现代编程语言中，并发已经成为必不可少的特性。现在绝大多数编程语言都有一些方法实现并发。
其中一些实现方式非常强大，能将负载转移到不同的系统线程，比如 Java 等；一些则在同一线程上模拟这种行为，比如 Ruby 等。
Golang 的并发模型非常强大，称为 CSP(通信顺序进程)，它将一个问题分解成更小的顺序进程，然后调度这些进程的实例(称为 Goroutine)。这些进程通过 channel 传递信息实现通信。
本文，我们将探讨如何利用 golang 的并发性，以及如何在 workerPool 使用。系列文章的第二篇，我们将探讨如何构建一个强大的并发解决方案。
一个简单的例子
假设我们需要调用一个外部 API 接口，整个过程需要花费 100ms。如果我们需要同步地调用该接口 1000 次，则需要花费 100s。
//// model/data.go
package model
type SimpleData struct {
ID int
}
//// basic/basic.go
package basic
import (
"fmt"
"github.com/Joker666/goworkerpool/model"
"time"
)
func Work(allData []model.SimpleData) {
start := time.Now()
for i, _ := range allData {
Process(allData[i])
}
elapsed := time.Since(start)
fmt.Printf("Took ===============> %s\n", elapsed)
}
func Process(data model.SimpleData) {
fmt.Printf("Start processing %d\n", data.ID)
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
fmt.Printf("Finish processing %d\n", data.ID)
}
//// main.go
package main
import (
"fmt"
"github.com/Joker666/goworkerpool/basic"
"github.com/Joker666/goworkerpool/model"
"github.com/Joker666/goworkerpool/worker"
)
func main() {
// Prepare the data
var allData []model.SimpleData
for i := 0; i < 1000; i++ {
data := model.SimpleData{ ID: i }
allData = append(allData, data)
}
fmt.Printf("Start processing all work \n")
// Process
basic.Work(allData)
}Start processing all work Took ===============> 1m40.226679665s
上面的代码创建了 model 包，包里包含一个结构体，这个结构体只有一个 int 类型的成员。我们同步地处理 data，这显然不是最佳方案，因为可以并发处理这些任务。我们换一种方案，使用 goroutine 和 channel 来处理。
异步
//// worker/notPooled.go
func NotPooledWork(allData []model.SimpleData) {
start := time.Now()
var wg sync.WaitGroup
dataCh := make(chan model.SimpleData, 100)
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for data := range dataCh {
wg.Add(1)
go func(data model.SimpleData) {
defer wg.Done()
basic.Process(data)
}(data)
}
}()
for i, _ := range allData {
dataCh <- allData[i]
}
close(dataCh)
wg.Wait()
elapsed := time.Since(start)
fmt.Printf("Took ===============> %s\n", elapsed)
}
//// main.go
// Process
worker.NotPooledWork(allData)Start processing all work Took ===============> 101.191534ms
上面的代码，我们创建了容量 100 的缓存 channel，并通过 NoPooledWork() 将数据 push 到 channel 里。channel 长度满 100 之后，我们是无法再向其中添加元素直到有元素被读取走。使用 for range 读取 channel，并生成 goroutine 处理。这里我们没有限制生成 goroutine 的数量，这可以尽可能多地处理任务。从理论上来讲，在给定所需资源的情况下，可以处理尽可能多的数据。执行代码，完成 1000 个任务只花费了 100ms。很疯狂吧！不全是，接着往下看。
问题
除非我们拥有地球上所有的资源，否则在特定时间内能够分配的资源是有限的。一个 goroutine 占用的最小内存是 2k，但也能达到 1G。上述并发执行所有任务的解决方案中，假设有一百万个任务，就会很快耗尽机器的内存和 CPU。我们要么升级机器的配置，要么就寻找其他更好的解决方案。
计算机科学家很久之前就考虑过这个问题，并提出了出色的解决方案 - 使用 Thread Pool 或者 Worker Pool。这个方案是使用 worker 数量受限的工作池来处理任务，workers 会按顺序一个接一个处理任务，这样就避免了 CPU 和内存使用急速增长。
解决方案：Worker Pool
我们通过实现 worker pool 来修复之前遇到的问题。
//// worker/pooled.go
func PooledWork(allData []model.SimpleData) {
start := time.Now()
var wg sync.WaitGroup
workerPoolSize := 100
dataCh := make(chan model.SimpleData, workerPoolSize)
for i := 0; i < workerPoolSize; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for data := range dataCh {
basic.Process(data)
}
}()
}
for i, _ := range allData {
dataCh <- allData[i]
}
close(dataCh)
wg.Wait()
elapsed := time.Since(start)
fmt.Printf("Took ===============> %s\n", elapsed)
}
//// main.go
// Process
worker.PooledWork(allData)Start processing all work Took ===============> 1.002972449s
上面的代码，worker 数量限制在 100，我们创建了相应数量的 goroutine 来处理任务。我们可以把 channel 看作是队列，worker goroutine 看作是消费者。多个 goroutine 可以监听同一个 channel，但是 channel 里的每一个元素只会被处理一次。
Go 语言的 channel 可以当作队列使用。
这是一个比较好的解决方案，执行代码，我们看到完成所有任务花费 1s。虽然没有 100ms 这么快，但已经能满足业务需要，而且我们得到了一个更好的解决方案，能将负载均摊在不同的时间片上。
处理错误
我们能做的还没完。上面看起来是一个完整的解决方案，但却不是的，我们没有处理错误情况。所以需要模拟出错的情形，并且看下我们需要怎么处理。
//// worker/pooledError.go
func PooledWorkError(allData []model.SimpleData) {
start := time.Now()
var wg sync.WaitGroup
workerPoolSize := 100
dataCh := make(chan model.SimpleData, workerPoolSize)
errors := make(chan error, 1000)
for i := 0; i < workerPoolSize; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for data := range dataCh {
process(data, errors)
}
}()
}
for i, _ := range allData {
dataCh <- allData[i]
}
close(dataCh)
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for {
select {
case err := <-errors:
fmt.Println("finished with error:", err.Error())
case <-time.After(time.Second * 1):
fmt.Println("Timeout: errors finished")
return
}
}
}()
defer close(errors)
wg.Wait()
elapsed := time.Since(start)
fmt.Printf("Took ===============> %s\n", elapsed)
}
func process(data model.SimpleData, errors chan<- error) {
fmt.Printf("Start processing %d\n", data.ID)
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
if data.ID % 29 == 0 {
errors <- fmt.Errorf("error on job %v", data.ID)
} else {
fmt.Printf("Finish processing %d\n", data.ID)
}
}
//// main.go
// Process
worker.PooledWorkError(allData)我们修改了 process() 函数，处理一些随机的错误并将错误 push 到 errors chnanel 里。所以，为了处理并发出现的错误，我们可以使用 errors channel 保存错误数据。在所有任务处理完成之后，可以检查错误 channel 是否有数据。错误 channel 里的元素保存了任务 ID，方便需要的时候再处理这些任务。
比之前没处理错误，很明显这是一个更好的解决方案。但我们还可以做得更好，
我们将在下篇文章讨论如何编写一个强大的 worker pool 包，并且在 worker 数量受限的情况下处理并发任务。
总结
Go 语言的并发模型足够强大给力，只需要构建一个 worker pool 就能很好地解决问题而无需做太多工作，这就是它没有包含在标准库中的原因。但是，我们自己可以构建一个满足自身需求的方案。很快，我会在下一篇文章中讲到，敬请期待！
