golang并发编程

golang并发编程

引子

golang提供了goroutine快速实现并发编程,在实际环境中,如果goroutine中的代码要消耗大量资源时(CPU、内存、带宽等),我们就需要对程序限速,以防止goroutine将资源耗尽。
以下面伪代码为例,看看goroutine如何拖垮一台DB。假设userList长度为10000,先从数据库中查询userList中的user是否在数据库中存在,存在则忽略,不存在则创建。

//不使用goroutine,程序运行时间长,但数据库压力不大
for _,v:=range userList {
user:=db.user.Get(v.ID)
if user==nil {
newUser:=user{ID:v.ID,UserName:v.UserName}
db.user.Insert(newUser)
}
} //使用goroutine,程序运行时间短,但数据库可能被拖垮
for _,v:=range userList {
u:=v
go func(){
user:=db.user.Get(u.ID)
if user==nil {
newUser:=user{ID:u.ID,UserName:u.UserName}
db.user.Insert(newUser)
}
}()
}
select{}

在示例中,DB在1秒内接收10000次读操作,最大还会接受10000次写操作,普通的DB服务器很难支撑。针对DB,可以在连接池上做手脚,控制访问DB的速度,这里我们讨论两种通用的方法。

方案一

在限速时,一种方案是丢弃请求,即请求速度太快时,对后进入的请求直接抛弃。

实现

实现逻辑如下:

package main

import (
"sync"
"time"
) //LimitRate 限速
type LimitRate struct {
rate int
begin time.Time
count int
lock sync.Mutex
} //Limit Limit
func (l *LimitRate) Limit() bool {
result := true
l.lock.Lock()
//达到每秒速率限制数量,检测记数时间是否大于1秒
//大于则速率在允许范围内,开始重新记数,返回true
//小于,则返回false,记数不变
if l.count == l.rate {
if time.Now().Sub(l.begin) >= time.Second {
//速度允许范围内,开始重新记数
l.begin = time.Now()
l.count = 0
} else {
result = false
}
} else {
//没有达到速率限制数量,记数加1
l.count++
}
l.lock.Unlock() return result
} //SetRate 设置每秒允许的请求数
func (l *LimitRate) SetRate(r int) {
l.rate = r
l.begin = time.Now()
} //GetRate 获取每秒允许的请求数
func (l *LimitRate) GetRate() int {
return l.rate
}

测试

下面是测试代码:

package main

import (
"fmt"
) func main() {
var wg sync.WaitGroup
var lr LimitRate
lr.SetRate(3) for i:=0;i<10;i++{
wg.Add(1)
go func(){
if lr.Limit() {
fmt.Println("Got it!")//显示3次Got it!
}
wg.Done()
}()
}
wg.Wait()
}

运行结果

Got it!
Got it!
Got it!

只显示3次Got it!,说明另外7次Limit返回的结果为false。限速成功。

方案二

在限速时,另一种方案是等待,即请求速度太快时,后到达的请求等待前面的请求完成后才能运行。这种方案类似一个队列。

实现

//LimitRate 限速
type LimitRate struct {
rate int
interval time.Duration
lastAction time.Time
lock sync.Mutex
} //Limit 限速
package main import (
"sync"
"time"
) func (l *LimitRate) Limit() bool {
result := false
for {
l.lock.Lock()
//判断最后一次执行的时间与当前的时间间隔是否大于限速速率
if time.Now().Sub(l.lastAction) > l.interval {
l.lastAction = time.Now()
result = true
}
l.lock.Unlock()
if result {
return result
}
time.Sleep(l.interval)
}
} //SetRate 设置Rate
func (l *LimitRate) SetRate(r int) {
l.rate = r
l.interval = time.Microsecond * time.Duration(1000*1000/l.Rate)
} //GetRate 获取Rate
func (l *LimitRate) GetRate() int {
return l.rate
}

测试

package main

import (
"fmt"
"sync"
"time"
) func main() {
var wg sync.WaitGroup
var lr LimitRate
lr.SetRate(3) b:=time.Now()
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
if lr.Limit() {
fmt.Println("Got it!")
}
wg.Done()
}()
}
wg.Wait()
fmt.Println(time.Since(b))
}

运行结果

Got it!
Got it!
Got it!
Got it!
Got it!
Got it!
Got it!
Got it!
Got it!
Got it!
3.004961704s

与方案一不同,显示了10次Got it!但是运行时间是3.00496秒,同样每秒没有超过3次。限速成功。

改造

回到最初的例子中,我们将限速功能加进去。这里需要注意,我们的例子中,请求是不能被丢弃的,只能排队等待,所以我们使用方案二的限速方法。

var lr LimitRate//方案二
//限制每秒运行20次,可以根据实际环境调整限速设置,或者由程序动态调整。
lr.SetRate(20) //使用goroutine,程序运行时间短,但数据库可能被拖垮
for _,v:=range userList {
u:=v
go func(){
lr.Limit()
user:=db.user.Get(u.ID)
if user==nil {
newUser:=user{ID:u.ID,UserName:u.UserName}
db.user.Insert(newUser)
}
}()
}
select{}

如果您有更好的方案欢迎交流与分享。

上一篇:在opencv3中的机器学习算法


下一篇:去除inline-block之间的间隙