大纲
- 什么是channel
- 什么是mutex
- 使用channel、mutex 实现安全的并发减操作
- 使用channel 实现批量任务处理
- channel 的本质
- 使用 channel or 并发原语的时机
- 参考资料
1 什么是 channel
通过学习，总结 channel 的定义 及特性 :
1. channel 是控制并发的高级语法 or 数据结构，是一种更高层次的并发控制模型(其实内部封装了共享内存 + 互斥锁)
2. channel 是线程安全的，channel 内的信息同一时刻只能被1个 goroutine 获取(消费), send() 不会发生多 goroutine 同时操作覆盖的情况
3. channel 底层用循环链表存储消息，具有 FIFO 的特性
4. channel 能影响 goroutine 之间的阻塞与唤醒，这是在 channel.go 中实现的，
不需要显式调用 wait or notify 实现。
5. channel 适合在 消息的同步传递，数据流转场景使用；
6. channel 用来 解耦 两端的 goroutine
channel 在 go 中 的编程语法:
blockCh := make(chan int)
bufferCh := make(chan int , [cap])
sendCh := make(chan<- int)
reveiveCh := make(<-chan int)
2 什么是mutex
1. mutex 是比 channel 更低层次的并发控制原语，在 多 goroutine 并发修改临界区(共享变量)资源时，提供一种安全保障机制;
2. sync 包是 go 中控制并发的配角，但并不代表它不重要，在该使用的时候还得使用;
mutex 在go 中语法:
var mtx sync.Mutex
var shareVal int
go func() {
mtx.Lock()
shareVal --
mtx.Unlock()
}()
3. 使用channel、mutex 实现安全的并发减操作
Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.
如何理解这句话?
假设现在有个需求: n 个协程对一共享变量 shareVal 进行并发减操作，实现快速、安全的并发减操作 (shareVal = shareVal - n);
3.1 使用 channel 实现
分析:
-
安全性: 不通协程需要对 共享变量 shareVal 做 -1 操作, 且操作是安全的，即 当前协程在 做 -1操作时， 共享变量 shareVal 只对其可见，其余协程均处于block 状态。 -
可见性: 某协程操作完后，下一个协程操作时，拿到的共享变量必须是前一个 -1 后的值。 -
数据流动性: 通过将 shareVal 放在 channel 传递，实现 shareVal 在不同 goroutine 之间的共享。
func main() {
ch := make(chan int, 1)
var shareVal = 10000
var i = 0
ch <- shareVal
var wg sync.WaitGroup
for i < 10000 {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
val := <-ch
val--
ch <- val
}()
i++
}
wg.Wait()
fmt.Printf("shareVal | %d", <-ch)
}
3.2 使用 mutex 实现 - 通过共享内存来实现通信
func main() {
var i = 0
var shareVal = 10000
var wg sync.WaitGroup
var mtx sync.Mutex
for i < 10000 {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
mtx.Lock()
shareVal--
mtx.Unlock()
}()
i++
}
wg.Wait()
fmt.Printf("shareVal | %d", shareVal)
}
4 使用channel 实现批量任务处理
假设现在有一个场景: 客户端发送大量长事务请求操作数据库(IO 密集型任务,短时间内不能返回数据)，服务器核心数为8, 如何充分利用服务器资源(核心)实现批量处理的需求?
这种问题使用信号量机制可以解决:
func getData(idx int) {
//time.Sleep(10 * time.Second)
fmt.Printf("handler task_%d over\n", idx)
}
func main() {
// semaphore 机制实现 任务批量处理
var processNum = 8
// 初始化信号量池 processNum
sephCh := make(chan int, processNum)
for i := 0; i < 8; i++ {
sephCh <- 1
}
var wg sync.WaitGroup
// 模拟多任务
for j := 0; j < 10000; j++ {
wg.Add(1)
// 开启子协程处理任务之前先从 信号量池 中拿到 许可证
<-sephCh
fmt.Printf("run task %d \n", j)
go func(idx int) {
defer wg.Done()
getData(idx)
// 处理完后归还许可证，供 blocking-> ready 状态的协程 使用
sephCh <- 1
}(j)
}
wg.Wait()
close(sephCh)
for s := range sephCh {
fmt.Printf("%d\n", s)
}
fmt.Printf("all task over!")
}
4 channel 的本质
动图描述
4.1 channel - 底层数据结构
channel 底层数据结构
详细解释:
- buf 是有缓冲的channel所特有的结构，用来存储缓存数据，是循环链表;
- sendx和recvx用于记录buf这个循环链表中的index;
- lock是互斥锁，控制 channel 的 接收与取出操作;
- recvq和sendq分别是接收( <-channel )或者发送(channel <- val) 的 goroutine 抽象出来的结构体(sudog)，是双向链表;
4.2 send or receive 底层操作
以如下缓冲channel 为例:
ch := make(chan int, 3)
4.2.1 send 操作
执行 send 操作, 每一步的操作的细节可以细化为：
第一，加锁
第二，把数据从goroutine中copy到“队列”中(或者从队列中copy到goroutine中）。
第三，释放锁
每一步的操作总结为动态图为：(发送过程)
chan<- 底层
4.2.2 receive 操作
<-chan 底层
4.3 buffer channel 满与空 情况下的 goroutine send or receive 过程
4.3.1 send val to full channel
当前场景，channel 已满，groutine 还在并发往 channel 中塞数据:
ch := make(chan int, 3)
ch <- 1
ch <- 1
ch <- 1
full channel
这个时候G1正在正常运行,当再次进行send操作(ch<-1)的时候，会主动调用Go的调度器,让G1等待，并从让出M，让其他G去使用, 如下图所示:
正在运行的G1 被强制 gopark
即 的G1 被强制 gopark，从
running 状态变为 block 状态;
同时G1也会被抽象成含有G1指针和send元素的sudog结构体保存到hchan的sendq中等待被唤醒。
send gorutine 假如send q 阻塞队列，等待 channel 释放空间
问题来了, G1何时被唤醒？这个时候G2隆重登场。
G2 receive操作
G2执行了recv操作p := <-ch，于是会发生以下的操作：
取满操作后，阻塞协程的运行状态
4.3.2 receive val from empty channel
当前场景:
ch := make(chan int, 3)
<-ch
<-ch
<-ch
// channel 已空, 继续执行 receive 操作
<-ch
抽象场景如下图所示:
G2->Go 调度器->G2 block
这个时候G2会主动调用Go的调度器,让G2等待，并从让出M，让其他G去使用。
G2还会被抽象成含有G2指针和recv空元素的sudog结构体保存到hchan的recvq中等待被唤醒，如下图所示:
G2 抽象为 point 放在 recvq 中
此时恰好有个goroutine G1开始向channel中推送数据 ch <- 1, 比较特殊的情况(不用加锁)
just only copy
接下来，G2 被 Go schedule 唤醒，进入P 管理的 goroutine 就绪队列，等待运行
go schedule
5 使用channel 的时机 or 使用 mutex 的时机
- channel 关注数据流动，如果任务处理模型中存在数据流动，使用channel 解决;
- 数据的控制权需要在多个gorutine 中传递, 使用 channel 处理;
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