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一文带你更方便的控制 goroutine

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Kevin Wan
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发布于: 2 小时前
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) }}
复制代码

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()}
复制代码


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()}
复制代码

Pool

这里的 Pool 不是 sync.Poolsync.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() }}
复制代码


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()}
复制代码


上述就是 go-zeroCond 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 SignalBroadcast 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

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