Go开发中，如何有效控制Goroutine的并发数量

相信大家在学习 Go 的过程中，都会看到类似这样一句话：”与传统的系统级线程和进程相比，协程的最大优势在于其‘轻量级’，可以轻松创建上百万个而不会导致系统资源衰竭”。那是不是意味着我们在开发过程中，可以随心所欲的调用协程，而不关心它的数量呢？

答案当然是否定的。我们在开发过程中，如果不对Goroutine加以控制而进行滥用的话，可能会导致服务程序整体崩溃。

这里我先模拟一下协程数量太多的危害：

func main() {
  number := math.MaxInt64
  for i := 0; i < number; i++ {
    go func(i int) {
      // 做一些业务逻辑处理
      fmt.Printf("go func: %d\n", i)
      time.Sleep(time.Second)
    }(i)
  }
}

如果number是用户输入的一个参数，没有做限制。有些开发人员会全部丢进去进行循环，认为全部都并发使用Goroutine去做一件事情，效率比较高。但这样的话，噩梦般的事情就开始了，服务器系统资源利用率不断上涨，到最后程序自动killed。

通过执行top命令查看到该程序占用的CPU、内存较高。

为了避免上图这种情况，下面会简单的介绍一下Goroutine以及在我们日常开发中如何控制Goroutine的数量。

一、基本介绍

工欲善其事必先利其器。先简单的介绍一下Goroutine，Goroutine是Go中最基本的执行单元。事实上每一个Go程序至少有一个Goroutine：主Goroutine。当程序启动时，它会自动创建。

为了更好理解Goroutine，先讲一下进程、线程和协程的概念。

进程（process）：用户下达运行程序的命令后，就会产生进程。同一程序可产生多个进程（一对多关系），以允许同时有多位用户运行同一程序，却不会相冲突。进程需要一些资源才能完成工作，如CPU使用时间、存储器、文件以及I/O设备，且为依序逐一进行，也就是每个CPU核心任何时间内仅能运行一项进程。进程的局限是创建、撤销和切换的开销比较大。

线程（Thread）：有时被称为轻量级进程（Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针（PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。线程拥有自己独立的栈和共享的堆，共享堆，不共享栈，线程的切换一般也由操作系统调度。

协程（coroutine）：又称微线程与子例程（或者称为函数）一样，协程（coroutine）也是一种程序组件。相对子例程而言，协程更为一般和灵活，但在实践中使用没有子例程那样广泛。和线程类似，共享堆，不共享栈，协程的切换一般由 程序员 在代码中显式控制。它避免了上下文切换的额外耗费，兼顾了多线程的优点，简化了高并发程序的复杂。

Goroutine和其他语言的协程（coroutine）在使用方式上类似，但从字面意义上来看不同（一个是Goroutine，一个是coroutine），再就是协程是一种协作任务控制机制，在最简单的意义上，协程不是并发的，而Goroutine支持并发的。因此Goroutine可以理解为一种Go语言的协程，同时它可以运行在一个或多个线程上。

在Go中生成一个Goroutine的方式非常的简单：只要在函数前面加上go就生成了。

func number() {
    for i := 0; i < ; i++ {
        fmt.Printf("%d ", i)
    }
}

func main() {
   go number() // 启动一个goroutine
   number()
}

二、协程池解决？

回到开头的问题，如何控制Goroutine的数量？相信有过开发经验的人，第一想法是生成协程池，通过协程池控制连接的数量，这样每次连接都从协程池里去拿。在Golang开发中需要协程池吗？这里分享下知乎有个相关点赞最高的回答：

显然不需要，goroutine的初衷就是轻量级的线程，为的就是让你随用随起，结果你又搞个池子来，这不是脱裤子放屁么？你需要的是限制并发，而协程池是一种违背了初衷的方法。池化要解决的问题一个是频繁创建的开销，另一个是在等待时占用的资源。goroutine 和普通线程相比，创建和调度都不需要进入内核，也就是创建的开销已经解决了。同时相比系统线程，内存占用也是轻量的。所以池化技术要解决的问题goroutine 都不存在，为什么要创建 goroutine pool 呢？如果因为 goroutine 持有资源而要去创建goroutine pool，那只能说明代码的耦合度较高，应该为这类资源创建一个goroutine-safe的对象池，而不是把goroutine本身池化。

在我们日常大部分场景下，不需要使用协程池。因为Goroutine非常轻量，默认2kb，使用go func()很难成为性能瓶颈。当然一些极端情况下需要追求性能，可以使用协程池实现资源的复用，例如FastHttp使用协程池性能提高许多。

当然现在我们如果需要使用Goroutine池也不需要重复造轮子了，目前github上已经有开源的项目ants来实现 Goroutine 池。ants已经实现了对大规模 Goroutine 的调度管理、Goroutine 复用，允许使用者在开发并发程序的时候限制 Goroutine 数量，复用资源，达到更高效执行任务的效果。

项目地址： https://github.com/panjf2000/ants

三、 通过channel和sync方式限制协程数量

3.1 Channel

Goroutine运行在相同的地址空间，因此访问共享内存必须做好同步。那么Goroutine之间如何进行数据的通信呢？Go提供了一个很好的通信机制channel，channel可以与 Unix shell 中的双向管道做类比：可以通过它发送或者接收值。这些值只能是特定的类型：channel类型。定义一个channel时，也需要定义发送到channel的值的类型。注意，必须使用make创建channel。

3.2 Sync

Go语言中有一个sync.WaitGroup，WaitGroup 对象内部有一个计数器，最初从0开始，它有三个方法：Add(), Done(), Wait() 用来控制计数器的数量。下面示例代码中wg.Wati会阻塞代码的运行，直到计数器值为0。

通过Golang自带的channel和sync，可以实现需求，下面代码中通过channel控制Goroutine数量。

package main

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

type Glimit struct {
  n int
  c chan struct{}
}

// initialization Glimit struct
func New(n int) *Glimit {
  return &Glimit{
    n: n,
    c: make(chan struct{}, n),
  }
}
// Run f in a new goroutine but with limit.
func (g *Glimit) Run(f func()) {
  g.c <- struct{}{}
  go func() {
    f()
    <-g.c
  }()
}

var wg = sync.WaitGroup{}

func main() {
  number := 10
  g := New(2)
  for i := 0; i < number; i++ {
    wg.Add(1)
    value :=i
    goFunc := func() {
      // 做一些业务逻辑处理
      fmt.Printf("go func: %d\n", value)
      time.Sleep(time.Second)
      wg.Done()
    }
    g.Run(goFunc)
  }
  wg.Wait()
}

四、总结

在文章的开头通过在服务器模拟Goroutine数量太多导致系统资源上升，提醒大家避免这类问题。当然每个人可根据自己所在的场景选择最合适的方案，有时候成熟的第三方库也是个很好的选择，可以避免重复造轮子。

下面有两个思考问题，大家可以尝试着去思考一下。

思考1：为什么我们要使用sync.WaitGroup？

这里如果我们不使用sync.WaitGroup控制的话，原因出在当主程序结束时，子协程也是会被终止掉的。因此剩余的 goroutine 没来及把值输出，程序就已经中断了

思考2：代码中channel数据结构为什么定义struct，而不定义成bool这种类型呢？

因为空结构体变量的内存占用大小为0，而bool类型内存占用大小为1，这样可以更加最大化利用我们服务器的内存空间。

func main(){
  a :=struct{}{}
  b := true
  fmt.Println(unsafe.Sizeof(a))  # println 0
  fmt.Println(unsafe.Sizeof(b))  # println 1
}

【作者简介】

洋洋，携程高级安全研发工程师，擅长 Python 、Golang开发，负责安全 工具 研发。