关闭和发送到通道之间的竞争条件
今日不肯埋头,明日何以抬头!每日一句努力自己的话哈哈~哈喽,今天我将给大家带来一篇《关闭和发送到通道之间的竞争条件》,主要内容是讲解等等,感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出,我都会认真看的!大家一起进步,一起学习!
我正在尝试使用工作池构建通用管道库。我为源、管道和接收器创建了一个接口。您会看到,管道的工作是从输入通道接收数据,对其进行处理,然后将结果输出到通道上。这是它的预期行为:
- 从输入通道接收数据。
- 将数据委托给可用的工作人员。
- worker 将结果发送到输出通道。
- 所有工作人员完成后关闭输出通道。
func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) { var wg sync.WaitGroup out = make(chan interface{}, 100) go func() { for i := 1; i <= 100; i++ { go p.work(in, out, &wg) } wg.Wait() close(out) }() return } func (p *pipe) work(jobs <-chan interface{}, out chan<- interface{}, wg *sync.WaitGroup) { for j := range jobs { func(j Job) { defer wg.Done() wg.Add(1) res := doSomethingWith(j) out <- res }(j) } }
但是,运行它可能会退出而不处理所有输入,或者因 send on closed channel
消息而出现恐慌。使用 -race
标志构建源会在 close(out)
和 out <-res
之间发出数据争用警告。
这就是我认为可能发生的情况。一旦许多工人完成了工作,wg
的计数器就会瞬间归零。因此,wg.wait()
已完成,程序继续执行 close(out)
。与此同时,作业通道尚未完成数据生成,这意味着一些工作人员仍在另一个 goroutine 中运行。由于 out
通道已经关闭,因此会导致恐慌。
等待组应该放在其他地方吗?或者有没有更好的方法来等待所有工人完成?
解决方案
目前尚不清楚为什么每个工作需要一名工作人员,但如果您这样做,您可以重组您的外循环设置(请参阅下面未经测试的代码)。这种方式从一开始就消除了对工作池的需求。
不过,在分拆任何工作人员之前,请务必执行 wg.add
。在这里,您正好剥离了 100 名员工:
var wg sync.waitgroup out = make(chan interface{}, 100) go func() { for i := 1; i <= 100; i++ { go p.work(in, out, &wg) } wg.wait() close(out) }()
因此,您可以这样做:
var wg sync.waitgroup out = make(chan interface{}, 100) go func() { wg.add(100) // added - count the 100 workers for i := 1; i <= 100; i++ { go p.work(in, out, &wg) } wg.wait() close(out) }()
请注意,您现在可以将 wg
本身移动到派生工作线程的 goroutine 中。如果你放弃让每个工人将工作分拆为新的 goroutine 的想法,这可以让事情变得更干净。但是如果每个worker要派生另一个goroutine,那么该worker本身也必须使用wg.add
,如下所示:
for j := range jobs { wg.add(1) // added - count the spun-off goroutines func(j job) { res := dosomethingwith(j) out <- res wg.done() // moved (for illustration only, can defer as before) }(j) } wg.done() // added - our work in `p.work` is now done
也就是说,每个匿名函数都是通道的另一个用户,因此在分离新的 goroutine 之前增加通道用户计数 (wg.add(1)
)。当您完成读取输入通道 jobs
后,调用 wg.done()
(可能通过早期的 defer
,但我在此处的末尾展示了它)。
思考这个问题的关键是 wg
计算此时可以写入通道的活动 goroutines 的数量。仅当没有 goroutine 打算再写入时,它才会变为零。这使得关闭通道变得安全。
考虑使用相当简单的(但未经测试):
func (p *pipe) process(in chan interface{}) (out chan interface{}) { out = make(chan interface{}) var wg sync.waitgroup go func() { defer close(out) for j := range in { wg.add(1) go func(j job) { res := dosomethingwith(j) out <- res wg.done() }(j) } wg.wait() }() return out }
现在,您有一个 goroutine 正在以最快的速度读取 in
通道,并在运行过程中分拆作业。每项传入的工作都会获得一个 goroutine,除非他们提前完成工作。没有池,每个作业只有一个工作人员(与您的代码相同,只是我们淘汰了不做任何有用事情的池)。
或者,由于只有一定数量的 cpu 可用,请像之前在开始时所做的那样分拆一定数量的 goroutine,但让每个 goroutine 运行一个 作业直至完成,并交付其结果,然后返回阅读下一篇作业:
func (p *pipe) process(in chan interface{}) (out chan interface{}) { out = make(chan interface{}) go func() { defer close(out) var wg sync.waitgroup ncpu := runtime.numcpu() // or something fancier if you like wg.add(ncpu) for i := 0; i < ncpu; i++ { go func() { defer wg.done() for j := range in { out <- dosomethingwith(j) } }() } wg.wait() } return out }
通过使用 runtime.numcpu()
,我们只能获得与运行作业的 cpu 一样多的读取作业的工作线程。这些是池,它们一次只做一项工作。
如果输出通道读取器结构良好(即不会导致管道阻塞),通常不需要缓冲输出通道。如果不是,这里的缓冲深度会限制您可以在使用结果的人之前“先行完成”的作业数量。根据执行此“提前工作”的有用程度来设置它 - 不一定是 cpu 数量、预期作业数量或其他什么。
作业可能正在按如下方式完成:发送速度很快。在这种情况下,即使有更多的项目需要处理,waitgroup 也会在零附近浮动。
解决此问题的一个方法是在发送作业之前添加一个,并在发送所有作业后减少该作业,有效地将发送者视为“作业”之一。在这种情况下,最好在发送方中执行 wg.add
:
func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) { var wg sync.WaitGroup out = make(chan interface{}, 100) go func() { for i := 1; i <= 100; i++ { wg.Add(1) go p.work(in, out, &wg) } wg.Wait() close(out) }() return } func (p *pipe) work(jobs <-chan interface{}, out chan<- interface{}, wg *sync.WaitGroup) { for j := range jobs { func(j Job) { res := doSomethingWith(j) out <- res wg.Done() }(j) } }
我在代码中注意到的一件事是,每个作业都会启动一个 goroutine。同时,每个作业循环处理 jobs
通道,直到为空/关闭。似乎没有必要两者都做。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《关闭和发送到通道之间的竞争条件》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布Golang相关知识,快来关注吧!

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