processData(dataStream <-chan int, resultChan chan<- int) {
for num := range dataStream {
resultChan <- num * 2 // 假设处理数据是将数据乘以2
}
}
func main() {
dataStream := make(chan int)
resultChan := make(chan int)
// 产生数据并发送到dataStream中
go func() {
for i := 1; i <= 5; i++ {
dataStream <- i
}
close(dataStream)
}()
// 启动goroutine并发处理数据
go processData(dataStream, resultChan)
// 从通道中接收处理结果并打印
for range dataStream {
result := <-resultChan
fmt.Println("Processed Data:", result)
}
close(resultChan)
}
编写网络服务器或客户端时,可以利用goroutine处理每个连接,实现高并发的网络应用。
// handler 是一个HTTP请求处理函数,它会向客户端发送"Hello, World!"的响应。
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
}
func main() {
// 注册HTTP请求处理函数
http.HandleFunc("/", handler)
// 启动HTTP服务器并监听端口8080
go http.ListenAndServe(":8080", nil)
fmt.Println("Server started on port 8080")
// 使用select{}使主goroutine保持运行状态,以便HTTP服务器能够处理请求
select {}
}
// task 是一个需要定时执行的任务函数。
func task() {
fmt.Println("Task executed at:", time.Now())
}
func main() {
ticker := time.NewTicker(1 * time.Second)
defer ticker.Stop()
// 循环等待定时器的触发并执行任务
for {
select {
case <-ticker.C:
task()
}
}
}
通过创建一组goroutine来处理任务池中的任务,可以有效地控制并发数量,适用于需要限制并发的情况。
// worker 是一个工作函数,它会从jobs通道中接收任务,并将处理结果发送到results通道中。
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
for job := range jobs {
fmt.Printf("Worker %d started job %d\n", id, job)
time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟工作时间
fmt.Printf("Worker %d finished job %d\n", id, job)
results <- job * 2 // 假设工作的结果是输入的两倍
}
}
func main() {
const numJobs = 10
const numWorkers = 3
jobs := make(chan int, numJobs) // 缓冲channel用于发送任务
results := make(chan int, numJobs) // 用于接收任务结果
// 启动多个worker goroutine
var wg sync.WaitGroup
for i := 1; i <= numWorkers; i++ {
wg.Add(1)
go func(id int) {
defer wg.Done()
worker(id, jobs, results)
}(i)
}
// 发送任务到jobs channel
for j := 1; j <= numJobs; j++ {
jobs <- j
}
close(jobs) // 关闭jobs channel
// 等待所有worker完成并收集结果
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 从通道中接收处理结果并打印
for result := range results {
fmt.Println("Result:", result)
}
}