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并發(fā)編程包之 Errgroup

開(kāi)發(fā) 項(xiàng)目管理
Task 是需要處理單個(gè)工作單元;Worker 是一個(gè)簡(jiǎn)單的 worker 函數(shù),用于執(zhí)行任務(wù);而 Pool 用于創(chuàng)建、管理 workers。

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四哥水平有限,如果有翻譯或理解錯(cuò)誤的點(diǎn),煩請(qǐng)幫忙指出,感謝!

這是系列文章的第二篇,第一篇文章點(diǎn)擊這里查看。

原文如下:

基于 goroutine 和 channel 的并發(fā)特性,使得 Go 成為了強(qiáng)大的并發(fā)語(yǔ)言。上一篇文章,我們討論了如何構(gòu)建 workerPool 來(lái)提高程序的并發(fā)性能,換句話說(shuō),避免耗盡系統(tǒng)資源。但那只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例,演示我們應(yīng)該如何實(shí)現(xiàn)。

基于對(duì)上一篇文章的學(xué)習(xí),在這篇文章里面,我們將構(gòu)建一個(gè)健壯的解決方案,以便在任何其他應(yīng)用程序里面可以使用該方案。網(wǎng)絡(luò)上有其他復(fù)雜架構(gòu)的解決方案,比如使用調(diào)度器等等。實(shí)際上,我們并不需要這些復(fù)雜的設(shè)計(jì),僅僅使用一個(gè)共享 channel 就可以解決問(wèn)題。我們一起來(lái)看下,該如何構(gòu)建呢?

代碼結(jié)構(gòu)

我們創(chuàng)建了一個(gè)通用的 workerPool 包,根據(jù)業(yè)務(wù)所需的并發(fā)性使用 worker 來(lái)處理任務(wù)。一起來(lái)看下目錄結(jié)構(gòu):

  1. workerpool 
  2. ├── pool.go 
  3. ├── task.go 
  4. └── worker.go 

workerpool 目錄在項(xiàng)目的根目錄下。Task 是需要處理單個(gè)工作單元;Worker 是一個(gè)簡(jiǎn)單的 worker 函數(shù),用于執(zhí)行任務(wù);而 Pool 用于創(chuàng)建、管理 workers。

實(shí)現(xiàn)

先看下 Task 代碼:

  1. // workerpool/task.go 
  2.  
  3. package workerpool 
  4.  
  5. import ( 
  6.  "fmt" 
  7.  
  8. type Task struct { 
  9.  Err  error 
  10.  Data interface{} 
  11.  f    func(interface{}) error 
  12.  
  13. func NewTask(f func(interface{}) error, data interface{}) *Task { 
  14.  return &Task{f: f, Data: data} 
  15.  
  16. func process(workerID int, task *Task) { 
  17.  fmt.Printf("Worker %d processes task %v\n", workerID, task.Data) 
  18.  task.Err = task.f(task.Data) 

Task 是一個(gè)簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)體,保存處理任務(wù)所需要的一切數(shù)據(jù)。創(chuàng)建 task 時(shí),傳遞了 Data 和待執(zhí)行函數(shù) f,process() 函數(shù)會(huì)處理任務(wù)。處理任務(wù)時(shí),將 Data 作為參數(shù)傳遞給函數(shù) f,并將執(zhí)行結(jié)果保存在 Task.Err 里。

我們來(lái)看下 Worker 是如何處理任務(wù)的:

  1. // workerpool/worker.go 
  2.  
  3. package workerpool 
  4.  
  5. import ( 
  6.  "fmt" 
  7.  "sync" 
  8.  
  9. // Worker handles all the work 
  10. type Worker struct { 
  11.  ID       int 
  12.  taskChan chan *Task 
  13.  
  14. // NewWorker returns new instance of worker 
  15. func NewWorker(channel chan *Task, ID int) *Worker { 
  16.  return &Worker{ 
  17.   ID:       ID, 
  18.   taskChan: channel, 
  19.  } 
  20.  
  21. // Start starts the worker 
  22. func (wr *Worker) Start(wg *sync.WaitGroup) { 
  23.  fmt.Printf("Starting worker %d\n", wr.ID) 
  24.  
  25.  wg.Add(1) 
  26.  go func() { 
  27.   defer wg.Done() 
  28.   for task := range wr.taskChan { 
  29.    process(wr.ID, task) 
  30.   } 
  31.  }() 

我們創(chuàng)建了一個(gè)小巧的 Worker 結(jié)構(gòu)體,包含 worker ID 和 一個(gè)保存待處理任務(wù)的 channel。在 Start() 方法里,使用 for range 從 taskChan 讀取任務(wù)并處理。可以想象的到,多個(gè) worker 可以并發(fā)地執(zhí)行任務(wù)。

workerPool

我們通過(guò)實(shí)現(xiàn) Task 和 Worker 來(lái)處理任務(wù),但是好像還缺點(diǎn)什么東西,誰(shuí)負(fù)責(zé)生成這些 worker 并將任務(wù)發(fā)送給它們?答案是:Worker Pool。

  1. // workerpoo/pool.go 
  2.  
  3. package workerpool 
  4.  
  5. import ( 
  6.  "fmt" 
  7.  "sync" 
  8.  "time" 
  9.  
  10. // Pool is the worker pool 
  11. type Pool struct { 
  12.  Tasks   []*Task 
  13.  
  14.  concurrency   int 
  15.  collector     chan *Task 
  16.  wg            sync.WaitGroup 
  17.  
  18. // NewPool initializes a new pool with the given tasks and 
  19. // at the given concurrency. 
  20. func NewPool(tasks []*Task, concurrency int) *Pool { 
  21.  return &Pool{ 
  22.   Tasks:       tasks, 
  23.   concurrency: concurrency, 
  24.   collector:   make(chan *Task, 1000), 
  25.  } 
  26.  
  27. // Run runs all work within the pool and blocks until it's 
  28. // finished. 
  29. func (p *Pool) Run() { 
  30.  for i := 1; i <= p.concurrency; i++ { 
  31.   worker := NewWorker(p.collector, i) 
  32.   worker.Start(&p.wg) 
  33.  } 
  34.  
  35.  for i := range p.Tasks { 
  36.   p.collector <- p.Tasks[i] 
  37.  } 
  38.  close(p.collector) 
  39.  
  40.  p.wg.Wait() 

上面的代碼,pool 保存了所有待處理的任務(wù),并且生成與 concurrency 數(shù)量一致的 goroutine,用于并發(fā)地處理任務(wù)。workers 之間共享緩存 channel -- collector。

所以,當(dāng)我們把這個(gè)工作池跑起來(lái)時(shí),可以生成滿足所需數(shù)量的 worker,workers 之間共享 collector channel。接著,使用 for range 讀取 tasks,并將讀取到的 task 寫(xiě)入 collector 里。我們使用 sync.WaitGroup 實(shí)現(xiàn)協(xié)程之間的同步。現(xiàn)在我們有了一個(gè)很好的解決方案,一起來(lái)測(cè)試下。

  1. // main.go 
  2.  
  3. package main 
  4.  
  5. import ( 
  6.  "fmt" 
  7.  "time" 
  8.  
  9.  "github.com/Joker666/goworkerpool/workerpool" 
  10.  
  11. func main() { 
  12.  var allTask []*workerpool.Task 
  13.  for i := 1; i <= 100; i++ { 
  14.   task := workerpool.NewTask(func(data interface{}) error { 
  15.    taskID := data.(int
  16.    time.Sleep(100 * time.Millisecond) 
  17.    fmt.Printf("Task %d processed\n", taskID) 
  18.    return nil 
  19.   }, i) 
  20.   allTask = append(allTask, task) 
  21.  } 
  22.  
  23.  pool := workerpool.NewPool(allTask, 5) 
  24.  pool.Run() 

上面的代碼,創(chuàng)建了 100 個(gè)任務(wù)并且使用 5 個(gè)并發(fā)處理這些任務(wù)。

輸出如下:

  1. Worker 3 processes task 98 
  2. Task 92 processed 
  3. Worker 2 processes task 99 
  4. Task 98 processed 
  5. Worker 5 processes task 100 
  6. Task 99 processed 
  7. Task 100 processed 
  8. Took ===============> 2.0056295s 

處理 100 個(gè)任務(wù)花費(fèi)了 2s,如何我們將并發(fā)數(shù)提高到 10,我們會(huì)看到處理完所有任務(wù)只需要大約 1s。

我們通過(guò)實(shí)現(xiàn) workerPool 構(gòu)建了一個(gè)健壯的解決方案,具有并發(fā)性、錯(cuò)誤處理、數(shù)據(jù)處理等功能。這是個(gè)通用的包,不耦合具體的實(shí)現(xiàn)。我們可以使用它來(lái)解決一些大問(wèn)題。

進(jìn)一步擴(kuò)展:后臺(tái)處理任務(wù)

實(shí)際上,我們還可以進(jìn)一步擴(kuò)展上面的解決方案,以便 worker 可以在后臺(tái)等待我們投遞新的任務(wù)并處理。為此,代碼需要做一些修改,Task 結(jié)構(gòu)體保持不變,但是需要小改下 Worker,看下面代碼:

  1. // workerpool/worker.go 
  2.  
  3. // Worker handles all the work 
  4. type Worker struct { 
  5.  ID       int 
  6.  taskChan chan *Task 
  7.  quit     chan bool 
  8.  
  9. // NewWorker returns new instance of worker 
  10. func NewWorker(channel chan *Task, ID int) *Worker { 
  11.  return &Worker{ 
  12.   ID:       ID, 
  13.   taskChan: channel, 
  14.   quit:     make(chan bool), 
  15.  } 
  16.  
  17. .... 
  18.  
  19. // StartBackground starts the worker in background waiting 
  20. func (wr *Worker) StartBackground() { 
  21.  fmt.Printf("Starting worker %d\n", wr.ID) 
  22.  
  23.  for { 
  24.   select { 
  25.   case task := <-wr.taskChan: 
  26.    process(wr.ID, task) 
  27.   case <-wr.quit: 
  28.    return 
  29.   } 
  30.  } 
  31.  
  32. // Stop quits the worker 
  33. func (wr *Worker) Stop() { 
  34.  fmt.Printf("Closing worker %d\n", wr.ID) 
  35.  go func() { 
  36.   wr.quit <- true 
  37.  }() 

Worker 結(jié)構(gòu)體新加 quit channel,并且新加了兩個(gè)方法。StartBackgorund() 在 for 循環(huán)里使用 select-case 從 taskChan 隊(duì)列讀取任務(wù)并處理,如果從 quit 讀取到結(jié)束信號(hào)就立即返回。Stop() 方法負(fù)責(zé)往 quit 寫(xiě)入結(jié)束信號(hào)。

添加完這兩個(gè)新的方法之后,我們來(lái)修改下 Pool:

  1. // workerpool/pool.go 
  2.  
  3. type Pool struct { 
  4.  Tasks   []*Task 
  5.  Workers []*Worker 
  6.  
  7.  concurrency   int 
  8.  collector     chan *Task 
  9.  runBackground chan bool 
  10.  wg            sync.WaitGroup 
  11.  
  12. // AddTask adds a task to the pool 
  13. func (p *Pool) AddTask(task *Task) { 
  14.  p.collector <- task 
  15.  
  16. // RunBackground runs the pool in background 
  17. func (p *Pool) RunBackground() { 
  18.  go func() { 
  19.   for { 
  20.    fmt.Print("⌛ Waiting for tasks to come in ...\n"
  21.    time.Sleep(10 * time.Second
  22.   } 
  23.  }() 
  24.  
  25.  for i := 1; i <= p.concurrency; i++ { 
  26.   worker := NewWorker(p.collector, i) 
  27.   p.Workers = append(p.Workers, worker) 
  28.   go worker.StartBackground() 
  29.  } 
  30.  
  31.  for i := range p.Tasks { 
  32.   p.collector <- p.Tasks[i] 
  33.  } 
  34.  
  35.  p.runBackground = make(chan bool) 
  36.  <-p.runBackground 
  37.  
  38. // Stop stops background workers 
  39. func (p *Pool) Stop() { 
  40.  for i := range p.Workers { 
  41.   p.Workers[i].Stop() 
  42.  } 
  43.  p.runBackground <- true 

Pool 結(jié)構(gòu)體添加了兩個(gè)成員:Workers 和 runBackground,Workers 保存所有的 worker,runBackground 用于維持 pool 存活狀態(tài)。

添加了三個(gè)新的方法,AddTask() 方法用于往 collector 添加任務(wù);RunBackground() 方法衍生出一個(gè)無(wú)限運(yùn)行的 goroutine,以便 pool 維持存活狀態(tài),因?yàn)?runBackground 信道是空,讀取空的 channel 會(huì)阻塞,所以 pool 能維持運(yùn)行狀態(tài)。接著,在協(xié)程里面啟動(dòng) worker;Stop() 方法用于停止 worker,并且給 runBackground 發(fā)送停止信號(hào)以便結(jié)束 RunBackground() 方法。

我們來(lái)看下具體是如何工作的。

如果是在現(xiàn)實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,pool 將會(huì)與 HTTP 服務(wù)器一塊運(yùn)行并消耗任務(wù)。我們通過(guò) for 無(wú)限循環(huán)模擬這種這種場(chǎng)景,如果滿足某一條件,pool 將會(huì)停止。

  1. // main.go 
  2.  
  3. ... 
  4.  
  5. pool := workerpool.NewPool(allTask, 5) 
  6. go func() { 
  7.  for { 
  8.   taskID := rand.Intn(100) + 20 
  9.  
  10.   if taskID%7 == 0 { 
  11.    pool.Stop() 
  12.   } 
  13.  
  14.   time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(5)) * time.Second
  15.   task := workerpool.NewTask(func(data interface{}) error { 
  16.    taskID := data.(int
  17.    time.Sleep(100 * time.Millisecond) 
  18.    fmt.Printf("Task %d processed\n", taskID) 
  19.    return nil 
  20.   }, taskID) 
  21.   pool.AddTask(task) 
  22.  } 
  23. }() 
  24. pool.RunBackground() 

當(dāng)執(zhí)行上面的代碼時(shí),我們就會(huì)看到有隨機(jī)的 task 被投遞到后臺(tái)運(yùn)行的 workers,其中某一個(gè) worker 會(huì)讀取到任務(wù)并完成處理。當(dāng)滿足某一條件時(shí),程序便會(huì)停止退出。

總結(jié)

基于上一篇文章的初步解決方案,這篇文章討論了通過(guò) workPool 構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的解決方案。同時(shí),我們進(jìn)一步擴(kuò)展了該方案,實(shí)現(xiàn)后臺(tái)運(yùn)行 pool 并處理投遞的任務(wù)。

點(diǎn)擊【閱讀原文】直達(dá)代碼倉(cāng)庫(kù)[1]。

參考資料

[1]代碼倉(cāng)庫(kù): https://github.com/Joker666/goworkerpool

via:https://hackernoon.com/concurrency-in-golang-and-workerpool-part-2-l3w31q7

作者:Hasan

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: Golang來(lái)啦
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