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  • 100 行写一个 go 的协程池 (任务池)
    2021-03-15 13:56:12

    前言

    go 的 goroutine 提供了一种较线程而言更廉价的方式处理并发场景, go 使用二级线程的模式, 将 goroutine 以 M:N 的形式复用到系统线程上, 节省了 cpu 调度的开销, 也避免了用户级线程(协程)进行系统调用时阻塞整个系统线程的问题。【1】

    但 goroutine 太多仍会导致调度性能下降、GC 频繁、内存暴涨, 引发一系列问题。在面临这样的场景时, 限制 goroutine 的数量、重用 goroutine 显然很有价值。

    本文正是针对上述情况而提供一种简单的解决方案, 编写一个协程池(任务池)来实现对 goroutine 的管控。

    思路

    要解决这个问题, 要思考两个问题

    goroutine 的数量如何限制, goroutine 如何重用

    任务如何执行

    goroutine 的数量如何限制, goroutine 如何重用

    说到限制和重用, 那么最先想到的就是池化。比如 TCP 连接池, 线程池, 都是有效限制、重用资源的最好实践。所以, 我们可以创建一个 goroutine 池, 用来管理 goroutine。

    任务如何执行

    在使用原生 goroutine 的场景中, 运行一个任务直接启动一个 goroutine 来运行, 在池化的场景而言, 任务也是要在 goroutine 中执行, 但是任务需要任务池来放入 goroutine。

    生产者消费者模型

    在连接池中, 连接在使用时从池中取出, 用完后放入池中。对于 goroutine 而言, goroutine 通过语言关键字启动, 无法像连接一样操作。那么如何让 goroutine 可以执行任务, 且执行后可以重新用来执行其它任务呢?这里就需要使用生产者消费者模型了:

    生产者 --(生产任务)--> 队列 --(消费任务)--> 消费者

    用来执行任务的 goroutine 可以作为消费者, 操作任务池的 goroutine 作为生产者, 而队列则可以使用 go 的 buffer channel, 任务池的建模到此结束。

    实现

    Talk is cheap. Show me the code.

    任务的定义

    任务要包含需要执行的函数、以及函数要传的参数, 因为参数类型、个数不确定, 这里使用可变参数和空接口的形式

    type Task struct {

    Handler func(v ...interface{})

    Params []interface{}

    }

    任务池的定义

    任务池的定义包括了池的容量 capacity、当前运行的 worker(goroutine)数量 runningWorkers、任务队列(channel)taskC 以及任务池的状态 state(运行中或已关闭, 用于安全关闭任务池), 最后还有一把互斥锁 sync.Mutex

    type Pool struct {

    capacity uint64

    runningWorkers uint64

    state int64

    taskC chan *Task

    sync.Mutex

    }

    任务池的构造函数:

    var ErrInvalidPoolCap = errors.New("invalid pool cap")

    const (

    RUNNING = 1

    STOPED = 0

    )

    func NewPool(capacity uint64) (*Pool, error) {

    if capacity <= 0 {

    return nil, ErrInvalidPoolCap

    }

    return &Pool{

    capacity: capacity,

    state: RUNNING,

    // 初始化任务队列, 队列长度为容量

    taskC: make(chan *Task, capacity),

    }, nil

    }

    启动 worker

    新建 run() 方法作为启动 worker 的方法:

    func (p *Pool) run() {

    p.runningWorkers++ // 运行中的任务加一

    go func() {

    defer func() {

    p.runningWorkers-- // worker 结束, 运行中的任务减一

    }()

    for {

    select { // 阻塞等待任务、结束信号到来

    case task, ok :=

    if !ok { // 如果 channel 被关闭, 结束 worker 运行

    return

    }

    // 执行任务

    task.Handler(task.Params...)

    }

    }

    }()

    }

    上述代码中, runningWorkers 的加减直接使用了自增运算, 但是考虑到启动多个 worker 时, runningWorkers 就会有数据竞争, 所以我们使用 sync.atomic 包来保证 runningWorkers 的自增操作是原子的。

    对 runningWorkers 的操作进行封装:

    func (p *Pool) incRunning() { // runningWorkers + 1

    atomic.AddUint64(&p.runningWorkers, 1)

    }

    func (p *Pool) decRunning() { // runningWorkers - 1

    atomic.AddUint64(&p.runningWorkers, ^uint64(0))

    }

    func (p *Pool) GetRunningWorkers() uint64 {

    return atomic.LoadUint64(&p.runningWorkers)

    }

    对于 capacity 的操作无需考虑数据竞争, 因为 capacity 在初始化时已经固定。封装 GetCap() 方法:

    func (p *Pool) GetCap() uint64 {

    return p.capacity

    }

    趁热打铁, state 的操作也加锁封装为安全操作:

    func (p *Pool) getState() int64 {

    p.Lock()

    defer p.Unlock()

    return p.state

    }

    func (p *Pool) setState(state int64) {

    p.Lock()

    defer p.Unlock()

    p.state = state

    }

    run() 方法改造:

    func (p *Pool) run() {

    p.incRunning()

    go func() {

    defer func() {

    p.decRunning()

    }()

    for {

    select {

    case task, ok :=

    if !ok {

    return

    }

    task.Handler(task.Params...)

    }

    }

    }()

    }

    生产任务

    新建 Put() 方法用来将任务放入池中:

    func (p *Pool) Put(task *Task) {

    // 加锁防止启动多个 worker

    p.Lock()

    if p.GetRunningWorkers() < p.GetCap() { // 如果任务池满, 则不再创建 worker

    // 创建启动一个 worker

    p.run()

    }

    p.Unlock()

    // 将任务推入队列, 等待消费

    p.taskC

    }

    任务池安全关闭

    当有关闭任务池来节省 goroutine 资源的场景时, 我们需要有一个关闭任务池的方法。

    直接销毁 worker 关闭 channel 并不合适, 因为此时可能还有任务在队列中没有被消费掉。要确保所有任务被安全消费后再销毁掉 worker。

    首先, 在关闭任务池时, 需要先关闭掉生产任务的入口。同时, 也要考虑到任务推送到 taskC 时 state 改变的问题。改造 Put() 方法:

    var ErrPoolAlreadyClosed = errors.New("pool already closed")

    func (p *Pool) Put(task *Task) error {

    if p.getState() == STOPED { // 如果任务池处于关闭状态, 再 put 任务会返回 ErrPoolAlreadyClosed 错误

    return ErrPoolAlreadyClosed

    }

    p.Lock()

    if p.GetRunningWorkers() < p.GetCap() {

    p.run()

    }

    p.Unlock()

    // 安全的推送任务, 以防在推送任务到 taskC 时 state 改变而关闭了 taskC

    p.Lock()

    if p.state == RUNNING {

    p.taskC

    }

    p.Unlock()

    return nil

    }

    在 run() 方法中已经对 taskC 的关闭进行了监听, 销毁 worker 只需等待任务被消费完后关闭 taskC。Close() 方法如下:

    func (p *Pool) Close() {

    p.setState(STOPED) // 设置 state 为已停止

    for len(p.taskC) > 0 { // 阻塞等待所有任务被 worker 消费

    }

    close(p.taskC) // 关闭任务队列

    }

    考虑到数据竞争, close 有可能会被多次关闭引发 panic, 这里我们要进行加锁处理。Close() 方法改造:

    // 安全关闭 taskC

    func (p *Pool) close() {

    p.Lock()

    defer p.Unlock()

    close(p.taskC)

    }

    func (p *Pool) Close() {

    if p.getState() == STOPED { // 如果已经关闭, 不能重复关闭

    return

    }

    p.setState(STOPED) // 设置 state 为已停止

    for len(p.taskC) > 0 { // 阻塞等待所有任务被 worker 消费

    }

    p.close()

    }

    panic handler

    每个 worker 都是一个 goroutine, 如果 goroutine 中产生了 panic, 会导致整个程序崩溃。为了保证程序的安全进行, 任务池需要对每个 worker 中的 panic 进行 recover 操作, 并提供可订制的 panic handler。

    更新任务池定义:

    type Pool struct {

    capacity uint64

    runningWorkers uint64

    state int64

    taskC chan *Task

    sync.Mutex

    PanicHandler func(interface{})

    }

    更新 run() 方法:

    func (p *Pool) run() {

    p.incRunning()

    go func() {

    defer func() {

    p.decRunning()

    if r := recover(); r != nil { // 恢复 panic

    if p.PanicHandler != nil { // 如果设置了 PanicHandler, 调用

    p.PanicHandler(r)

    } else { // 默认处理

    log.Printf("Worker panic: %s\n", r)

    }

    }

    }()

    for {

    select {

    case task, ok :=

    if !ok {

    return

    }

    task.Handler(task.Params...)

    }

    }

    }()

    }

    使用

    OK, 我们的任务池就这么简单的写好了, 试试:

    func main() {

    // 创建任务池

    pool, err := NewPool(10)

    if err != nil {

    panic(err)

    }

    for i := 0; i < 20; i++ {

    // 任务放入池中

    pool.Put(&Task{

    Handler: func(v ...interface{}) {

    fmt.Println(v)

    },

    Params: []interface{}{i},

    })

    }

    time.Sleep(1e9) // 等待执行

    }

    benchmark

    作为协程池, 性能和内存占用的指标测试肯定是少不了的, 测试数据才是最有说服力的

    测试流程

    100w 次执行,原子增量操作

    测试任务:

    var wg = sync.WaitGroup{}

    var sum int64

    func demoTask(v ...interface{}) {

    defer wg.Done()

    for i := 0; i < 100; i++ {

    atomic.AddInt64(&sum, 1)

    }

    }

    测试方法:

    var runTimes = 1000000

    // 原生 goroutine

    func BenchmarkGoroutineTimeLifeSetTimes(b *testing.B) {

    for i := 0; i < runTimes; i++ {

    wg.Add(1)

    go demoTask2()

    }

    wg.Wait() // 等待执行完毕

    }

    // 使用协程池

    func BenchmarkPoolTimeLifeSetTimes(b *testing.B) {

    pool, err := NewPool(20)

    if err != nil {

    b.Error(err)

    }

    task := &Task{

    Handler: demoTask2,

    }

    for i := 0; i < runTimes; i++ {

    wg.Add(1)

    pool.Put(task)

    }

    wg.Wait() // 等待执行完毕

    }

    对比结果

    模式

    操作时间消耗 ns/op

    内存分配大小 B/op

    内存分配次数 allocs/op

    原生 goroutine (100w goroutine)

    1596177880

    103815552

    240022

    任务池开启 20 个 worker 20 goroutine)

    1378909099

    15312

    89

    使用任务池和原生 goroutine 性能相近(略好于原生)

    使用任务池比直接 goroutine 内存分配节省 7000 倍左右, 内存分配次数减少 2700 倍左右

    tips: 当任务为耗时任务时, 防止任务堆积(消费不过来)可以结合业务调整容量, 或根据业务控制每个任务的超时时间

    源码地址

    该项目的全部源码详见 mortar

    参考文章:

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  • Java中的“协程

    2021-03-22 16:59:27
    引子java最近在从新梳理知识体系,在比较编程语言的时候,发现如今流行的lua go rust kotlin之类都有 协程的概念,而java在这块是比较迟钝的,而像go这类语言内置了协程,能够很容易写出高性能的程序。编程什么是”...

    引子java

    最近在从新梳理知识体系,在比较编程语言的时候,发现如今流行的lua go rust kotlin之类都有 协程的概念,而java在这块是比较迟钝的,而像go这类语言内置了协程,能够很容易写出高性能的程序。编程

    什么是”协程“缓存

    众所众知,进程是OS用来分配资源的最小单位,线程是进行任务执行的最小单位,进程与线程都是OS级别的,二者的运行都依赖于cpu的调度与资源分配,进程与线程都属于内核态。而协程是在种轻量级别的线程,CPU根本不知道有协程的使用调度,它运行在用户态,不须要与内核打交道,节省了OS级别的上下文切换app

    Java中的协程编程语言

    其实java相比go rust等有点落后,没有内置的协程概念,目前只能使用线程池,事件驱动等形式来支持高性能的程序,java目前有一些协程的类库quasar,提供了纤程的使用,纤程其实就是协程。下面用quasar写个例子来验证一下纤程有多厉害吧。例子很简单,都是启动100万个线程或者线程,每一个线程或许纤程处理2kw次运算。ide

    普通线程类性能

    package com.fqh.review.base.fiber;/*** @author fqh* @Description: java 线程例子* @date 2020/7/28下午4:49*/public class JavaThread{/*** 100w个线程,每一个线程处理2千万次运算* @param argus* @throws InterruptedException*/public static void main(String[] argus) throws InterruptedException{long begin = System.currentTimeMillis();int threadLength=1000000;//100wThread[] threads=new Thread[threadLength];for (int i=0;i{calc();});}for (int i=0;i

    纤程测试类测试

    引入quasarJar  co.paralleluniverse  quasar-core  0.7.10

    package com.fqh.review.base.fiber;import co.paralleluniverse.fibers.Fiber;import java.util.concurrent.ExecutionException;/*** @author fqh* @Description: java 纤程测试用例* @date 2020/7/28下午4:48*/public class JavaFiber{/*** 100w个纤程,每一个纤程处理2千万次运算* @param argus* @throws InterruptedException*/public static void main(String[] argus) throws ExecutionException, InterruptedException{long begin = System.currentTimeMillis();int fiberLength=1000000;//100wFiber[] fibers=new Fiber[fiberLength];for (int i=0;i{calc();});}for (int i=0;i

    软件环境:JDK8lua

    机器配置:spa

    处理器名称:       Intel Core i7  处理器速度:       2.7 GHz  处理器数目:       1  核总数:          4  L2 缓存(每一个核): 256 KB  L3 缓存:        8 MB  内存:          16 GB

    测试结果:

    46ed8103fd129127ef73542a184aee86.png

    736db2f883f1aa2c18bace5a1e8e6413.png

    线程大概在50S左右,纤程在4S左右。。

    展开全文
  • go golang 协程池操作

    2021-07-08 16:09:22
    基本思路:协程池有三个参数,协程的最大数,任务队列,等待处理结束。先把协程池启动起来, 然后把要处理的事情放进队列里面,所有协程从队列里面拿事情去处理,等待协程处理完毕所有事情, 关闭协程池。 二、具体...

    一、大体流程和思路

    基本思路:协程池有三个参数,协程的最大数,任务队列,等待处理结束。先把协程池启动起来,
    然后把要处理的事情放进队列里面,所有协程从队列里面拿事情去处理,等待协程处理完毕所有事情,
    关闭协程池。
    

    二、具体做法

    定义一个结构体

    //具体的任务
    type Job struct {
    	Fn   func() error
    	Wait chan error
    }
    
    // 协程池
    // 1. 生产者可以等待消费完成后, 退出
    type Pool struct {
    	max     int      //最大的协程数量
    	quitC   chan struct{}  //退出
    	finishC chan struct{}  //是否结束
    	job     chan *Job   //要执行的任务
    	wg      sync.WaitGroup //用于协程等待
    }
    

    初始化一个协程池并启动池子

    //初始化协程池
    func NewPool(max int, queue int64) *Pool {
    	p := &Pool{
    		max:     max,
    		quitC:   make(chan struct{}),
    		finishC: make(chan struct{}),
    		job:     make(chan *Job, queue),
    		wg:      sync.WaitGroup{},
    	}
    	go p.start()
    	return p
    }
    
    //开启协程池
    func (w *Pool) start() {
    	defer func() {
    		recover()
    		w.quit() //关闭quitC通道
    	}()
    	for i := 0; i < w.max; i++ {  //循环开启max个协程
    		w.wg.Add(1)
    		go w.work()   //每个协程死循环运行  啥时候停止
    	}
    	w.wg.Wait()
    }
    
    //具体的每一个协程
    func (w *Pool) work() {
    	defer func() {
    		recover()  //这个方法的作用是捕捉异常 并且恢复正常的执行
    		w.wg.Done()
    	}()
    	var idle bool
    	var finished bool
    	//一直循环取任务做 直到没任务可做
    	for {
    		select {
    		case job := <-w.job:
    			err := job.Fn()
    			if job.Wait != nil {
    				job.Wait <- err
    				close(job.Wait)
    			}
    			idle = false
    		default:
    			if finished {
    				return
    			}
    			if idle {
    				time.Sleep(1 * time.Millisecond)
    			}
    			idle = true
    		}
    		if !finished {
    			select {
    			case <-w.finishC:
    				finished = true
    			default:
    			}
    		}
    	}
    }
    
    //添加任务到队列
    func (w *Pool) AddJob(job *Job) {
    	w.job <- job
    }
    
    func (w *Pool) AddFnJob(fn func() error) {
    	/**这里是做了一个错误处理
    	w.AddJob(&Job{
    		Fn: func() error {
    			return utils.RecoverWrapperError(fn)
    		},
    	})
    	**/
    	w.job <- &Job{
    		Fn: fn,
    	}
    }
    //关闭通道
    func (w *Pool) quit() {
    	close(w.quitC)
    }
    // 协程池调用完成 等待
    func (w *Pool) finish() {
    	close(w.finishC)
    }
    // 协程池等待退出
    func (w *Pool) WaitFinish() {
    	w.finish()
    	<-w.quitC
    }
    
    

    三、外部调用协程池

    func TestWorkerPool(t *testing.T) {
    	pool := NewPool(20, 10000)  //总之这个协程初始化了并且启动起来了 job通道里面就
    	//只能缓冲10000个任务
    	for i := 0; i < 2000000; i++ {   //这里会有200万个任务
    		pt:=i
    		fn := func() error {
    			atomic.AddInt32(&total, 1)
    			fmt.Println(pt)
    			return nil
    		}
    		pool.AddFnJob(fn)  //往job通道里面放任务
    	}
    	fmt.Println("任务投放完毕")
    	pool.WaitFinish()
    	fmt.Println("执行完毕")
    }
    

    四、个人疑惑

    虽然这个协程池写出来了,但是我没有发现太大的用处啊,每个请求过来还不是要继续创建协程啊,除非每个请求不需要初始化协程池(NewPool),然后协程池一直是启动状态,我每个请求过来只需要往job通道里面放任务就可以了,协程自动去抢任务,协程的数量能够根据任务动态变化。希望大佬们指点一下下要怎么做

    展开全文
  • go的协程池实现

    千次阅读 2020-05-10 17:48:35
    Golang 线程 和 协程 的区别 对于进程、线程,都是有内核进行调度,有 CPU 时间片的概念,进行抢占式调度(有多种调度算法) 对于协程(用户级线程),这是对内核透明的,也就是系统并不知道有协程的存在,是完全由...

    Golang 线程 和 协程 的区别

    对于进程线程,都是有内核进行调度,有 CPU 时间片的概念,进行抢占式调度(有多种调度算法)

    对于协程(用户级线程),这是对内核透明的,也就是系统并不知道有协程的存在,是完全由用户自己的程序进行调度的,因为是由用户程序自己控制,那么就很难像抢占式调度那样做到强制的 CPU 控制权切换到其他进程/线程,通常只能进行协作式调度,需要协程自己主动把控制权转让出去之后,其他协程才能被执行到。

    goroutine 和 协程 区别

    本质上,goroutine 就是协程。不同的是,Golang 在 runtime、系统调用等多方面对 goroutine 调度进行了封装和处理,当遇到长时间执行或者进行系统调用时,会主动把当前 goroutine 的CPU § 转让出去,让其他 goroutine 能被调度并执行,也就是 Golang 从语言层面支持了协程。Golang 的一大特色就是从语言层面原生支持协程,在函数或者方法前面加 go关键字就可创建一个协程。

    1. 内存消耗方面
        每个 goroutine (协程) 默认占用内存远比 Java 、C 的线程少。
        goroutine:2KB
        线程:8MB
    2. 线程和 goroutine 切换调度开销方面
        线程/goroutine 切换开销方面,goroutine 远比线程小
        线程:涉及模式切换(从用户态切换到内核态)、16个寄存器、PC、SP…等寄存器的刷新等
        goroutine:只有三个寄存器的值修改 - PC / SP / DX

    由于协程是非抢占式的调度,无法实现公平的任务调用,也无法直接利用多核优势。因此,我们不能武断地说协程是比线程更高级的技术。

    协程池实现

    golang中启动一个协程不会消耗太多资源,有人认为可以不用协程池。但是当访问量增大时,可能造成内存消耗完,程序崩溃。写了一个协程池的Demo。

    定义接口体:
        Pool : 定义goroutine相关控制参数
        Job:根据应用场景传入需要处理的对象
        Work:加工处理Job对象

    package main
    
    import (
       "fmt"
       "time"
    )
    
    type Pool struct {
       JobQueue chan Job     //待处理的任务队列
       WorkerCurrentNum int      //当前正在工作的协程数
       MaxWorker int     //允许最大工作协程数
       Result chan int        //处理完成的任务结果队列
       resultNum int     //已处理任务数
    }
    
    type Job struct {
       ID int
    }
    
    type Worker struct {
       Result chan int
    }
    
    func (w *Worker) DoJob(job Job) {
       //fmt.Println(job.ID)
       fmt.Println("worker started  job", job.ID)
       w.Result <- job.ID
       fmt.Println("worker finished  job", job.ID)
    }
    
    // 往Job任务队列里面放入待处理的job
    func (g *Pool) AddJob(job Job) {
       g.JobQueue <- job
    }
    
    func (g *Pool) stop() {
       for {
          c1 := <- g.Result
          fmt.Println("接收job", c1, "已处理结果")
          g.WorkerCurrentNum --
          g.resultNum ++
       }
    }
    
    //  开启协程池
    func (g *Pool) Run() {
       go g.stop()
    
       outLoop:
          for  {
             if g.WorkerCurrentNum < g.MaxWorker {
                select {
                //   data, ok := <-ch  非阻塞接收数据
                //  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。
                case job, ok := <- g.JobQueue:
                   if ok {
                      fmt.Println("Waiting for job...")
                      worker := &Worker{g.Result}
                      go worker.DoJob(job)
                      g.WorkerCurrentNum++
                   }else {
                      break outLoop  //JobQueue已经关闭,不需要再创建Worker协程
                   }
                }
             }
          }
    
       //保证JobQueue中18个任务全部被处理时退出run
       for g.resultNum != 18 {
          time.Sleep(time.Second)
       }
    }
    
    func main()  {
       jobQueue := make(chan Job)
       resultQueue := make(chan int)
    
       p := &Pool{
          MaxWorker: 5,
          JobQueue: jobQueue,
          Result: resultQueue,
          resultNum: 0,
       }
    
       go func() {
          for i:= 0; i < 18; i++{
             job := Job{i}
             p.AddJob(job)
          }
          close(p.JobQueue)
       }()
    
       p.Run()
    
       fmt.Println("Complete main")
    }
    

    我是pavel,一位憨憨傻傻的程序员,平时幽默又有才,专注于Java,go,微服务,云开发。不定时发送些腾讯程序员的工作/生活日常,请大家多多关注我的公众号!
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