一起来学 Go （5）Goroutine 和 Channel

1. Go 中的并发模型

1.1 通信模型 CSP

CSP 全称 Communicating Sequential Process ，通信顺序进程，描述的是一种并发通信模型。Process 可以使用很多个 Channel ，而 Channel 不关心谁在使用它，只负责收发数据。Go 社区中，有一句非常著名的论断: 不要通过共享内存来通信，要通过通信来共享内存。意思是，不要在 Process 之间传递指针，而应该封装成对象，丢到 Channel 中，等待 Process 的消费。CSP 中的 Process/Channel 对应 Go 语言中的 Goroutine/Channel ，是 Go 并发编程的基石。Goroutine 用于执行任务，Channel 用于 Goroutine 任务之间的通信。

1.2 两级线程模型

用户线程只是用户程序中的一堆数据，内核线程才是系统中的实际线程。用户线程得到调度时，内核线程读取用户线程数据进行执行。因此，有必要了解一下用户线程和内核线程的关系，也就是线程模型。根据两者映射关系，可以分为一对一、多对一、多对多三种调度模型。(一个用户线程绑定到多个内核线程的模型，目前没有实际案例。)一对一，一个用户线程绑定一个内核线程。借助于内核的调度，可以很方便地实现并发，但是内核线程频繁切换，调度成本很高。多对一，多个用户线程绑定一个内核线程。通过程序逻辑，控制多个线程的调度，但是只绑定了一个内核线程，只是宏观上的并发，不是真正的并行。多对多，多个用户线程绑定多个内核线程。这样可以充分利用多核的运算性能。两级线程模型将用户调度和内核调度分开，用户调度只需要关注用户线程与逻辑处理器的调度，内核调度只需要关注逻辑处理器和物理处理器的调度。

1.3 调度模型 G-P-M

Go 能充分利用 CPU 多核性能，很重要的一点就是基于多对多线程模型，实现了 G-P-M 调度模型。有些语言的并发性能，依赖于第三方库，在第三方库中实现了用户线程、协程的调度。但在 Go 语言中，这种调度的能力直接作为语言特性被提供。下图是 Go 调度器的模型：先来看下相关的概念：

• G ，Goroutine

每个 Goroutine 对应一个 G 结构体，用于存储 G 运行堆栈、状态，也就是一个执行逻辑。

• P，Processor

逻辑处理器，G 需要绑定到 P 才能被调度，P 向 M 提供内存分配状态、任务队列等上下文环境。

• M，Machine

物理处理器，P 需要绑定到 M 才能被调度。调度的过程是这样的，G 创建后全部进入 Global 队列，等待调度。P 找到空闲的 M ，绑定之后，开始执行 Local 队列中的 G 。如果 G 进行系统调用，导致 M 处于阻塞状态，那么 P 将带着 Local 队列进行漂移到其他 M。当 P 的 Local 队列中没有 G 时，会依次从 Global 队列、其他 P 的 Local 队列中获取 G，直到全部 G 执行完成。一个 Goruntine 初始内存只要 2KB ，因此只需要很少的资源就可以达到很高的并发量。但其占用的内存可以不断地增长，在 64 位机器上可达 1GB。这样，既保证了启动速度、数量，又兼顾了某些大内存消耗的场景。

2. 代码中的 Goroutine 和 Channel

Goroutine 是实际并发执行的实体。借助 Channel 通信，Go 实现了 Goroutine 之间传递的数据和同步。

2.1 Goroutine

Goroutine 是用协程实现的。什么是协程？协程是一个轻量级的线程，一个执行逻辑。但是这个执行逻辑不是由 OS 调度，在 Go 语言中由 Goroutine 的调度器来管理和调度这些协程。G-P-M 模型就是 Goroutine 的调度器的实现模型。下面我们直接看个例子：

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package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {

	func(msg string) {
		fmt.Println(msg)
	}("1/3 - direct")

	go func(msg string) {
		fmt.Println(msg)
	}("2/3 - goroutine")

	time.Sleep(time.Second)
	fmt.Println("3/3 - done")
}

通过 go 关键字，就可以很方便的将函数以非阻塞的形式并发执行。如果没有 time.Sleep ，主程序将不会等待打印 2/3 - goroutine ，而直接退出。

2.2 Channel 的生命周期

• 创建

Channel 需要使用 make 进行创建，Channel 的零值为 nil。

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messages := make(chan string)

• 写数据

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m := "This is a message"
messages <- m

• 读数据

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m := <-messages

• 关闭 Channel

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close(messages)

在读写数据时，有点类似 Linux 系统中的管道操作。

2.3 Channel 分类

根据数据流方向，可以将 Channel 分为三种:

• 声明 T 类型的双向通道

通常，使用的都是双向通道。

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chan T

• 声明只能发送 T 类型的通道

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chan<- T

• 声明只能接受 T 类型的通道

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<-chan T

根据是否带缓冲区域，Channel 又分为两种：

• 不带缓冲，可以看作是同步模式，默认采用这种模式

发送和接收同时发生，当有一方没有就绪时，另一方会处于等待状态。

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make(chan T)

• 带缓冲，可以看作是异步模式

缓冲区未满时，发送和接收是异步的，当缓冲区满时，发送才会阻塞，等待有数据被消费。

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make(chan T 100)

在使用完 Channel 之后，需要关闭 Channel 。如果继续发送数据，则会引发 Panic 。但可以继续读取 Channel 中的数据，没有缓冲区的 Channel 返回的是零值，有缓冲区的 Channel 接收完数据之后，也是零值。这保证了，即使 Channel 关闭，Channel 中的数据不会丢失，依然能够得到可靠的逻辑处理。

3. 通信示例

• Channel 通信

在 G-P-M 的示例中，通过 time.Sleep 等待 Goroutine 的完成。但是 Goroutine 的完成时间是不确定的，可能几十毫秒、也有可能几十秒，这种控制方式是不可靠的。无缓存的 Channel 可以用于这类通信场景。下面是一个相关的示例：

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package main

import "fmt"

func main() {

	messages := make(chan string)

	go func() { messages <- "ping" }()

	msg := <-messages
	fmt.Println(msg)
}

如果 Goroutine 不涉及数据的传输，这里也可以声明一个布尔类型的 Channel ， done := make(chan bool) 。当 Goroutine 完成全部执行逻辑之后，往 done 中写入一个布尔类型即可。

• WaitGroup 控制 Goroutine

Go 的优势是高并发，意味着可能同时具有很多个 Goroutine 在执行。那么如果控制多个 Goroutine 的并发行为呢？答案就是 WaitGroup 。一起看下面的示例:

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package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

func worker(id int, wg *sync.WaitGroup) {

	defer wg.Done()

	fmt.Printf("Worker %d startingn", id)

	time.Sleep(time.Second)
	fmt.Printf("Worker %d donen", id)
}

func main() {

	var wg sync.WaitGroup

	for i := 1; i <= 5; i++ {
		wg.Add(1)
		go worker(i, &wg)
	}

	wg.Wait()
}

这段代码每次执行的结果都不一样，因为并发的同等优先级的Goroutine 执行顺序无法控制。WaitGroup 是通过计数器和信号量实现并发控制的。wg.Add 时，计数器 + 1 ；wg.Done() 时，计数器 -1 。

4. 参考

• https://www.cnblogs.com/sparkdev/p/10917536.html
• https://gobyexample.com/