图解 Go 并发编程

你很可能从某种途径听说过 Go 语言。它越来越受欢迎，并且有充分的理由可以证明。 Go 快速、简单，有强大的社区支持。学习这门语言最令人兴奋的一点是它的并发模型。 Go 的并发原语使创建多线程并发程序变得简单而有趣。我将通过插图介绍 Go 的并发原语，希望能点透相关概念以方便后续学习。本文是写给 Go 语言编程新手以及准备开始学习 Go 并发原语 (goroutines 和 channels) 的同学。

单线程程序 vs. 多线程程序

你可能已经写过一些单线程程序。一个常用的编程模式是组合多个函数来执行一个特定任务，并且只有前一个函数准备好数据，后面的才会被调用。

首先我们将用上述模式编写第一个例子的代码，一个描述挖矿的程序。它包含三个函数，分别负责执行寻矿、挖矿和练矿任务。在本例中，我们用一组字符串表示 rock （矿山） 和 ore （矿石），每个函数都以它们作为输入，并返回一组 “处理过的” 字符串。对于一个单线程的应用而言，该程序可能会按如下方式来设计：

它有三个主要的函数： finder 、 miner 和 smelter 。该版本的程序的所有函数都在单一线程中运行，一个接着一个执行，并且这个线程 (名为 Gary 的 gopher) 需要处理全部工作。

func main() {
	theMine := [5]string{"rock", "ore", "ore", "rock", "ore"}
	foundOre := finder(theMine)
	minedOre := miner(foundOre)
	smelter(minedOre)
}

在每个函数最后打印出 "ore" 处理后的结果，得到如下输出：

From Finder: [ore ore ore]
From Miner: [minedOre minedOre minedOre]
From Smelter: [smeltedOre smeltedOre smeltedOre]

这种编程风格具有易于设计的优点，但是当你想利用多个线程并执行彼此独立的函数时会发生什么呢？这就是并发程序设计发挥作用的地方。

这种设计使得 “挖矿” 更高效。现在多个线程 (gophers) 是独立运行的，从而 Gary 不再承担全部工作。其中一个 gopher 负责寻矿，一个负责挖矿，另一个负责练矿，这些工作可能同时进行。

为了将这种并发特性引入我们的代码，我们需要创建独立运行的 gophers 的方法以及它们之间彼此通信 (传送矿石) 的方法。这就需要用到 Go 的并发原语：goroutines 和 channels。

Goroutines

Goroutines 可以看作是轻量级线程。创建一个 goroutine 非常简单，只需要把 go 关键字放在函数调用语句前。为了说明这有多么简单，我们创建两个 finder 函数，并用 go 调用，让它们每次找到 "ore" 就打印出来。

func main() {
	theMine := [5]string{"rock", "ore", "ore", "rock", "ore"}
	go finder1(theMine)
	go finder2(theMine)
	<-time.After(time.Second * 5) //you can ignore this for now
}

程序的输出如下:

Finder 1 found ore!
Finder 2 found ore!
Finder 1 found ore!
Finder 1 found ore!
Finder 2 found ore!
Finder 2 found ore!

可以看出，两个 finder 是并发运行的。哪一个先找到矿石没有确定的顺序，当执行多次程序时，这个顺序并不总是相同的。

这是一个很大的进步！现在我们有一个简单的方法来创建多线程 (multi-gopher) 程序，但是当我们需要独立的 goroutines 之间彼此通信会发生什么呢？欢迎来到神奇的 channels 世界。

Channels

Channels 允许 go routines 之间相互通信。你可以把 channel 看作管道，goroutines 可以往里面发消息，也可以从中接收其它 go routines 的消息。

myFirstChannel := make(chan string)

Goroutines 可以往 channel 发送消息，也可以从中接收消息。这是通过箭头操作符 (<-) 完成的，它指示 channel 中的数据流向。

myFirstChannel <-"hello" // Send
myVariable := <- myFirstChannel // Receive

现在通过 channel 我们可以让寻矿 gopher 一找到矿石就立即传送给开矿 gopher ，而不用等发现所有矿石。

我重写了挖矿程序，把寻矿和开矿函数改写成了未命名函数。如果你从未见过 lambda 函数，不必过多关注这部分，只需要知道每个函数将通过 go 关键字调用并运行在各自的 goroutine 中。重要的是，要注意 goroutine 之间是如何通过 channel oreChan 传递数据的。别担心，我会在最后面解释未命名函数的。

func main() {
	theMine := [5]string{"ore1", "ore2", "ore3"}
	oreChan := make(chan string)

	// Finder
	go func(mine [5]string) {
		for _, item := range mine {
			oreChan <- item //send
		}
	}(theMine)

	// Ore Breaker
	go func() {
		for i := 0; i < 3; i++ {
			foundOre := <-oreChan //receive
			fmt.Println("Miner: Received " + foundOre + " from finder")
		}
	}()
	<-time.After(time.Second * 5) // Again, ignore this for now
}

从下面的输出，可以看到 Miner 从 oreChan 读取了三次，每次接收一块矿石。

Miner: Received ore1 from finder
Miner: Received ore2 from finder
Miner: Received ore3 from finder

太棒了，现在我们能在程序的 goroutines(gophers) 之间发送数据了。在开始用 channels 写复杂的程序之前，我们先来理解它的一些关键特性。

Channel Blocking

Channels 阻塞 goroutines 发生在各种情形下。这能在 goroutines 各自欢快地运行之前，实现彼此之间的短暂同步。

Blocking on a Send

一旦一个 goroutine(gopher) 向一个 channel 发送数据，它就被阻塞了，直到另一个 goroutine 从该 channel 取走数据。

Blocking on a Receive

和发送时情形类似，一个 goroutine 可能阻塞着等待从一个 channel 获取数据，如果还没有其他 goroutine 往该 channel 发送数据。

一开始接触阻塞的概念可能令人有些困惑，但你可以把它想象成两个 goroutines(gophers) 之间的交易。 其中一个 gopher 无论是等着收钱还是送钱，都需要等待交易的另一方出现。

既然已经了解 goroutine 通过 channel 通信可能发生阻塞的不同情形，让我们讨论两种不同类型的 channels: unbuffered 和 buffered 。选择使用哪一种 channel 可能会改变程序的运行表现。

Unbuffered Channels

在前面的例子中我们一直在用 unbuffered channels，它们与众不同的地方在于每次只有一份数据可以通过。

Buffered Channels

在并发程序中，时间协调并不总是完美的。在挖矿的例子中，我们可能遇到这样的情形：开矿 gopher 处理一块矿石所花的时间，寻矿 gohper 可能已经找到 3 块矿石了。为了不让寻矿 gopher 浪费大量时间等着给开矿 gopher 传送矿石，我们可以使用 buffered channel。我们先创建一个容量为 3 的 buffered channel。

bufferedChan := make(chan string, 3)

buffered 和 unbuffered channels 工作原理类似，但有一点不同—在需要另一个 gorountine 取走数据之前，我们可以向 buffered channel 发送多份数据。

bufferedChan := make(chan string, 3)

go func() {
	bufferedChan <-"first"
	fmt.Println("Sent 1st")
	bufferedChan <-"second"
	fmt.Println("Sent 2nd")
	bufferedChan <-"third"
	fmt.Println("Sent 3rd")
}()

<-time.After(time.Second * 1)

go func() {
	firstRead := <- bufferedChan
	fmt.Println("Receiving..")
	fmt.Println(firstRead)
	secondRead := <- bufferedChan
	fmt.Println(secondRead)
	thirdRead := <- bufferedChan
	fmt.Println(thirdRead)
}()

两个 goroutines 之间的打印顺序如下：

Sent 1st
Sent 2nd
Sent 3rd
Receiving..
first
second
third

为了简单起见，我们在最终的程序中不使用 buffered channels。但知道该使用哪种 channel 是很重要的。

注意: 使用 buffered channels 并不会避免阻塞发生。例如，如果寻矿 gopher 比开矿 gopher 执行速度快 10 倍，并且它们通过一个容量为 2 的 buffered channel 进行通信，那么寻矿 gopher 仍会发生多次阻塞。

把这些都放到一起

现在凭借 goroutines 和 channels 的强大功能，我们可以使用 Go 的并发原语编写一个充分发挥多线程优势的程序了。

theMine := [5]string{"rock", "ore", "ore", "rock", "ore"}
oreChannel := make(chan string)
minedOreChan := make(chan string)

// Finder
go func(mine [5]string) {
	for _, item := range mine {
		if item == "ore" {
			oreChannel <- item //send item on oreChannel
		}
	}
}(theMine)

// Ore Breaker
go func() {
	for i := 0; i < 3; i++ {
		foundOre := <-oreChannel //read from oreChannel
		fmt.Println("From Finder:", foundOre)
		minedOreChan <-"minedOre" //send to minedOreChan
	}
}()

// Smelter
go func() {
	for i := 0; i < 3; i++ {
		minedOre := <-minedOreChan //read from minedOreChan
		fmt.Println("From Miner:", minedOre)
		fmt.Println("From Smelter: Ore is smelted")
	}
}()

<-time.After(time.Second * 5) // Again, you can ignore this

程序输出如下：

From Finder:  ore
From Finder:  ore
From Miner:  minedOre
From Smelter: Ore is smelted
From Miner:  minedOre
From Smelter: Ore is smelted
From Finder:  ore
From Miner:  minedOre
From Smelter: Ore is smelted

相比最初的例子，已经有了很大改进！现在每个函数都独立地运行在各自的 goroutines 中。此外，每次处理完一块矿石，它就会被带进挖矿流水线的下一个阶段。

为了专注于理解 goroutines 和 channel 的基本概念，上文有些重要的信息我没有提，如果不知道的话，当你开始编程时它们可能会造成一些麻烦。既然你已经理解了 goroutines 和 channel 的工作原理，在开始用它们编写代码之前，让我们先了解一些你应该知道的其他信息。

在开始之前，你应该知道...

匿名的 Goroutines

类似于如何利用 go 关键字使一个函数运行在自己的 goroutine 中，我们可以用如下方式创建一个匿名函数并运行在它的 goroutine 中：

// Anonymous go routine
go func() {
	fmt.Println("I'm running in my own go routine")
}()

如果只需要调用一次函数，通过这种方式我们可以让它在自己的 goroutine 中运行，而不需要创建一个正式的函数声明。

main 函数是一个 goroutine

main 函数确实运行在自己的 goroutine 中！更重要的是要知道，一旦 main 函数返回，它将关掉当前正在运行的其他 goroutines。这就是为什么我们在 main 函数的最后设置了一个定时器—它创建了一个 channel，并在 5 秒后发送一个值。

<-time.After(time.Second * 5) // Receiving from channel after 5 sec

还记得 goroutine 从 channel 中读数据如何被阻塞直到有数据发送到里面吧？通过添加上面这行代码，main routine 将会发生这种情况。它会阻塞，以给其他 goroutines 5 秒的时间来运行。

现在有更好的方式阻塞 main 函数直到其他所有 goroutines 都运行完。通常的做法是创建一个 done channel ， main 函数在等待读取它时被阻塞。一旦完成工作，向这个 channel 发送数据，程序就会结束了。

func main() {
	doneChan := make(chan string)

	go func() {
		// Do some work…
		doneChan <- "I'm all done!"
	}()

	<-doneChan // block until go routine signals work is done
}

你可以遍历 channel

在前面的例子中我们让 miner 在 for 循环中迭代 3 次从 channel 中读取数据。如果我们不能确切知道将从 finder 接收多少块矿石呢？

好吧，类似于对集合数据类型 (注: 如 slice) 进行遍历，你也可以遍历一个 channel。

更新前面的 miner 函数，我们可以这样写：

// Ore Breaker
go func() {
	for foundOre := range oreChan {
		fmt.Println("Miner: Received " + foundOre + " from finder")
	}
}()

由于 miner 需要读取 finder 发送给它的所有数据，遍历 channel 能确保我们接收到已经发送的所有数据。

遍历 channel 会阻塞，直到有新数据被发送到 channel。在所有数据发送完之后避免 go routine 阻塞的唯一方法就是用 "close(channel)" 关掉 channel。

对 channel 进行非阻塞读

但你刚刚告诉我们 channel 如何阻塞 goroutine 的各种情形？！没错，不过还有一个技巧，利用 Go 的 select case 语句可以实现对 channel 的非阻塞读。通过使用这这种语句，如果 channel 有数据，goroutine 将会从中读取，否则就执行默认的分支。

myChan := make(chan string)

go func(){
	myChan <- "Message!"
}()

select {
	case msg := <- myChan:
		fmt.Println(msg)
	default:
		fmt.Println("No Msg")
}
<-time.After(time.Second * 1)

select {
	case msg := <- myChan:
		fmt.Println(msg)
	default:
		fmt.Println("No Msg")
}

程序输出如下:

No Msg
Message!

对 channel 进行非阻塞写

非阻塞写也是使用同样的 select case 语句来实现，唯一不同的地方在于，case 语句看起来像是发送而不是接收。

select {
	case myChan <- "message":
		fmt.Println("sent the message")
	default:
		fmt.Println("no message sent")
}

接下来去哪儿学

有许多讲座和博客更详细地介绍了 channels 和 goroutines。 既然已经对这些工具的目的和应用有了深刻的理解，那么你应该能够充分利用下面的文章和演讲了。

Google I/O 2012 — Go Concurrency Patterns

Rob Pike — 'Concurrency Is Not Parallelism'

GopherCon 2017: Edward Muller — Go Anti-Patterns

谢谢您花时间阅读本文。我希望你能够理解 goroutines 和 channels 基本概念，以及使用它们给编写并发程序带来的好处。