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goroutine和channel是Go语言非常棒的特色,它们提供了一种非常轻便易用的并发能力。但是当您的应用进程中有很多goroutine的时候,如何在主流程中等待所有的goroutine 退出呢?
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1 通过Channel传递退出信号
Go的一大设计哲学就是:通过Channel共享数据,而不是通过共享内存共享数据。主流程可以通过channel向任何goroutine发送停止信号,就像下面这样:
func run(done chan int) {
for {
select {
case -done:
fmt.Println("exiting...")
done - 1
break
default:
}
time.Sleep(time.Second * 1)
fmt.Println("do something")
}
}
Go的CSP并发模型
Go实现了两种并发形式。第一种是大家普遍认知的:多线程共享内存。其实就是Java或者C++等语言中的多线程开发。另外一种是Go语言特有的,也是Go语言推荐的:CSP(communicating sequential processes)并发模型。
CSP 是 Communicating Sequential Process 的简称,中文可以叫做通信顺序进程,是一种并发编程模型,由 Tony Hoare 于 1977 年提出。简单来说,CSP 模型由并发执行的实体(线程或者进程)所组成,实体之间通过发送消息进行通信,这里发送消息时使用的就是通道,或者叫 channel。CSP 模型的关键是关注 channel,而不关注发送消息的实体。 Go 语言实现了 CSP 部分理论 。
“ 不要以共享内存的方式来通信,相反, 要通过通信来共享内存。”
Go的CSP并发模型,是通过 goroutine和channel 来实现的。
goroutine 是Go语言中并发的执行单位。其实就是协程。
channel是Go语言中各个并发结构体(goroutine)之前的通信机制。 通俗的讲,就是各个goroutine之间通信的”管道“,有点类似于Linux中的管道。
Channel
Goroutine
在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构。在大量数据请求或高并发的场景中,频繁创建销毁对象,会导致GC压力。解决办法之一就是使用对象复用技术。在http协议层之下,使用对象复用技术创建Request数据结构。在http协议层之上,可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度,也可也加快请求处理的速度。
先上一个测试:
结论是这样的:
貌似使用池化,性能弱爆了???这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背。这同时也说明了一个问题,好的东西,如果滥用反而造成了性能成倍的下降。在看过pool原理之后,结合实例,将给出正确的使用方法,并给出预期的效果。
sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池 。数据结构如下:
local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组,localSize 是数组长度。这涉及到Pool实现,pool为每个P分配了一个对象,P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时,goroutine绑定的P有对象,先用自己的,没有去偷其它P的。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中,降低了锁竞争,提高了并发能力。
不要习惯性地误认为New是一个关键字,这里的New是Pool的一个字段,也是一个闭包名称。其API:
如果不指定New字段,对象池为空时会返回nil,而不是一个新构建的对象。Get()到的对象是随机的。
原生sync.Pool的问题是,Pool中的对象会被GC清理掉,这使得sync.Pool只适合做简单地对象池,不适合作连接池。
pool创建时不能指定大小,没有数量限制。pool中对象会被GC清掉,只存在于两次GC之间。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数,这个方法在GC之前执行,清空pool中的所有缓存对象。
为使多协程使用同一个POOL。最基本的想法就是每个协程,加锁去操作共享的POOL,这显然是低效的。而进一步改进,类似于ConcurrentHashMap(JDK7)的分Segment,提高其并发性可以一定程度性缓解。
注意到pool中的对象是无差异性的,加锁或者分段加锁都不是较好的做法。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池。每个子池又分为私有池和共享列表。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域,而不是各个P共享的一块内存。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁,拿共享列表中的就需要加锁了。
Get对象过程:
Put过程:
如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢:
方法1止前sync.pool并没有这样的设置。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控,无法确保其平衡。
由于不可控的GC导致生命周期过短,且池大小不可控,因而不适合作连接池。仅适用于增加对象重用机率,减少GC负担。2
执行结果:
单线程情况下,遍历其它无元素的P,长时间加锁性能低下。启用协程改善。
结果:
测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下,与非池化性能差异巨大。
测试结果
可以看到同样使用*sync.pool,较大池大小的命中率较高,性能远高于空池。
结论:pool在一定的使用条件下提高并发性能,条件1是协程数远大于GOMAXPROCS,条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布。
池pool和缓存cache的区别。池的意思是,池内对象是可以互换的,不关心具体值,甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的。缓存指的是KV映射,缓存里的值互不相同,清除机制更为复杂。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法。
池空间回收的几种方式。一些是GC前回收,一些是基于时钟或弱引用回收。最终确定在GC时回收Pool内对象,即不回避GC。用java的GC解释弱引用。GC的四种引用:强引用、弱引用、软引用、虚引用。虚引用即没有引用,弱引用GC但有空间则保留,软引用GC即清除。ThreadLocal的值为弱引用的例子。
regexp 包为了保证并发时使用同一个正则,而维护了一组状态机。
fmt包做字串拼接,从sync.pool拿[]byte对象。避免频繁构建再GC效率高很多。