热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Go语言中Goroutine与通道机制及其异常处理深入解析

在Go语言中,Goroutine可视为一种轻量级的并发执行单元,其资源消耗远低于传统线程,初始栈大小仅为2KB,而普通线程则通常需要几MB。此外,Goroutine的调度由Go运行时自动管理,能够高效地支持成千上万个并发任务。本文深入探讨了Goroutine的工作原理及其与通道(channel)的配合使用,特别是在异常处理方面的最佳实践,为开发者提供了一套完整的解决方案,以确保程序的稳定性和可靠性。

Go语言之Goroutine与信道、异常处理 - Mr

一、Goroutine

Go 协程可以看做成一个轻量级的线程,Go 协程相比于线程的优势:

Goroutine 的成本更低大小只有 2 kb 左右,线程有几个兆。

Goroutine 会复用线程,比如说:我有 100 个协程,但是都是共用的的 3 个线程。

Goroutine 之间通信是通过 channel 通信的。(Go 推崇的是信道通信,而不推崇用共享变量通信)

1、启动一个 Goroutine

func test() {
   fmt.Println("go go go")
}

func main() {
   fmt.Println("主线程开始")
    
   // go 关键字开启 Goroutine,一个 Goroutine只占2kb左右
   go test()	// 一个 go 就是一个协程,多个就是多个协程,也可以for循环起多个协程
   go test()
    
   time.Sleep(1*time.Second)  // Go 语言中主线程不会等待Goroutine执行完成,要等待它结束需要自己处理
   fmt.Println("主线程结束")
}

// 输出:
主线程开始
go go go
go go go
主线程结束

2、Go 语言的GMP模型

G:就是我们开起的 Goroutine

  • 它们会被相对平均的放到 P 的队列中

M:M 可以当成操作系统真正的线程,但是实际上是用户态的线程(用户线程)

  • 虽然 M 执行 G,但是实际上,M 只是映射到操作系统的线程上执行的
  • 然后操作系统的调度器把真正的操作系统的线程调度到CPU上执行

P:Processor 1.5版本以后默认情况是 CPU 核数(可以当做CPU核数)

  • P 会和 M 做交互,真正执行的是 M 在执行 G ,只不过 P 是在做调度
  • 一旦某个 G 阻塞了,那么 P 就会把它调度成下一个 G,放到 M 里面去执行

用户线程操作系统线程:

在 Python 中,用户线程跟操作系统线程是 1:1 的对应关系

Go 语言中,用户线程和操作系统线程是 m:n 的关系

二、信道

信道(Channel)也就是 Go 协程之间的通信管道,一端发送一端接收。

func main() {
   // 1、定义 channel
   var c chan int

   // 2、管道的零值
   //———>空值为 nil 说明是引用类型,当做参数传递时,不需要取地址,改的就是原来的,需要初始化在使用
   fmt.Println(c)     // 输出:

   // 3、管道初始化
   c = make(chan int)
   go test(c)        // c 是引用类型直接传

   // 4、从信道中取值,信道默认不管放值还是取值,都是阻塞的
   count := <-c   // 阻塞
   fmt.Println(count)
   
   /*
   当程序执行 go test(c) 时就开了一个 Goroutine
   然后继续执行到 count := <-c 从信道取值,这时就阻塞住了
   它会等待 Goroutine 往信道中放值后才会取出值,才会继续执行 fmt.Println(count)
   */
}

func test(c chan int) {
   fmt.Println("GO GO GO")
   time.Sleep(1 * time.Second)
   // 5、往信道中放一个值,信道默认不管放值还是取值,都是阻塞的
   c <- 1 // 阻塞
}

// 输出:

GO GO GO
1

1、死锁

当 Goroutine 给一个信道放值的时候,按理会有其他 Goroutine 来接收数据,没有的话就会形成死锁。

func main() {  
    c := make(chan int)
    c <- 1
}

// 报错:应为没有其他 Goroutine 从 c 中取值

2、单向信道

显而易见就是只能读或者只能写的信道

方式一:

func WriteOnly(c chan<- int) {
   c <- 1
}

func main() {
   write := make(chan<- int)  // 只写信道
   go WriteOnly(write)
   fmt.Println(<-write)      // 报错   ——>只写信道往外取就报错
}

方式二:

func WriteOnly(c chan<- int) {
   c <- 1
   // <-c       // 报错
}

func main() {
   write := make(chan int)   	// 定义一个可读可写信道
   go WriteOnly(write)       	// 传到函数中就成了只写信道,在Goroutine中只负责写,不能往外读
   fmt.Println(<-write)   		// 主协程读
}

3、for 循环信道

for 循环循环信道,如果不关闭,会报死锁,如果关闭了,放不进去,循环结束。

func producer(chnl chan int) {
   for i := 0; i <10; i++ {
      chnl <- i  	// i 放入信道
   }
   close(chnl)      // 关闭信道
}

func main() {
   ch := make(chan int)
   go producer(ch)
   // 循环获取信道内容
   for value := range ch {
      fmt.Println(value)
   }
}

/*
当 for 循环 range ch 的时候信道没有值,会阻塞等待 go producer(ch) 开起的 Goroutine 中放入值
当 Goroutine 中放入一个值,就会阻塞,那么 range ch 就会取出一个值,然后再次阻塞等待
直到 Goroutine 放入值完毕关闭信道,for 循环 range ch 也就结束循环了
*/

4、缓冲信道

在默认情况下信道是阻塞的,缓冲信道也就是说我信道里面可以缓冲一些东西,可以不阻塞了。

只有在缓冲已满的情况,才会阻塞信道

只有在缓冲为空的时候,才会阻塞主缓冲信道接收数据

func main() {
   // 指定的数字就是缓冲大小
   var c chan int = make(chan int, 3) // 无缓冲信道数字是0
   c <- 1
   c <- 2
   c <- 3
   c <- 4    	// 缓冲满了,死锁

   <-c
   <-c
   <-c
   <-c          // 取空了,死锁

   fmt.Println(len(c))       // 长度:目前放了多少
   fmt.Println(cap(c))       // 容量:可以最多放多少
}

5、WaitGroup

等待所有 Goroutine 执行完成

func process1(i int, wg *sync.WaitGroup) {
   fmt.Println("started Goroutine ", i)
   time.Sleep(2 * time.Second)
   fmt.Printf("Goroutine %d ended
", i)
   // 3、一旦有一个完成,减一
   wg.Done()
}

func main() {
   var wg sync.WaitGroup  		// 没有初始化,值类型,当做参数传递,需要取地址

   for i := 0; i <10; i++ {
      wg.Add(1)  				// 1、启动一个 Goroutine,add 加 1
      go process1(i, &wg)    	// 2、把wg传过去,因为要改它并且它是值类型需要取地址传过去
   }

   wg.Wait()  // 4、一直阻塞在这,直到调用了10个 Done,计数器减到零
}

6、Select

Select 语句用于在多个发送 / 接收信道操作中进行选择。

例如:我要去爬百度,我发送了三个请求去,可能有一些网络原因,或者其他原因,不一定谁先回来,Select 选择就是谁先回来我先用谁。

场景一:对性能极致的要求,我就可以选择一个最快的线路执行我最快的功能,就可以用Select来做

场景二:我去拿这个数据的时候,不是一直等在这里,而是我可以干一点别的事情,使用死循环 Select 的时候加上 default 去做其他事情。

// 模拟去服务器去取值
func server(ch chan string) {
   time.Sleep(3 * time.Second)
   ch <- "from server"
}

func main() {
   output1 := make(chan string)
   output2 := make(chan string)
    
   // 开起两个协程执行 server
   go server(output1)
   go server(output2)

   select {
   case s1 := <-output1:  // 阻塞,谁先回来就执行谁
      fmt.Println(s1, "output1")
   case s2 := <-output2:  // 阻塞,谁先回来就执行谁
      fmt.Println(s2, "output2")
   }
}

7、Mutex

使用锁的场景:多个 Goroutine 通过共享内存来实现数据通信,就会出现并发安全的问题,并发安全的问题就需要加锁。

临界区:当程序并发运行时修改共享资源的代码,也就同一块内存的变量的时候,这些修改的资源的代码就称为临界区。

如果在任意时刻只允许一个 Goroutine 访问临界区,那么就可以避免竞争条件,而使用 Mutex(锁) 可以实现

不加用锁的情况下:

var x = 0   //全局,各个 Goroutine 都可以拿到并且操作

func increment(wg *sync.WaitGroup) {
   x = x + 1
   wg.Done()
}

func main() {
   var w sync.WaitGroup
   for i := 0; i <1000; i++ {
      w.Add(1)
      go increment(&w)
   }
   w.Wait()

   fmt.Println("最终的值:", x)
}

// 输出:理想情况下是1000,因为并发有安全的问题,所以数据乱了
最终的值: 978

加锁的情况:

var x = 0   //全局,各个 Goroutine 都可以拿到并且操作

func increment(wg *sync.WaitGroup, m *sync.Mutex) {
   m.Lock()   	// 加锁
   x = x + 1	// 同一时间只能有一个 Goroutine 执行
   m.Unlock() 	// 解锁
   wg.Done()
}
func main() {
   var w sync.WaitGroup
   var m sync.Mutex   	// 因为是个值类型,函数传递需要传地址
   fmt.Println(m)    	// 输出:{0 0} ——>值类型

   for i := 0; i <1000; i++ {
      w.Add(1)
      go increment(&w, &m)
   }
   w.Wait()
   fmt.Println("最终的值:", x)
}

// 输出:
最终的值: 1000

使用信道来实现:

var x = 0

func increment(wg *sync.WaitGroup, ch chan bool) {
   ch <- true   // 缓冲信道放满了,就会阻塞。
   x = x + 1
   <-ch         // 执行完了就取出
   wg.Done()
}
func main() {
   var w sync.WaitGroup
   ch := make(chan bool, 1)   // 定义了一个有缓存大小为1的信道
   for i := 0; i <1000; i++ {
      w.Add(1)
      go increment(&w, ch)
   }

   w.Wait()
   fmt.Println("最终的值:", x)
}

// 输出:
最终的值:1000

总结:不同 Goroutine 之间传递数据的方式:共享变量、信道。

如果是修改变量,倾向于用 Mutex

如果是 Goroutine 之间通信,倾向于用信道

三、异常处理

defer:延时执行,并且即便程序出现严重错误,也会执行

func main() {
	defer fmt.Println("我最后执行")
	defer fmt.Println("我倒数第三执行")
	fmt.Println("我先执行")
    
	var a []int
	fmt.Println(a[10])	  // 报错

	fmt.Println("后执行")	// 不会执行了
}


// 输出:
我先执行
我倒数第三执行
我最后执行
panic: runtime error: index out of range [10] with length 0

panic:主动抛出异常

recover:恢复程序,继续执行

func f1() {
   fmt.Println("f1 f1")
}


func f2() {
   defer func() {        // 这个匿名函数永远会执行

      //如果没有错误,执行 recover 会返回 nil,如果有错误执行 recover 会返回错误信息
      if error := recover(); error != nil {
         // 表示出错了,打印一下错误信息,程序恢复了,继续执行
         fmt.Println(error)
      }
      fmt.Println("我永远会执行,不管是否出错")
   }()
    
   fmt.Println("f2 f2")
   panic("主动抛出错误")
}


func f3() {
   fmt.Println("f3 f3")
}


func main() {
   //捕获异常,处理异常,让程序继续运行
   f1()
   f2()
   f3()
}

Go 语言异常捕获与 Python 异常捕获对比

Python:

try:
	可能会错误的代码
except Exception as e:
	print(e)
finally:
	无论是否出错,都会执行的代码

Go :

defer func() {
	if error:=recover();error!=nil{
		// 错误信息 error
		fmt.Println(error)
	}
    
	相当于finally,无论是否出错,都会执行的代码
    
}()
可能会错误的代码

学习之旅

推荐阅读
  • 本文介绍了如何使用Node.js通过两种不同的方法连接MongoDB数据库,包括使用MongoClient对象和连接字符串的方法。每种方法都有其特点和适用场景,适合不同需求的开发者。 ... [详细]
  • Java虚拟机及其发展历程
    Java虚拟机(JVM)是每个Java开发者日常工作中不可或缺的一部分,但其背后的运作机制却往往显得神秘莫测。本文将探讨Java及其虚拟机的发展历程,帮助读者深入了解这一关键技术。 ... [详细]
  • 本文基于Java官方文档进行了适当修改,旨在介绍如何实现一个能够同时处理多个客户端请求的服务端程序。在前文中,我们探讨了单客户端访问的服务端实现,而本篇将深入讲解多客户端环境下的服务端设计与实现。 ... [详细]
  • D17:C#设计模式之十六观察者模式(Observer Pattern)【行为型】
    一、引言今天是2017年11月份的最后一天,也就是2017年11月30日,利用今天再写一个模式,争取下个月(也就是12月份& ... [详细]
  • Asynchronous JavaScript and XML (AJAX) 的流行很大程度上得益于 Google 在其产品如 Google Suggest 和 Google Maps 中的应用。本文将深入探讨 AJAX 在 .NET 环境下的工作原理及其实现方法。 ... [详细]
  • 本文探讨了Python类型注解使用率低下的原因,主要归结于历史背景和投资回报率(ROI)的考量。文章不仅分析了类型注解的实际效用,还回顾了Python类型注解的发展历程。 ... [详细]
  • Zabbix自定义监控与邮件告警配置实践
    本文详细介绍了如何在Zabbix中添加自定义监控项目,配置邮件告警功能,并解决测试告警时遇到的邮件不发送问题。 ... [详细]
  • H5技术实现经典游戏《贪吃蛇》
    本文将分享一个使用HTML5技术实现的经典小游戏——《贪吃蛇》。通过H5技术,我们将探讨如何构建这款游戏的两种主要玩法:积分闯关和无尽模式。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Oracle 11g中的创建表空间的方法,以及如何设置客户端和服务端的基本配置,包括用户管理、环境变量配置等。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何在Oracle VM VirtualBox中实现主机与虚拟机之间的数据交换,包括安装Guest Additions增强功能,以及如何利用这些功能进行文件传输、屏幕调整等操作。 ... [详细]
  • 本文介绍了SIP(Session Initiation Protocol,会话发起协议)的基本概念、功能、消息格式及其实现机制。SIP是一种在IP网络上用于建立、管理和终止多媒体通信会话的应用层协议。 ... [详细]
  • 本文深入探讨了Go语言中的接口型函数,通过实例分析其灵活性和强大功能,帮助开发者更好地理解和运用这一特性。 ... [详细]
  • WebBenchmark:强大的Web API性能测试工具
    本文介绍了一款名为WebBenchmark的Web API性能测试工具,该工具不仅支持HTTP和HTTPS服务的测试,还提供了丰富的功能来帮助开发者进行高效的性能评估。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何在CentOS 6.5系统上安装和配置Redis 3.0.6,包括必要的环境准备、软件包下载、编译安装及基本功能测试。 ... [详细]
  • 本文探讨了如何在PHP与MySQL环境中实现高效的分页查询,包括基本的分页实现、性能优化技巧以及高级的分页策略。 ... [详细]
author-avatar
13888102467波光_1984
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有