詳解Go語言如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)最簡化的協(xié)程池
背景
學(xué)習(xí)完優(yōu)秀的協(xié)程池開源項(xiàng)目ants之后,想要對(duì)協(xié)程池做了一個(gè)總結(jié),在ants的基礎(chǔ)上做了簡化,保留了一個(gè)協(xié)程池的核心功能,旨在幫助協(xié)程池的理解和使用。
為什么要用協(xié)程池
- 降低資源開銷:協(xié)程池可以重復(fù)使用協(xié)程,減少創(chuàng)建、銷毀協(xié)程的開銷,從而提高系統(tǒng)性能。
- 提高響應(yīng)速度:接收任務(wù)后可以立即執(zhí)行,無需等待創(chuàng)建協(xié)程時(shí)間。
- 增強(qiáng)可管理型:可以對(duì)協(xié)程進(jìn)行集中調(diào)度,統(tǒng)一管理,方便調(diào)優(yōu)。
實(shí)現(xiàn)協(xié)程池都需要實(shí)現(xiàn)哪些功能
思考一下,如果如果讓你實(shí)現(xiàn)一個(gè)協(xié)程池,有哪些必要的核心功能呢?
- 協(xié)程池需要提供一個(gè)對(duì)外接收任務(wù)提交的接口
- 如何創(chuàng)建一個(gè)協(xié)程,創(chuàng)建好的協(xié)程存放在哪里?
- 協(xié)程池中的協(xié)程在沒有task時(shí),是如何存在的?
- 如何為使用者提交的task分配一個(gè)協(xié)程?
- 協(xié)程執(zhí)行完task后,如何返還到協(xié)程池中?
協(xié)程池內(nèi)部需要維護(hù)一個(gè)裝有一個(gè)個(gè)協(xié)程的隊(duì)列,用于存放管理的協(xié)程,為了拓展功能方便,我們把每個(gè)協(xié)程都封裝一個(gè)worker,這個(gè)worker隊(duì)列需要具備幾個(gè)核心功能:
協(xié)程池整體的架構(gòu)
帶著這些如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單協(xié)程池必要核心功能的問題,我們來看下,一個(gè)協(xié)程池的核心流程,用圖來表示就是:

從圖上可以看出協(xié)程池主要包括3個(gè)組件:
協(xié)程池(gorutine-pool) :它是整個(gè)協(xié)程池的入口和主體,內(nèi)部持有一個(gè)協(xié)程隊(duì)列,用于存放、調(diào)度worker。
協(xié)程隊(duì)列(worker-queue) :持有協(xié)程池維護(hù)的所有的協(xié)程,為了拓展方便,將協(xié)程封裝成worker,一個(gè)worker對(duì)應(yīng)一個(gè)協(xié)程。
worker:每個(gè)worker對(duì)應(yīng)一個(gè)協(xié)程,它能夠運(yùn)行一個(gè)任務(wù),通常是個(gè)函數(shù),是真正干活的地方。
主要流程:
當(dāng)一個(gè)使用者一個(gè)task提交后,協(xié)程池從workerQueue中獲取一個(gè)可用的worker負(fù)責(zé)執(zhí)行此task,如果worker隊(duì)列中沒有可用的worker,并且worker的數(shù)量還沒有達(dá)到隊(duì)列設(shè)置最大數(shù)量,可以新建一個(gè)worker補(bǔ)充到隊(duì)列中,worker執(zhí)行完任務(wù)后,還需要能夠?qū)⒆约悍颠€到workder隊(duì)列中,才能達(dá)到復(fù)用的目的
三個(gè)組件的實(shí)現(xiàn)
分別來看下三個(gè)組件是如何實(shí)現(xiàn)協(xié)程池的
gorutine-pool實(shí)現(xiàn)
// Pool pool負(fù)責(zé)worker的調(diào)度
type Pool struct {
//pool最大最大線程數(shù)量
cap int32
//當(dāng)前運(yùn)行的worker數(shù)量
running int32
//worker隊(duì)列
workers workerQueue
//控制并發(fā)訪問臨界資源
lock sync.Mutex
}
pool結(jié)構(gòu)體中cap和running兩個(gè)屬性用來管理協(xié)程池的數(shù)量,workers存放創(chuàng)建的協(xié)程,lock控制并發(fā)訪問臨界資源。
從上述的架構(gòu)圖中可以看出,pool需要對(duì)外提供接收task的方法,以及兩個(gè)內(nèi)部從workerQueue獲取worker、返還worker到workerQueue的方法。
Submit
// Submit 提交任務(wù)
func (p *Pool) Submit(f func()) error {
if worker := p.retrieveWorker(); worker != nil {
worker.inputFunc(f)
return nil
}
return ErrPoolOverload
}
Submit()是給調(diào)用者提交task任務(wù)的方法,它的入?yún)⑹且粋€(gè)函數(shù),這個(gè)函數(shù)就是協(xié)程池使用者想讓協(xié)程池執(zhí)行的內(nèi)容。協(xié)程池pool會(huì)嘗試為這個(gè)task分配一個(gè)worker來處理task,但是,如果協(xié)程池的worker都被占用,并且有數(shù)量限制無法再創(chuàng)建新的worker,pool也無能為力,這里會(huì)返回給調(diào)用者一個(gè)"過載"的異常,當(dāng)然這里可以拓展其它的拒絕策略。
retrieveWorker()
//從workerQueue中獲取一個(gè)worker
func (p *Pool) retrieveWorker() worker {
p.lock.Lock()
w := p.workers.detach()
if w != nil {
p.lock.Unlock()
} else {
//沒有拿到可用的worker
//如果容量還沒耗盡,再創(chuàng)建一個(gè)worker
if p.running < p.cap {
w = &goWorker{
pool: p,
task: make(chan func()),
}
w.run()
}
p.lock.Unlock()
}
return w
}
retrieveWorker()是從pool中的workerQueue中獲取一個(gè)worker具體實(shí)現(xiàn)。獲取worker是一個(gè)并發(fā)操作,這里使用鎖控制并發(fā)。調(diào)用workers.detach()從workerQueue中獲取worker,如果沒有拿到可用的worker,這時(shí)候還需要看看目前pool中現(xiàn)存活的worker數(shù)量是否已經(jīng)達(dá)到上限,未達(dá)上限,則可以創(chuàng)建新的worker加入到pool中。
revertWorker()
// 執(zhí)行完任務(wù)的worker返還到workerQueue
func (p *Pool) revertWorker(w *goWorker) bool {
defer func() {
p.lock.Unlock()
}()
p.lock.Lock()
//判斷容量,如果協(xié)程存活數(shù)量大于容量,銷毀
if p.running < p.cap {
p.workers.insert(w)
return true
}
return false
}
返還當(dāng)前worker到pool是在worker執(zhí)行完task之后,返回時(shí)需要判斷當(dāng)前存活的worker數(shù)量是否到達(dá)pool的上限,已達(dá)上限則返回失敗。另外,由于running屬性存在并發(fā)訪問的問題,返還操作也需要加鎖。
workerQueue實(shí)現(xiàn)
為了提高拓展性,我們將workerQueue抽象成接口,也就是說可以有多種協(xié)程隊(duì)列實(shí)現(xiàn)來適配更多的使用場(chǎng)景
workerQueue接口
// 定義一個(gè)協(xié)程隊(duì)列的接口
type workerQueue interface {
//隊(duì)列長度
len() int
//插入worker
insert(w worker)
//分派一個(gè)worker
detach() worker
}
插入insert()和分配detach()是實(shí)現(xiàn)協(xié)程隊(duì)列的核心方法。這里我們以底層基于“棧”思想的結(jié)構(gòu)作為workerQueue的默認(rèn)實(shí)現(xiàn),也即后進(jìn)入隊(duì)列的協(xié)程優(yōu)先被分配使用。
// 底層構(gòu)造一個(gè)棧類型的隊(duì)列來管理多個(gè)worker
type workerStack struct {
items []worker
}
我們使用數(shù)組來存放worker,用數(shù)組來模擬先進(jìn)后出的協(xié)程隊(duì)列
// 新創(chuàng)建一個(gè)worker
func (ws *workerStack) insert(w worker) {
ws.items = append(ws.items, w)
}
workerStack的insert()實(shí)現(xiàn)很簡單,直接在數(shù)組尾巴追加一個(gè)worker
// 分配一個(gè)worker
func (ws *workerStack) detach() worker {
l := ws.len()
if l == 0 {
return nil
}
w := ws.items[l-1]
ws.items[l-1] = nil
ws.items = ws.items[:l-1]
return w
}
detach()負(fù)責(zé)從數(shù)組中獲取一個(gè)可用的空閑worker,每次獲取時(shí)取用的是數(shù)組的最后一個(gè)元素,也就是協(xié)程隊(duì)列末尾的worker優(yōu)先被分配出去了。
注意這里將下標(biāo)l-1位置的對(duì)象置為nil,可以防止內(nèi)存泄露
worker實(shí)現(xiàn)
type worker interface {
workId() string
run()
//接收函數(shù)執(zhí)行任務(wù)
inputFunc(func())
}
type goWorker struct {
workerId string
//需要持有自己所屬的 Pool 因?yàn)橐退M(jìn)行交互
pool *Pool
task chan func()
}
這里同樣了為了拓展,將worker抽象成了一個(gè)接口,goWorker是它的一個(gè)默認(rèn)實(shí)現(xiàn),worker最核心的工作就是等待著task到來,接到task后執(zhí)行,task具體來說就是一個(gè)函數(shù)。這里其實(shí)是一個(gè)很簡單的生產(chǎn)者/消費(fèi)者模型,我們想到使用管道來實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)消費(fèi)模型,定義一個(gè)函數(shù)類型的管道,你或許要問為什么使用管道,還有別的方式可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能么?不急,我們來看看worker要實(shí)現(xiàn)什么功能:
- 創(chuàng)建出來的worker,未必馬上就有task分配過來執(zhí)行,它肯定要把自己“阻塞”住,隨時(shí)等待task到來
- task傳遞過來終歸需要一個(gè)介質(zhì)
鑒于這個(gè)場(chǎng)景,使用管道式非常合適的,管道內(nèi)沒有元素時(shí),worker阻塞等待,當(dāng)管道內(nèi)有task進(jìn)來時(shí),worker被喚醒,從管道中取出task進(jìn)行處理。當(dāng)然,我們使用一個(gè)死循環(huán),不斷自旋的從一個(gè)容器中讀取task,也能達(dá)到同樣的目的,但卻沒有使用管道合適、優(yōu)雅!
func (g *goWorker) run() {
go func() {
defer func() {
atomic.AddInt32(&g.pool.running, -1)
}()
//running+1
atomic.AddInt32(&g.pool.running, 1)
for {
select {
case f := <-g.task:
if f == nil {
return
}
//執(zhí)行提交的任務(wù)
f()
}
//worker返還到queue中
if ok := g.pool.revertWorker(g); !ok {
return
}
}
}()
}
func (g *goWorker) inputFunc(f func()) {
g.task <- f
}
run()是worker的核心方法,worker通常被創(chuàng)建后就會(huì)調(diào)用run(),一起來看下主要做了那些內(nèi)容:
- 使用select 監(jiān)聽task管道,阻塞當(dāng)前協(xié)程,回到管道內(nèi)有task進(jìn)入
- 監(jiān)聽到task,則會(huì)執(zhí)行task的內(nèi)容
- task執(zhí)行完畢后,會(huì)調(diào)用
poo.revertWorker()將當(dāng)前worker返還到協(xié)程池中待用,當(dāng)然這里未必會(huì)返成功。
很容易忽略的一個(gè)點(diǎn)是:為什么要新啟動(dòng)一個(gè)協(xié)程來完成以上工作?因?yàn)閣orker中沒有task時(shí),要阻塞等待任務(wù),如果不是在一個(gè)新的協(xié)程中,整個(gè)程序都阻塞在第一個(gè)worker的run()中,所謂協(xié)程池,就是指每個(gè)worker對(duì)應(yīng)的這個(gè)協(xié)程。
另外,pool維護(hù)一個(gè)running屬性來表示存活的worker數(shù)量,當(dāng)調(diào)用run()方法后,表示worker是可用的了,running值+1。如果worker返回協(xié)程池失敗,run()執(zhí)行完畢,worker對(duì)應(yīng)的協(xié)程被系統(tǒng)銷毀,表示當(dāng)前worker生命周期結(jié)束了,對(duì)應(yīng)的寫成會(huì)將running值-1。由于多個(gè)worker并發(fā)修改running值,使用了atomic.AddInt32控制臨界資源的修改。
至此,實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單協(xié)程池的核心的功能都已經(jīng)完成,和ants相比,這是一個(gè)相當(dāng)精簡的協(xié)程池,旨在幫助我們加深對(duì)協(xié)程池、線程池這類組件模型的理解,離真正可用有段距離。ants中更完備的功能,比如:ants實(shí)現(xiàn)了定期清理空閑worker,以及對(duì)鎖的優(yōu)化、worker的池化等等,感興趣的可以看看ants,短小精悍的開源項(xiàng)目!
到此這篇關(guān)于詳解Go語言如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)最簡化的協(xié)程池的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Go協(xié)程池內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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