17Go 语言——几个并发模式

栏目: Go · 发布时间: 5年前

内容简介：要想写出高效简单的并发程序，还需要了解下常用的 goroutine和channel以哪种方式写，下面介绍3种常用的并发模式，写出更简化高效的并发。Runner 模式可以理解为执行者，也就是来控制程序的执行，它可以去执行任何程序，程序都是受监控的，可以去终止这些程序。当我们需要调度后台处理任务程序的时候，这种模式很拥有。简单说就是，控制、执行，中断、退出。Runner 结构体很简单，主要包括中断信号、完成信号、超时信号，以及要执行的任务队列。也就是说它是通过channel 通道的信息读取来控制程序的执行

并发模式

要想写出高效简单的并发程序，还需要了解下常用的 goroutine和channel以哪种方式写，下面介绍3种常用的并发模式，写出更简化高效的并发。

1、runner

Runner 模式可以理解为执行者，也就是来控制程序的执行，它可以去执行任何程序，程序都是受监控的，可以去终止这些程序。当我们需要调度后台处理任务程序的时候，这种模式很拥有。简单说就是，控制、执行，中断、退出。

创建 Runner 结构体

/*
runner 可以执行任何程序，可以监控程序，可以发送信号终止程序
 */
type Runner struct {
    interrupt chan os.Signal   //发送的信号，用来终止程序
    complete  chan error       //用于通知任务全部完成
    timeout   <-chan time.Time //程序的超时时间
    tasks     []func(int)  //要执行的任务
}

Runner 结构体很简单，主要包括中断信号、完成信号、超时信号，以及要执行的任务队列。也就是说它是通过channel 通道的信息读取来控制程序的执行、中断和退出，它能实现

程序在分配的时间内完成工作，正常终止
程序没有及时完成巩固走，自动杀死
接收到操作系统发送的中断时间，程序立刻清理状态并停止

这三个channel 分别是 os.Signal 、error、time.Time 类型，这个中断信号类型是个os.Signal的通道，它是用来从操作系统中接收中断事件。完成时信号是个error类型，也就是正常完成，它为nil,只要不为nil,就有错误发生呗。 timeout 只要能取出值，表示超时了，执行超时操作。

tasks就是一个简单的切片，类型是接收一个int型参数的函数类型。

创建简单工厂函数。

//工厂函数
func New(tm time.Duration) *Runner{
    return  &Runner{
        complete:make(chan error),//无缓冲
        timeout:time.After(tm),
        interrupt:make(chan os.Signal,1), //有缓冲
    }
}

这里关注两点， complete 是无缓冲通道， interrupt 是有缓冲通道。因为， main.runtime 需要等 complete ，任务完成，程序退出，所以， complete 必须是同步的，无缓冲的。

而 interrupt 初始化缓存区容量为1，这样可以保证通道至少能接收一个来自运行时的os.Signal值，保证运行时发送这个事件的时候不会阻塞。

创建任务添加方法

//将需要执行的任务，添加到Runner里
func (r *Runner) Add(tasks ...func(int)){
    r.tasks = append(r.tasks,tasks...)
}

创建两个错误类型变量

var ErrTimeOut = errors.New("执行者执行超时")
var ErrInterrupt = errors.New("执行者被中断")

这两个错误时接收到相应信号时返回的，一个是超时一个是中断。

创建run方法

//执行任务，执行的过程中接收到中断信号时，返回中断错误
//如果任务全部执行完，还没有接收到中断信号，则返回nil
func (r *Runner) run() error {
    for id, task := range r.tasks {
        if r.isInterrupt() {
            return ErrInterrupt
        }
        task(id)//执行任务
    }
    return nil
}

//检查是否接收到了中断信号
func (r *Runner) isInterrupt() bool {
    select {
    case <-r.interrupt:
        signal.Stop(r.interrupt)
        return true
    default:
        return false
    }
}

也就是，先判断有没有中断信号，能取出返回中断错误，没有，执行任务代码。这里判断是否接收中断信号 isInterrupt 使用select 语法，有就执行case，没有就default。

创建start方法，监控任务，也就是run方法的包装

//开始执行所有任务，并且监视通道事件
func (r *Runner) Start() error {
    //希望接收哪些系统信号
    signal.Notify(r.interrupt, os.Interrupt)

    go func() {
        r.complete <- r.run()
    }()

    select {
    case err := <-r.complete:
        return err
    case <-r.timeout:
        return ErrTimeOut
    }
}

这个是runner 包最后一个方法了，它从操作系统接收中断信号，监控超时信号，一旦超时返回超时错误。一旦调用run方法过程中出现中断信号，赋值给r.complete 终止信号。只要此执行者Runner 出现中止、正常完成、超时，就会退出。

完成的runner 代码如下：

package runner

import (
    "errors"
    "os"
    "os/signal"
    "time"
)

var ErrTimeOut = errors.New("执行者执行超时")
var ErrInterrupt = errors.New("执行者被中断")
/*
runner 可以执行任何程序，可以监控程序，可以发送信号终止程序
 */
type Runner struct {
    interrupt chan os.Signal   //发送的信号，用来终止程序
    complete  chan error       //用于通知任务全部完成
    timeout   <-chan time.Time //程序的超时时间
    tasks     []func(int)      //要执行的任务
}

//工厂函数
func New(tm time.Duration) *Runner {
    return &Runner{
        complete:  make(chan error), //无缓冲
        timeout:   time.After(tm),
        interrupt: make(chan os.Signal, 1), //有缓冲
    }
}

//将需要执行的任务，添加到Runner里
func (r *Runner) Add(tasks ...func(int)) {
    r.tasks = append(r.tasks, tasks...)
}

//执行任务，执行的过程中接收到中断信号时，返回中断错误
//如果任务全部执行完，还没有接收到中断信号，则返回nil
func (r *Runner) run() error {
    for id, task := range r.tasks {
        if r.isInterrupt() {
            return ErrInterrupt
        }
        task(id)
    }
    return nil
}

//检查是否接收到了中断信号
func (r *Runner) isInterrupt() bool {
    select {
    case <-r.interrupt:
        signal.Stop(r.interrupt)
        return true
    default:
        return false
    }
}
//开始执行所有任务，并且监视通道事件
func (r *Runner) Start() error {
    //希望接收哪些系统信号
    signal.Notify(r.interrupt, os.Interrupt)

    go func() {
        r.complete <- r.run()
    }()

    select {
    case err := <-r.complete:
        return err
    case <-r.timeout:
        return ErrTimeOut
    }
}

使用runner 管理工作：

package main

import (
    "a_tour_of_go/runner" //这个是写的runner所在包
    "log"
    "os"
    "time"
)

//必须在3内完成，超时时间
const timeout = 3 * time.Second

func main() {
    log.Println("开始工作")
    r := runner.New(timeout)                        //初始化runner
    r.Add(createTask(), createTask(), createTask()) //添加任务
    //执行任务并处理结果
    if err := r.Start(); err != nil {
        switch err {
        case runner.ErrTimeOut:
            log.Println("超时错误")
            os.Exit(1)
        case runner.ErrInterrupt:
            log.Println("中断错误")
            os.Exit(2)
        }
    }
    log.Print("工作完成")
}

func createTask() func(int) {
    return func(id int) {
        log.Printf("正在执行任务#%d ", id)
        time.Sleep(time.Duration(id) * time.Second)
    }
}

上面我们在main函数中初始化并调用我们的runner。初始化超时时间3秒，添加了3个任务，每个任务打印一句话，睡眠了几秒。然后调用 r.Start() 函数执行任务。正常会返回nil,会打印工作完成。异常会打印我们的错误，调用os.Exit()以错误码退出。比如我们第3个任务就是睡眠3秒，这个是超时的，所以就会出现；

2019/06/24 09:58:39 开始工作
2019/06/24 09:58:39 正在执行任务#0 
2019/06/24 09:58:39 正在执行任务#1 
2019/06/24 09:58:40 正在执行任务#2 
2019/06/24 09:58:42 超时错误

如果我们，使用命令go run main.go ,在执行过程中按下 Ctrl+C ,就会中断程序，如下：

2019/06/24 10:02:00 开始工作
2019/06/24 10:02:00 正在执行任务#0
2019/06/24 10:02:00 正在执行任务#1
2019/06/24 10:02:01 中断错误
exit status 2

现在我们改下超时时间为4，试试：

2019/06/24 10:03:16 开始工作
2019/06/24 10:03:16 正在执行任务#0 
2019/06/24 10:03:16 正在执行任务#1 
2019/06/24 10:03:17 正在执行任务#2 
2019/06/24 10:03:19 工作完成

那就正常了。

2、pool

现在使用有缓冲的通道实现一个资源池，这个资源池可以管理在任意多个goroutine之间共享的资源，这种在需要共享一组静态资源的情况下非常有用，比如 网络连接 、 数据库连接 等，我们在数据库操作的时候，比较常见的就是数据连接池，也可以基于我们实现的资源池来实现。

可以看出，资源池也是一种非常流畅性的模式，这种模式一般适用于在多个goroutine之间共享资源，每个goroutine可以从资源池里申请资源，使用完之后再放回资源池里，以便其他goroutine复用。

创建资源池结构体

//一个安全的资源池，被管理的资源必须都实现io.Close接口
type Pool struct {
    m sync.Mutex
    res chan io.Closer
    factory func() (io.Closer,error)
    closed bool
}

这个结构体 Pool 有四个字段，其中 m 是一个互斥锁，这主要是用来保证在多个goroutine访问资源时，池内的值是安全的。

res 字段是一个有缓冲的通道，用来保存共享的资源，这个通道的大小，在初始化 Pool 的时候就指定的。注意这个通道的类型是 io.Closer 接口，所以实现了这个 io.Closer 接口的类型都可以作为资源，交给我们的资源池管理。

factory 这个是一个函数类型，它的作用就是当需要一个新的资源时，可以通过这个函数创建，也就是说它是生成新资源的，至于如何生成、生成什么资源，是由使用者决定的，所以这也是这个资源池灵活的设计的地方。

closed 字段表示资源池是否被关闭，如果被关闭的话，再访问是会有错误的。

现在先这个资源池我们已经定义好了，也知道了每个字段的含义，下面就开时具体使用。刚刚我们说到关闭错误，那么我们就先定义一个资源池已经关闭的错误。

var ErrPoolClosed = errors.New("资源池已经关闭。")

非常简洁，当我们从资源池获取资源的时候，如果该资源池已经关闭，那么就会返回这个错误。单独定义它的目的，是和其他错误有一个区分，这样需要的时候，我们就可以从众多的 error 类型里区分出来这个 ErrPoolClosed 。

下面我们就该为创建 Pool 专门定一个函数了，这个函数就是工厂函数，我们命名为 New 。

创建工厂函数

//创建一个资源池
func New(fn func() (io.Closer, error), size uint) (*Pool, error) {
    if size <= 0 {
        return nil, errors.New("size的值太小了。")
    }
    return &Pool{
        factory: fn,
        res:     make(chan io.Closer, size),
    }, nil
}

这个函数创建一个资源池，它接收两个参数，一个 fn 是创建新资源的函数；还有一个 size 是指定资源池的大小。

这个函数里，做了 size 大小的判断，起码它不能小于或者等于0，否则就会返回错误。如果参数正常，就会使用 size 创建一个有缓冲的通道，来保存资源，并且返回一个资源池的指针。

有了创建好的资源池，那么我们就可以从中获取资源了。

//从资源池里获取一个资源
func (p *Pool) Acquire() (io.Closer,error) {
    select {
    case r,ok := <-p.res:
        log.Println("Acquire:共享资源")
        if !ok {
            return nil,ErrPoolClosed
        }
        return r,nil
    default:
        log.Println("Acquire:新生成资源")
        return p.factory()
    }
}

Acquire 方法可以从资源池获取资源，如果没有资源，则调用 factory 方法生成一个并返回。

这里同样使用了 select 的多路复用，因为这个函数不能阻塞，可以获取到就获取，不能就生成一个。

这里的新知识是通道接收的多参返回，如果可以接收的话，第一参数是接收的值，第二个表示通道是否关闭。例子中如果 ok 值为 false 表示通道关闭，如果为 true 则表示通道正常。所以我们这里做了一个判断，如果通道关闭的话，返回通道关闭错误。

有获取资源的方法，必然还有对应的释放资源的方法，因为资源用完之后，要还给资源池，以便复用。在讲解释放资源的方法前，我们先看下关闭资源池的方法，因为释放资源的方法也会用到它。

关闭资源池，意味着整个资源池不能再被使用，然后关闭存放资源的通道，同时释放通道里的资源。

资源池关闭函数

//关闭资源池，释放资源
func (p *Pool) Close() {
    p.m.Lock()
    defer p.m.Unlock()

    if p.closed {
        return
    }

    p.closed = true

    //关闭通道，不让写入了
    close(p.res)

    //关闭通道里的资源
    for r:=range p.res {
        r.Close()
    }
}

这个方法里，我们使用了互斥锁，因为有个标记资源池是否关闭的字段 closed 需要再多个goroutine操作，所以我们必须保证这个字段的同步。这里把关闭标志置为 true 。

然后我们关闭通道，不让写入了，而且我们前面的 Acquire 也可以感知到通道已经关闭了。同比通道后，就开始释放通道中的资源，因为所有资源都实现了io.Closer接口，所以我们直接调用 Close 方法释放资源即可。

关闭方法有了，我们看看释放资源的方法如何实现。

资源释放函数

func (p *Pool) Release(r io.Closer){
    //保证该操作和Close方法的操作是安全的
    p.m.Lock()
    defer p.m.Unlock()

    //资源池都关闭了，就省这一个没有释放的资源了，释放即可
    if p.closed {
        r.Close()
        return
    }

    select {
    case p.res <- r:
        log.Println("资源释放到池子里了")
    default:
        log.Println("资源池满了，释放这个资源吧")
        r.Close()
    }
}

释放资源本质上就会把资源再发送到缓冲通道中，就是这么简单，不过为了更安全的实现这个方法，我们使用了互斥锁，保证 closed 标志的安全，而且这个互斥锁还有一个好处，就是不会往一个已经关闭的通道发送资源。

这是为什么呢？因为Close和Release这两个方法是互斥的，Close方法里对 closed 标志的修改，Release方法可以感知到，所以就直接return了，不会执行下面的select代码了，也就不会往一个已经关闭的通道里发送资源了。

如果资源池没有被关闭，则继续尝试往资源通道发送资源，如果可以发送，就等于资源又回到资源池里了；如果发送不了，说明资源池满了，该资源就无法重新回到资源池里，那么我们就把这个需要释放的资源关闭，抛弃了。

针对这个资源池管理的一步步都实现了，而且做了详细的讲解，下面就看下整个示例代码，方便理解。

完整代码

package pool

import (
    "errors"
    "io"
    "sync"
    "log"
)

//一个安全的资源池，被管理的资源必须都实现io.Close接口
type Pool struct {
    m       sync.Mutex
    res     chan io.Closer
    factory func() (io.Closer, error)
    closed  bool
}

var ErrPoolClosed = errors.New("资源池已经被关闭。")

//创建一个资源池
func New(fn func() (io.Closer, error), size uint) (*Pool, error) {
    if size <= 0 {
        return nil, errors.New("size的值太小了。")
    }
    return &Pool{
        factory: fn,
        res:     make(chan io.Closer, size),
    }, nil
}
//从资源池里获取一个资源
func (p *Pool) Acquire() (io.Closer,error) {
    select {
    case r,ok := <-p.res:
        log.Println("Acquire:共享资源")
        if !ok {
            return nil,ErrPoolClosed
        }
        return r,nil
    default:
        log.Println("Acquire:新生成资源")
        return p.factory()
    }
}

//关闭资源池，释放资源
func (p *Pool) Close() {
    p.m.Lock()
    defer p.m.Unlock()

    if p.closed {
        return
    }

    p.closed = true

    //关闭通道，不让写入了
    close(p.res)

    //关闭通道里的资源
    for r:=range p.res {
        r.Close()
    }
}

func (p *Pool) Release(r io.Closer){
    //保证该操作和Close方法的操作是安全的
    p.m.Lock()
    defer p.m.Unlock()

    //资源池都关闭了，就省这一个没有释放的资源了，释放即可
    if p.closed {
        r.Close()
        return 
    }

    select {
    case p.res <- r:
        log.Println("资源释放到池子里了")
    default:
        log.Println("资源池满了，释放这个资源吧")
        r.Close()
    }
}

好了，资源池管理写好了，也知道资源池是如何实现的啦，现在我们看看如何使用这个资源池，模拟一个数据库连接池吧。

模拟数据库连接案例

package main

import (
    "flysnow.org/hello/common"
    "io"
    "log"
    "math/rand"
    "sync"
    "sync/atomic"
    "time"
)

const (
    //模拟的最大goroutine
    maxGoroutine = 5
    //资源池的大小
    poolRes      = 2
)

func main() {
    //等待任务完成
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(maxGoroutine)

    p, err := common.New(createConnection, poolRes)
    if err != nil {
        log.Println(err)
        return
    }
    //模拟好几个goroutine同时使用资源池查询数据
    for query := 0; query < maxGoroutine; query++ {
        go func(q int) {
            dbQuery(q, p)
            wg.Done()
        }(query)
    }

    wg.Wait()
    log.Println("开始关闭资源池")
    p.Close()
}

//模拟数据库查询
func dbQuery(query int, pool *common.Pool) {
    conn, err := pool.Acquire()
    if err != nil {
        log.Println(err)
        return
    }

    defer pool.Release(conn)

    //模拟查询
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
    log.Printf("第%d个查询，使用的是ID为%d的数据库连接", query, conn.(*dbConnection).ID)
}
//数据库连接
type dbConnection struct {
    ID int32//连接的标志
}

//实现io.Closer接口
func (db *dbConnection) Close() error {
    log.Println("关闭连接", db.ID)
    return nil
}

var idCounter int32

//生成数据库连接的方法，以供资源池使用
func createConnection() (io.Closer, error) {
    //并发安全，给数据库连接生成唯一标志
    id := atomic.AddInt32(&idCounter, 1)
    return &dbConnection{id}, nil
}

这时我们测试使用资源池的例子，首先定义了一个结构体 dbConnection ，它只有一个字段，用来做唯一标记。然后 dbConnection 实现了 io.Closer 接口，这样才可以使用我们的资源池。

createConnection 函数对应的是资源池中的 factory 字段，用来创建数据库连接 dbConnection 的，同时为其赋予了一个唯一的标志。

接着我们就同时开了5个goroutine，模拟并发的数据库查询 dbQuery ，查询方法里，先从资源池获取可用的数据库连接，用完后再释放。

这里我们会创建5个数据库连接，但是我们设置的资源池大小只有2，所以再释放了2个连接后，后面的3个连接会因为资源池满了而释放不了，一会我们看下输出的打印信息就可以看到。

最后这个资源连接池使用完之后，我们要关闭资源池，使用资源池的 Close 方法即可。

2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 Acquire:新生成资源
2019/06/24 10:51:08 第3个查询，使用的是ID为4的数据库连接
2019/06/24 10:51:08 资源释放到池子里了
2019/06/24 10:51:08 第2个查询，使用的是ID为5的数据库连接
2019/06/24 10:51:08 资源释放到池子里了
2019/06/24 10:51:08 第4个查询，使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 10:51:08 资源池满了，释放这个资源吧
2019/06/24 10:51:08 关闭连接 1
2019/06/24 10:51:09 第1个查询，使用的是ID为3的数据库连接
2019/06/24 10:51:09 资源池满了，释放这个资源吧
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 3
2019/06/24 10:51:09 第0个查询，使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 10:51:09 资源池满了，释放这个资源吧
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 2
2019/06/24 10:51:09 开始关闭资源池
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 4
2019/06/24 10:51:09 关闭连接 5

可以看到，我们现在虽然看到了资源释放，但是没看到复用资源啊，因为我们执行goroutine太快了，在资源池还空的时候都生成了新的资源链接，现在我们修改下代码看：

//模拟数据库查询
func dbQuery(query int, pool *pool.Pool) {

    //由于并发太快了，我们现在让他们有些不同的延迟，错开来查看复用资源
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(5)) * time.Second)
    conn, err := pool.Acquire()
    if err != nil {
        log.Println(err)
        return
    }

    defer pool.Release(conn)
    //模拟查询
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)

    log.Printf("第%d个查询，使用的是ID为%d的数据库连接", query, conn.(*dbConnection).ID)
}

我们添加一行代码，让所有的goroutine 睡眠时间不同，并不是上来就获取资源链接，查看结果

2019/06/24 11:27:55 Acquire:新生成资源
2019/06/24 11:27:55 Acquire:新生成资源
2019/06/24 11:27:56 第0个查询，使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 11:27:56 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:56 第4个查询，使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:27:56 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:56 Acquire:共享资源
2019/06/24 11:27:56 Acquire:共享资源
2019/06/24 11:27:57 第2个查询，使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:27:57 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:57 第1个查询，使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 11:27:57 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:58 Acquire:共享资源
2019/06/24 11:27:59 第3个查询，使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:27:59 资源释放到池子里了
2019/06/24 11:27:59 开始关闭资源池
2019/06/24 11:27:59 关闭连接 1
2019/06/24 11:27:59 关闭连接 2

可以看到，我们只生成了2个自选，共享了3次，执行了5个goroutine。

到这里，我们已经完成了一个资源池的管理，并且进行了使用测试。资源对象池的使用比较频繁，因为我们想把一些对象缓存起来，以便使用，这样就会比较高效，而且不会经常调用GC。

为此 Go 1.6开始为我们提供了原生的资源池管理，防止我们重复造轮子，这就是 sync.Pool ，我们看下刚刚我们的例子，如果用 sync.Pool 实现。

sync.Pool

package main

import (
    "log"
    "math/rand"
    "sync"
    "sync/atomic"
    "time"
)

const (
    //模拟的最大goroutine
    maxGoroutine = 5
)

func main() {
    //等待任务完成
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(maxGoroutine)

    p:=&sync.Pool{
        New:createConnection,
    }

    //模拟好几个goroutine同时使用资源池查询数据
    for query := 0; query < maxGoroutine; query++ {
        go func(q int) {
            dbQuery(q, p)
            wg.Done()
        }(query)
    }

    wg.Wait()
}

//模拟数据库查询
func dbQuery(query int, pool *sync.Pool) {
    conn:=pool.Get().(*dbConnection)

    defer pool.Put(conn)

    //模拟查询
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
    log.Printf("第%d个查询，使用的是ID为%d的数据库连接", query, conn.ID)
}
//数据库连接
type dbConnection struct {
    ID int32//连接的标志
}

//实现io.Closer接口
func (db *dbConnection) Close() error {
    log.Println("关闭连接", db.ID)
    return nil
}

var idCounter int32

//生成数据库连接的方法，以供资源池使用
func createConnection() interface{} {
    //并发安全，给数据库连接生成唯一标志
    id := atomic.AddInt32(&idCounter, 1)
    return &dbConnection{ID:id}
}

进行微小的改变即可，因为系统库没有提供 New 这类的工厂函数，所以我们使用字面量创建了一个 sync.Pool ，注意里面的 New 字段，这是一个返回任意对象的方法，类似我们自己实现的资源池中的 factory 字段，意思都是一样的，都是当没有可用资源的时候，生成一个。

这里我们留意到系统的资源池是没有大小限制的，也就是说默认情况下是无上限的，受内存大小限制。

资源的获取和释放对应的方法是 Get 和 Put ,也很简洁，返回任意对象 interface{} 。 conn:=pool.Get().(*dbConnection) 这行代码用类型断言的方式，如果类型是 *dbConnection ,就返回该类型，不是的话返回nil,这样写简介，不用写类型转换。

2019/06/24 11:49:30 第2个查询，使用的是ID为4的数据库连接
2019/06/24 11:49:30 第0个查询，使用的是ID为1的数据库连接
2019/06/24 11:49:30 第3个查询，使用的是ID为5的数据库连接
2019/06/24 11:49:31 第1个查询，使用的是ID为2的数据库连接
2019/06/24 11:49:31 第4个查询，使用的是ID为3的数据库连接

关于系统的资源池，我们需要注意的是它缓存的对象都是临时的，也就说下一次GC的时候，这些存放的对象都会被清除掉。

3、 work

work 模式的目的是展示如何使用无缓冲的通道来创建一个 goroutine 池，这些 goroutine 执行

并控制一组工作，让其并发执行。在这种情况下，使用无缓冲的通道要比随意指定一个缓冲区大

小的有缓冲的通道好，因为这个情况下既不需要一个工作队列，也不需要一组 goroutine 配合执

行。 无缓冲的通道保证两个 goroutine 之间的数据交换 。这种使用无缓冲的通道的方法允许使用

者知道什么时候 goroutine 池正在执行工作，而且如果池里的所有 goroutine 都忙，无法接受新的

工作的时候，也能及时通过通道来通知调用者。使用无缓冲的通道不会有工作在队列里丢失或者

卡住，所有工作都会被处理。

直接上代码：

package work

import "sync"

//必须满足 Worker类型才能使用工作池
type Worker interface {
    Task()
}
//goroutine 池，完成任何提交给worker 的工作
type Pool struct {
    work chan Worker
    wg  sync.WaitGroup
}
//创建一个新的工作池
func New(maxGoroutines int) *Pool{
    p:=Pool{
        work:make(chan Worker),
    }
    p.wg.Add(maxGoroutines)  //添加多个goroutine
    for i:=0;i<maxGoroutines;i++{ //开启多个gouroutine
        go func() {
            for w:=range p.work{ //阻塞、等待这channel 的值传来，只要我不关闭，就等着
                w.Task() //执行工作代码
            }
            p.wg.Done() 
        }()
    }
    return &p
}

//Run 提交工作到工作池
func (p *Pool)Run(w Worker){
    p.work<-w  //传一个 Worker 类型的值给通道
}
//Shutdown 等待所有goroutine 停止工作
func  (p *Pool) Shutdown(){
    close(p.work)  //关闭通道，那么等待的通道就会关闭，for range 下面的代码就执行，p.wg.Done()
    p.wg.Wait()  //maxGoroutines 几个，就等待几个goroutine关闭。
}

work 模式其实就是通过构建多个goroutine，通过 for range 阻塞等待的方式，事先准备好执行工作的代码。并且使用的是无缓冲通道，，使用的时候直接往通道传值，准备好的通道立马接收到值，马上执行工作代码。说到底其实就是我一个工作，事先声明了多个 goroutine 等着做，只要我不关闭channel，就一直等着，来一个我做一个，我是并发工作的。

整体结构如上面代码：

首先，我是一个工作管理者，我要定义我接收的类型，定义一个 Worker接口，Task()方法。

然后，我要去多线程的去执行工作，创建一个 goroutine池结构，结构体成员一个是 channel，一个是WaitGroup。我是通过channel通信来管理工作执行，waitgroup保证每一个都能执行完。

再然后，我需要一个工厂函数，创建我这个工作管理者的实例。思路如下：初始化的时候由用户告诉我需要开启多少个goroutine来并发的执行任务，每一个goroutine都是在 p.wg.Add() 到 p.wg.Done() 直接活着。比如我们传入3 开启了3个goroutine，这三个goroutine都是使用 for range 语法在等待着 p.work 这个channel 有没有值，一直在等啊等，下面代码就不执行了，阻塞中。这就是工作原理，只要有人一传值，我立马就能工作，只要这个channel没有关闭，还会一直等。

再然后就是，我需要给别人提供添加任务(也就是发送信息)的入口，Run() 方法，直接往p.work中传入Worker类型的值即可。

最后，所有工作完成后是要收尾的 Shutdown() ，首先需要关闭 p.work 这个通道，只有关闭了通道，那么开启的3个goroutine就会不再阻塞，就会执行后面的 p.wg.Done() 方法，然后还有一行代码是 p.wg.Wait() 这个就是确保等待着3个goroutine都关闭即他们都执行 p.wg.Done() 这行代码，避免有些没有done，主goroutine就退出了。

1）

测试代码：

package main

import (
    "a_tour_of_go/work"
    "log"
    "sync"
    "time"
)

//测试一组名字
var names=[]string{
    "张飞",
    "吕布",
    "关羽",
    "赵云",
    "二蛋",
}
//定义个结构体，并实现Worker接口
type  namePrinter struct {
    name  string
}
//实现Task ，即实现了Worker接口
func  (m *namePrinter) Task(){
    log.Println(m.name)
    time.Sleep(time.Second)
}

func  main(){
    //使用3个goroutine的工作池
    p:=work.New(3)
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(100*len(names)) //即每打算每个names的成员都开100goroutine
    for i:=0;i<100 ;i++  {
        for _,name:=range names{
            np:=namePrinter{
                name:name,
            }
            go func() {
                p.Run(&np) //提交工作
                wg.Done() //结束提交工作的goroutine
            }()
        }
    }
    wg.Wait() //等着所有提交goroutine 执行完毕
    p.Shutdown()// 关闭工作池
}

测试代码的思路是：每一个名字，开启了100个goroutine去打印，一共有500个goroutine。这些goroutine不是用来执行工作的，他们其实都只是提交工作命令的，也就是传递信息的。每一个goroutine往channel 中传个值就完成，开销又不大。因为我们的工作池上面准备好工作了，就等着命令了，这边信息只要已传递，工作代码就执行，并且是开启了3个goroutine等待着，一次性提交500个命令，那么就会3个一组 3个一组的打印，并发执行。等到所有提交goroutine都执行完成了，wg.Wait()的使命就结束了，接下来就是要关闭工作池了。Shutdown方法会直到所有的工作都昨晚才返回，因为所有的提交命令传递的同时，那边工作的goroutine已经在执行工作代码了( w.Task() )，只要工作代码( w.Task() )不执行完，下面 p.wg.Done() 关闭工作goroutine的代码就不会执行。

这个例子最多会等待3个工作完成，因为只开启了3个工作goroutine,一旦都Done()了，那就主函数退出了。

参考资料