一文带你更方便的控制 goroutine

上一篇我们讲了 go-zero 中的并发工具包 core/syncx。

从整体分析来看，并发组件主要通过 channel + mutex 控制程序中协程之间沟通。

Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.

不要通过共享内存来通信，而应通过通信来共享内存。

本篇来聊 go-zero 对 Go 中 goroutine 支持的并发组件。

我们回顾一下，go 原生支持的 goroutine 控制的工具有哪些？

1. go func() 开启一个协程

2. sync.WaitGroup 控制多个协程任务编排

3. sync.Cond 协程唤醒或者是协程等待

那可能会问 go-zero 为什么还要拿出来讲这些？回到 go-zero 的设计理念：工具大于约定和文档。

那么就来看看，go-zero 提供哪些工具？

threading

虽然 go func() 已经很方便，但是有几个问题：

• 如果协程异常退出，无法追踪异常栈

• 某个异常请求触发 panic，应该做故障隔离，而不是整个进程退出，容易被攻击

我们看看 core/threading 包提供了哪些额外选择：

func GoSafe(fn func()) {  go RunSafe(fn)}
func RunSafe(fn func()) {  defer rescue.Recover()  fn()}
func Recover(cleanups ...func()) {  for _, cleanup := range cleanups {    cleanup()  }
  if p := recover(); p != nil {    logx.ErrorStack(p)  }}

GoSafe

threading.GoSafe() 就帮你解决了这个问题。开发者可以将自己在协程中需要完成逻辑，以闭包的方式传入，由 GoSafe() 内部 go func()；

当开发者的函数出现异常退出时，会在 Recover() 中打印异常栈，以便让开发者更快确定异常发生点和调用栈。

NewWorkerGroup

我们再看第二个：WaitGroup。日常开发，其实 WaitGroup 没什么好说的，你需要 N 个协程协作 ：wg.Add(N) ，等待全部协程完成任务：wg.Wait()，同时完成一个任务需要手动 wg.Done()。

可以看的出来，在任务开始 -> 结束 -> 等待，整个过程需要开发者关注任务的状态然后手动修改状态。

NewWorkerGroup 就帮开发者减轻了负担，开发者只需要关注：

1. 任务逻辑【函数】

2. 任务数【workers】

然后启动 WorkerGroup.Start()，对应任务数就会启动：

func (wg WorkerGroup) Start() {  // 包装了sync.WaitGroup  group := NewRoutineGroup()  for i := 0; i < wg.workers; i++ {    // 内部维护了 wg.Add(1) wg.Done()    // 同时也是 goroutine 安全模式下进行的    group.RunSafe(wg.job)  }  group.Wait()}

worker 的状态会自动管理，可以用来固定数量的 worker 来处理消息队列的任务，用法如下：

func main() {  group := NewWorkerGroup(func() {    // process tasks  }, runtime.NumCPU())  group.Start()}

Pool

这里的 Pool 不是 sync.Pool。sync.Pool 有个不方便的地方是它池化的对象可能会被垃圾回收掉，这个就让开发者疑惑了，不知道自己创建并存入的对象什么时候就没了。

go-zero 中的 pool：

1. pool 中的对象会根据使用时间做懒销毁；

2. 使用 cond 做对象消费和生产的通知以及阻塞；

3. 开发者可以自定义自己的生产函数，销毁函数；

那我来看看生产对象，和消费对象在 pool 中时怎么实现的：

func (p *Pool) Get() interface{} {  // 调用 cond.Wait 时必须要持有c.L的锁  p.lock.Lock()  defer p.lock.Unlock()
  for {    // 1. pool中对象池是一个用链表连接的nodelist    if p.head != nil {      head := p.head      p.head = head.next      // 1.1 如果当前节点：当前时间 >= 上次使用时间+对象最大存活时间      if p.maxAge > 0 && head.lastUsed+p.maxAge < timex.Now() {        p.created--        // 说明当前节点已经过期了 -> 销毁节点对应的对象，然后继续寻找下一个节点        // 【⚠️：不是销毁节点，而是销毁节点对应的对象】        p.destroy(head.item)        continue      } else {        return head.item      }    }    // 2. 对象池是懒加载的，get的时候才去创建对象链表    if p.created < p.limit {      p.created++      // 由开发者自己传入：生产函数      return p.create()    }        p.cond.Wait()  }}

func (p *Pool) Put(x interface{}) {  if x == nil {    return  }  // 互斥访问 pool 中nodelist  p.lock.Lock()  defer p.lock.Unlock()
  p.head = &node{    item:     x,    next:     p.head,    lastUsed: timex.Now(),  }  // 放入head，通知其他正在get的协程【极为关键】  p.cond.Signal()}

上述就是 go-zero 对 Cond 的使用。可以类比 生产者-消费者模型，只是在这里没有使用 channel 做通信，而是用 Cond 。这里有几个特性：

• Cond 和一个 Locker 关联，可以利用这个 Locker 对相关的依赖条件更改提供保护。

• Cond 可以同时支持 Signal 和 Broadcast 方法，而 Channel 只能同时支持其中一种。

总结

工具大于约定和文档，一直是 go-zero 设计主旨之一；也同时将平时业务沉淀到组件中，这才是框架和组件的意义。

关于 go-zero 更多的设计和实现文章，可以持续关注我们。欢迎大家去关注和使用。

项目地址

https://github.com/tal-tech/go-zero

欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！

微信交流群

关注『微服务实践』公众号并回复 进群 获取社区群二维码。