go 协程返回值处理操作

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

package main
import "fmt"
import "sync"
var ch = make(chan int)
func do(lock *sync.Mutex, ct *int) {
 lock.Lock()
 *ct++
 lock.Unlock()
 ch <- 1
}
func main() {
 fmt.Println("hello thread")
 var ct = 0
 lock := &sync.Mutex{}
 for i:=0; i<10; i++ {
  go do(lock, &ct)
 }
 for i:=0; i<10; i++ {
  <- ch
 }
 fmt.Println("ct=", ct)
}

输出: 10

补充:Goroutine协程之间的数据沟通的方式

一个服务器物理线程能够跑多个goroutine,成千上万个goroutine 实际上跑在物理线程上的也就几十个,但是java和c++创建成千上万个线程会使得系统反应更慢,这是为什么goroutine能很快的原因。

那么goroutine协程之间是如何进行通信的呢?有两种方式,

第一使用全局变量和锁同步:读写锁或互斥锁对全局变量进行加锁,实现多个goroute的数据共享。

第二:Channel 管道进行数据同步

1.加锁操作

互斥锁就是将公共资源进行加锁操作,以便于goroute对数据进行更改。

package main
import (
 "fmt"
 lock "sync"
 "time"
)

type task struct {
 n int
}

//通过全局的 map 来通讯
var (
 sum
)

func calc(t *task) {
 var sum uint64
 sum = 1
 for i := 1; i < t.n; i++ {
 sum *= uint64(i)
 }
 fmt.Printf("%d! = %v\n", t.n, sum)
 lock.Lock()
 sum++
 lock.Unlock()
}

func main() {
 for i := 0; i < 100; i++ {
 var t *task = &task{n: i}
 go calc(t)
 }

 time.Sleep(5 * time.Second)
 lock.Lock()
 // for k, v := range m {
 // fmt.Printf("%d! = %v\n", k, v)
 // }
 lock.Unlock()
}

2.channel管道通信

单纯地将函数并发执行是没有意义的。函数与函数间需要交换数据才能体现并发执行函数的意义。虽然可以使用共享内存进行数据交换,但是共享内存在不同的 goroutine 中容易发生竞态问题。为了保证数据交换的正确性,必须使用互斥量对内存进行加锁,这种做法势必造成性能问题。

Go 语言提倡使用通信的方法代替共享内存,这里通信的方法就是使用通道(channel)

channel 具有几个特性:

1.类似unix中的管道(pipe)

2.先进先出

3.线程安全,多个goroutine同时访问,不需要加锁

4.channel是有类型的,一个整数的channel 只能存放整

2.1使用通道发送数据

通道创建后,就可以使用通道进行发送和接收操作。

1) 通道发送数据的格式

通道的发送使用特殊的操作符<-,将数据通过通道发送的格式为:

通道变量 <- 值

通道变量:通过make创建好的通道实例。

值:可以是变量、常量、表达式或者函数返回值等。值的类型必须与ch通道的元素类型一致。

2) 通过通道发送数据的例子

使用 make 创建一个通道后,就可以使用<-向通道发送数据,代码如下:

// 创建一个空接口通道
ch := make(chan interface{})
// 将0放入通道中
ch <- 0
// 将hello字符串放入通道中
ch <- "hello"

2.2 使用通道接收数据

1)通道接收同样使用<-操作符,通道接收有如下特性:

① 通道的收发操作在不同的两个 goroutine 间进行。

由于通道的数据在没有接收方处理时,数据发送方会持续阻塞,因此通道的接收必定在另外一个 goroutine 中进行。

② 接收将持续阻塞直到发送方发送数据。

如果接收方接收时,通道中没有发送方发送数据,接收方也会发生阻塞,直到发送方发送数据为止

③ 每次接收一个元素。

通道一次只能接收一个数据元素。

通道的数据接收一共有以下 4 种写法。

2) 阻塞接收数据

阻塞模式接收数据时,将接收变量作为<-操作符的左值,格式如下:

data := <-ch

执行该语句时将会阻塞,直到接收到数据并赋值给 data 变量。

3) 非阻塞接收数据

使用非阻塞方式从通道接收数据时,语句不会发生阻塞,格式如下:

data, ok := <-ch

data:表示接收到的数据。未接收到数据时,data 为通道类型的零值。

ok:表示是否接收到数据。

非阻塞的通道接收方法可能造成高的 CPU 占用,因此使用非常少。如果需要实现接收超时检测,可以配合 select 和计时器 channel 进行,可以参见后面的内容。

4) 接收任意数据,忽略接收的数据

阻塞接收数据后,忽略从通道返回的数据,格式如下:

<-ch

执行该语句时将会发生阻塞,直到接收到数据,但接收到的数据会被忽略。这个方式实际上只是通过通道在 goroutine 间阻塞收发实现并发

2.3 发生阻塞的2种情况

1)发送方发送阻塞:在通道数据没有接收方处理时,通道的数据一开始会存放到固定的数据缓冲区内,超出缓冲区的大小将发生持续阻塞。

package main
func main() {
 var ch chan int
 ch = make(chan int, 5) //定义数据缓存区设置为5个大小
 //将数据保存在缓冲区内并不会发生当前线程阻塞
 for i := 0; i < 5; i++ {
 ch <- i
 }
 //但将第6个加入通道(超出缓冲区)就会立即阻塞当前的协程(即main线程) 最后panic
 ch <- 6
}

这个程序的执行结果直接painc 因为在管道加入ch <- 6 的时候因为缓存区没有那么大,并且没有接收方去消化数据,故painc。

2) 数据接收方发生阻塞:如果接收方没有接收到数据,接收方等待发送方发送数据,等待的过程也会使数据接收的协程发生阻塞。

package main
import (
 "fmt"
 "time"
)

func main() {
 var ch chan int
 ch = make(chan int) //无定义数据缓存区

 go func() {
 var a = <-ch //执行第一次取出
 fmt.Println(a)
 }()
 time.Sleep(time.Second * 4) //主线程等待4才给管道数据
 ch <- 1 //通道里只入一个数据

 //接收方协程是一个并发匿名函数
 time.Sleep(time.Second * 5) //主线程等待5秒让goroute有处理时间然后结束
 }

这个程序的执行结果是延时4秒后控制台打印出通道的值1,5秒后主程序结束。上边的程序是先让接收者协程开启等待接收通道的值,而发送者是主函数延迟4秒后才将值放入通道ch,匿名函数中不得不等待发送者的值,所以造成了匿名并发函数的阻塞。 我们可以思考到,如果去掉4秒等待的时间, 这个程序就是使用channel作为协程之间同步的最简单的例子,我们发现channel同步的特性就是无数据缓存区。

同样一个程序,当你把接受者 go func() 程序放到 ch<-1 的下边,就会painc。 为什么? 以为ch通道并没有缓存区,并且接受者还未执行。导致painc。

package main
import (
 "fmt"
 "time"
)

func main() {
 var ch chan int
 ch = make(chan int) //无定义数据缓存区

 //time.Sleep(time.Second * 4) //主线程等待4才给管道数据

 ch <- 1 //通道里只入一个数据

 //接收方协程是一个并发匿名函数
 //一个并发执行的协程
 go func() {

 var a = <-ch //执行第一次取出
 fmt.Println(a)
 }()
 time.Sleep(time.Second * 5) //主线程等待5秒让goroute有处理时间然后结束
}

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • Django如何使用asyncio协程和ThreadPoolExecutor多线程

    Django视图函数执行,不在主线程中,直接loop = asyncio.new_event_loop() # 不能loop = asyncio.get_event_loop() 会触发RuntimeError: There is no current event loop in thread 因为asyncio程序中的每个线程都有自己的事件循环,但它只会在主线程中为你自动创建一个事件循环.所以如果你asyncio.get_event_loop在主线程中调用一次,它将自动创建一个循环对象并将其设

  • 浅谈go 协程的使用陷阱

    golang 语言协程 协程中使用全局变量.局部变量.指针.map.切片等作为参数时需要注意,此变量的值变化问题. 与for 循环,搭配使用更需谨慎. 1.内置函数时直接使用局部变量,未进行参数传递 func main() { for i := 0; i < 100; i++ { go func() { fmt.Println(i) }() } } 运行效果 func main() { for i := 0; i < 100; i++ { go func(i int) { fmt.Printl

  • 浅谈golang for 循环中使用协程的问题

    两个例子 package main import ( "fmt" "time" ) func Process1(tasks []string) { for _, task := range tasks { // 启动协程并发处理任务 go func() { fmt.Printf("Worker start process task: %s\n", task) }() } } func main() { tasks := []string{&quo

  • go获取协程(goroutine)号的实例

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ func GetGID() uint64 { b := make([]byte, 64) b = b[:runtime.Stack(b, false)] b = bytes.TrimPrefix(b, []byte("goroutine ")) b = b[:bytes.IndexByte(b, ' ')] n, _ := strconv.ParseUint(string(b), 10, 64) return n } 补充:Go语言并发协程Go

  • golang协程池设计详解

    Why Pool go自从出生就身带"高并发"的标签,其并发编程就是由groutine实现的,因其消耗资源低,性能高效,开发成本低的特性而被广泛应用到各种场景,例如服务端开发中使用的HTTP服务,在golang net/http包中,每一个被监听到的tcp链接都是由一个groutine去完成处理其上下文的,由此使得其拥有极其优秀的并发量吞吐量 for { // 监听tcp rw, e := l.Accept() if e != nil { ....... } tempDelay = 0

  • 深入理解 Java、Kotlin、Go 的线程和协程

    前言 Go 语言比 Java 语言性能优越的一个原因,就是轻量级线程Goroutines(协程Coroutine).本篇文章深入分析下 Java 的线程和 Go 的协程. 协程是什么 协程并不是 Go 提出来的新概念,其他的一些编程语言,例如:Go.Python 等都可以在语言层面上实现协程,甚至是 Java,也可以通过使用扩展库来间接地支持协程. 当在网上搜索协程时,我们会看到: Kotlin 官方文档说「本质上,协程是轻量级的线程」. 很多博客提到「不需要从用户态切换到内核态」.「是协作式的

  • go 协程返回值处理操作

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ package main import "fmt" import "sync" var ch = make(chan int) func do(lock *sync.Mutex, ct *int) { lock.Lock() *ct++ lock.Unlock() ch <- 1 } func main() { fmt.Println("hello thread") var ct = 0 lock

  • Python获取协程返回值的四种方式详解

    目录 介绍 源码 依次执行结果 介绍 获取协程返回值的四种方式: 1.通过ensure_future获取,本质是future对象中的result方 2.使用loop自带的create_task, 获取返回值 3.使用callback, 一旦await地方的内容运行完,就会运行callback 4.使用partial这个模块向callback函数中传入值 源码 import asyncio from functools import partial async def talk(name): pr

  • 在python里从协程返回一个值的示例

    下面的例子演法了怎么样从协程里返回一个值: import asyncio async def coroutine(): print('in coroutine') return 'result' event_loop = asyncio.get_event_loop() try: return_value = event_loop.run_until_complete( coroutine() ) print('it returned: {!r}'.format(return_value)) f

  • Python异步编程之协程任务的调度操作实例分析

    本文实例讲述了Python异步编程之协程任务的调度操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 我们知道协程是异步进行的,碰到IO阻塞型操作时需要调度其他任务,那么这个调度规则或者是算法是怎样的呢?现在有以下几个疑问: 1.多个任务准备好,需要运行时,优先执行哪一个? 2.一个任务运行时,如果别的任务准备好了,是否需要中断当前任务呢? 在网上找了很多资料,也无法找到相关的资料,于是编写了几个简单的程序,查看任务的执行过程. 根据Python的asyncio我们可以编写一个简单的程序: import a

  • zuulGateway 通过filter统一修改返回值的操作

    使用spring cloud有时候我们给客户端返回内容的时候,往往需要添加一些额外的东西.比如加密,多添加一个返回值等等. 当然可以在方法里面处理,但如果方法很多,需要统一处理的,就很不方便了,这时候可以通过zuulGateway的filter来统一处理. 直接看代码,很简单: import java.io.InputStream; import java.nio.charset.Charset; import org.springframework.cloud.netflix.zuul.fil

  • Idea 快速生成方法返回值的操作

    生成前: public static void main(String[] args) { new HashMap<String,Object>(); } 生成方法 生成后 public static void main(String[] args) { HashMap<String, Object> stringObjectHashMap = new HashMap<>(); } 快捷键: Ctrl + Alt + v 补充:idea 自动生成返回值以及返回值的类型

  • 深入理解python协程

    一.什么是协程 协程拥有自己的寄存器和栈.协程调度切换的时候,将寄存器上下文和栈都保存到其他地方,在切换回来的时候,恢复到先前保存的寄存器上下文和栈,因此:协程能保留上一次调用状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态. 协程的好处: 1.无需线程上下文切换的开销(还是单线程) 2.无需原子操作(一个线程改一个变量,改一个变量的过程就可以称为原子操作)的锁定和同步的开销 3.方便切换控制流,简化编程模型 4.高并发+高扩展+低成本:一个cpu支持上万的协程都没有问题,适合用于高并发处理

  • python中Task封装协程的知识点总结

    说明 1.Task是Future的子类,Task是对协程的封装,我们把多个Task放在循环调度列表中,等待调度执行. 2.Task对象可以跟踪任务和状态.Future(Task是Futrue的子类)为我们提供了异步编程中最终结果的处理(Task类还具有状态处理功能). 3.把协程封装成Task,加入一个队列等待调用.刚创建Task的时候不执行,遇到await就执行. 实例 import asyncio async def func(): print(1) await asyncio.sleep(

  • Python协程asyncio 异步编程笔记分享

    目录 1.事件循环 2.协程和异步编程 2.1 基本使用 2.2 await 2.3 Task对象 1.事件循环 可以理解成为一个死循环,去检查任务列表中的任务,如果可执行就去执行,如果检查不到就是不可执行的,那就忽略掉去执行其他可执行的任务,如果IO结束了(比如说去百度下载图片,下载完了就会变成可执行任务)再去执行下载完成之后的逻辑 #这里的任务是有状态的,比如这个任务已经完成或者正在执行或者正在IO等待 任务列表 = [ 任务1, 任务2, 任务3,... ] while True: 可执行

  • python进阶之协程你了解吗

    目录 协程的定义 协程和线程差异 协程的标准 协程的优点 协程的缺点 python中实现协程的方式 async&await关键字 事件循环 协程函数和协程对象 await Task对象 asyncio.Future对象 futures.Future对象 异步迭代器 什么是异步迭代器? 什么是异步可迭代对象? 异步上下文管理器 uvloop 异步redis 异步MySQL 爬虫 总结 协程的定义 协程(Coroutine),又称微线程,纤程.(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用:在执行 A 函数

随机推荐