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Golang协程池怎么用协程池实现教程

2025-06-24 08:55:20 0浏览收藏

Golang不知道大家是否熟悉？今天我将给大家介绍《Golang协程池怎么用协程池实现方法》，这篇文章主要会讲到等等知识点，如果你在看完本篇文章后，有更好的建议或者发现哪里有问题，希望大家都能积极评论指出，谢谢！希望我们能一起加油进步！

Golang协程池的大小应根据CPU核心数、任务类型、系统资源和压测结果确定。1. CPU核心数：协程池大小不应超过CPU核心数太多，一般为1-2倍；2. 任务类型：CPU密集型任务应接近CPU核心数，I/O密集型任务可适当增加；3. 系统资源：需考虑内存等限制，避免OOM；4. 压测：通过测试调整大小，观察吞吐量和响应时间等指标找到最佳平衡点。

Golang怎么使用协程池 Golang协程池实现方案

协程池，简单来说，就是预先创建好一批协程，需要执行任务时，直接从池子里取一个来用，用完放回去，避免频繁创建和销毁协程的开销。Golang标准库本身并没有提供协程池，但我们可以自己实现，或者使用第三方库。

Golang协程池实现方案

实现协程池的核心思路是：维护一个协程队列和一个任务队列。任务来了，就从协程队列里取一个协程去执行，执行完再放回协程队列。

package main

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

type Job struct {
    ID  int
    Payload int
}

type WorkerPool struct {
    JobQueue chan Job
    WorkerQueue chan chan Job
    Workers []Worker
    Quit chan bool
    Wg sync.WaitGroup
}

type Worker struct {
    ID int
    JobQueue chan Job
    WorkerQueue chan chan Job
    Quit chan bool
    Wg *sync.WaitGroup
}

func NewWorker(id int, workerQueue chan chan Job, wg *sync.WaitGroup) Worker {
    return Worker{
        ID: id,
        JobQueue: make(chan Job),
        WorkerQueue: workerQueue,
        Quit: make(chan bool),
        Wg: wg,
    }
}

func (w Worker) Start() {
    w.Wg.Add(1)
    go func() {
        defer w.Wg.Done()
        for {
            // 将自己的JobChannel 注册到 WorkerPool 的 WorkerQueue 中
            w.WorkerQueue <- w.JobQueue

            select {
            case job := <-w.JobQueue:
                // 接收到任务
                fmt.Printf("worker%d: 处理 job %d, payload %d\n", w.ID, job.ID, job.Payload)
                time.Sleep(time.Duration(job.Payload) * time.Millisecond) // 模拟耗时操作
                fmt.Printf("worker%d: 完成 job %d\n", w.ID, job.ID)

            case <-w.Quit:
                // 收到停止信号
                fmt.Printf("worker%d: 停止\n", w.ID)
                return
            }
        }
    }()
}

func (w Worker) Stop() {
    go func() {
        w.Quit <- true
    }()
}

func NewWorkerPool(workerNum int, jobQueueSize int) WorkerPool {
    jobQueue := make(chan Job, jobQueueSize)
    workerQueue := make(chan chan Job, workerNum)
    workers := make([]Worker, workerNum)

    wp := WorkerPool{
        JobQueue: jobQueue,
        WorkerQueue: workerQueue,
        Workers: workers,
        Quit: make(chan bool),
        Wg: sync.WaitGroup{},
    }

    // 创建 worker
    for i := 0; i < workerNum; i++ {
        worker := NewWorker(i+1, wp.WorkerQueue, &wp.Wg)
        workers[i] = worker
    }

    return wp
}

func (wp WorkerPool) Run() {
    // 启动所有 worker
    for i := 0; i < len(wp.Workers); i++ {
        wp.Workers[i].Start()
    }

    go wp.dispatch()
}

func (wp WorkerPool) dispatch() {
    for {
        select {
        case job := <-wp.JobQueue:
            // 从 JobQueue 中取出任务
            workerJobQueue := <-wp.WorkerQueue
            // 将任务发送给 Worker
            workerJobQueue <- job
        case <-wp.Quit:
            // 收到停止信号
            for i := 0; i < len(wp.Workers); i++ {
                wp.Workers[i].Stop()
            }
            return
        }
    }
}

func (wp WorkerPool) Stop() {
    close(wp.JobQueue)
    go func() {
        wp.Quit <- true
    }()
    wp.Wg.Wait()
}

func main() {
    workerNum := 5
    jobQueueSize := 100
    wp := NewWorkerPool(workerNum, jobQueueSize)

    wp.Run()

    // 生产 job
    for i := 0; i < 20; i++ {
        job := Job{
            ID: i + 1,
            Payload: i*100, // 模拟不同任务的耗时
        }
        wp.JobQueue <- job
    }

    // 等待所有 job 完成
    time.Sleep(3 * time.Second)

    wp.Stop()
    fmt.Println("所有 job 完成")
}

Golang 协程池的大小如何确定？

协程池的大小直接影响到程序的并发能力和资源利用率。太小了，并发度不够，浪费资源；太大了，可能导致上下文切换开销过大，甚至OOM。

确定协程池大小需要考虑以下几个因素：

CPU 核心数： 协程池的大小不应超过 CPU 核心数太多，否则会增加上下文切换的开销。一般来说，可以设置为 CPU 核心数的 1-2 倍。
任务类型： 如果任务是 CPU 密集型的，协程池的大小应该接近 CPU 核心数。如果任务是 I/O 密集型的，协程池的大小可以适当增加，因为协程在等待 I/O 时可以切换到其他协程执行。
系统资源： 协程池的大小还会受到系统资源的限制，例如内存。如果协程池太大，可能会导致内存不足。
压测： 最终，需要通过压测来确定最佳的协程池大小。通过不断调整协程池的大小，并观察程序的性能指标，例如吞吐量、响应时间等，找到一个最佳的平衡点。

Golang 协程池如何处理 panic？

协程中如果发生panic，如果没有recover，会导致程序崩溃。因此，在协程池中处理panic非常重要。

有几种常见的处理方式：

在 Worker 中 recover： 这是最常见的方式，在每个 Worker 的执行函数中，使用 recover() 来捕获 panic。这样可以防止 panic 扩散到整个程序，保证协程池的稳定性。

func (w Worker) Start() {
    w.Wg.Add(1)
    go func() {
        defer w.Wg.Done()
        defer func() {
            if r := recover(); r != nil {
                fmt.Printf("worker%d: panic recover: %v\n", w.ID, r)
                // 可以选择将 panic 重新抛出，或者记录日志
            }
        }()
        for {
            w.WorkerQueue <- w.JobQueue

            select {
            case job := <-w.JobQueue:
                fmt.Printf("worker%d: 处理 job %d, payload %d\n", w.ID, job.ID, job.Payload)
                // 模拟可能发生 panic 的操作
                if job.Payload == 0 {
                    panic("payload is zero")
                }
                time.Sleep(time.Duration(job.Payload) * time.Millisecond)
                fmt.Printf("worker%d: 完成 job %d\n", w.ID, job.ID)

            case <-w.Quit:
                fmt.Printf("worker%d: 停止\n", w.ID)
                return
            }
        }
    }()
}

使用第三方库： 一些第三方协程池库，例如 ants，已经内置了 panic 处理机制。使用这些库可以简化 panic 处理的流程。
记录日志： 无论使用哪种方式处理 panic，都应该记录详细的日志，包括 panic 的类型、堆栈信息等。这样可以方便后续的排查和修复。

Golang 协程池有哪些常用的第三方库？

虽然可以自己实现协程池，但使用成熟的第三方库可以省去很多麻烦，并获得更好的性能和稳定性。

以下是一些常用的 Golang 协程池第三方库：

ants： ants 是一个高性能的 Golang 协程池库，它具有以下特点：
- 高性能：基于无锁队列实现，性能优秀。
- 自动调整：可以根据任务负载自动调整协程池的大小。
- panic 处理：内置了 panic 处理机制。
- 资源回收：可以自动回收空闲的协程。
- 使用简单：API 简洁易用。

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    "github.com/panjf2000/ants/v2"
)

func main() {
    defer ants.Release()

    var wg sync.WaitGroup
    syncCalculateSum := func(i interface{}) {
        n := i.(int)
        fmt.Printf("处理 job %d\n", n)
        time.Sleep(time.Duration(n) * time.Millisecond)
        fmt.Printf("完成 job %d\n", n)
        wg.Done()
    }

    pool, _ := ants.NewPoolWithFunc(10, syncCalculateSum)
    defer pool.Release()

    for i := 0; i < 100; i++ {
        wg.Add(1)
        _ = pool.Invoke(i)
    }

    wg.Wait()
    fmt.Printf("运行的 goroutine: %d\n", ants.Running())
    fmt.Printf("完成所有任务.\n")
}