Go语言并发与并行学习笔记
不知道你有没有注意到一个现象,还是这段代码,如果我跑在两个goroutines里面的话:
var quit chan int = make(chan int)
func loop() {
for i := 0; i < 10; i++ {
fmt.Printf("%d ", i)
}
quit <- 0
}
func main() {
// 开两个goroutine跑函数loop, loop函数负责打印10个数
go loop()
go loop()
for i := 0; i < 2; i++ {
<- quit
}
}
我们观察下输出:
- 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
这是不是有什么问题??
以前我们用线程去做类似任务的时候,系统的线程会抢占式地输出, 表现出来的是乱序地输出。而goroutine为什么是这样输出的呢?
goroutine是在并行吗? 我们找个例子测试下:
package main
import "fmt"
import "time"
var quit chan int
func foo(id int) {
fmt.Println(id)
time.Sleep(time.Second) // 停顿一秒
quit <- 0 // 发消息:我执行完啦!
}
func main() {
count := 1000
quit = make(chan int, count) // 缓冲1000个数据
for i := 0; i < count; i++ { //开1000个goroutine
go foo(i)
}
for i :=0 ; i < count; i++ { // 等待所有完成消息发送完毕。
<- quit
}
}
让我们跑一下这个程序(之所以先编译再运行,是为了让程序跑的尽量快,测试结果更好):
go build test.go
time ./test
./test 0.01s user 0.01s system 1% cpu 1.016 total
我们看到,总计用时接近一秒。 貌似并行了!
我们需要首先考虑下什么是并发, 什么是并行
并行和并发
从概念上讲,并发和并行是不同的, 简单来说看这个图片(原图来自这里)
- 两个队列,一个Coffee机器,那是并发
- 两个队列,两个Coffee机器,那是并行
更多的资料: 并发不是并行, 当然Google上有更多关于并行和并发的区别。
那么回到一开始的疑问上,从上面的两个例子执行后的表现来看,多个goroutine跑loop函数会挨个goroutine去进行,而sleep则是一起执行的。
这是为什么?
默认地, Go所有的goroutines只能在一个线程里跑 。
也就是说, 以上两个代码都不是并行的,但是都是是并发的。
如果当前goroutine不发生阻塞,它是不会让出CPU给其他goroutine的, 所以例子一中的输出会是一个一个goroutine进行的,而sleep函数则阻塞掉了 当前goroutine, 当前goroutine主动让其他goroutine执行, 所以形成了逻辑上的并行, 也就是并发。
真正的并行
为了达到真正的并行,我们需要告诉Go我们允许同时最多使用多个核。
回到起初的例子,我们设置最大开2个原生线程, 我们需要用到runtime包(runtime包是goroutine的调度器):
import (
"fmt"
"runtime"
)
var quit chan int = make(chan int)
func loop() {
for i := 0; i < 100; i++ { //为了观察,跑多些
fmt.Printf("%d ", i)
}
quit <- 0
}
func main() {
runtime.GOMAXPROCS(2) // 最多使用2个核
go loop()
go loop()
for i := 0; i < 2; i++ {
<- quit
}
}
这下会看到两个goroutine会抢占式地输出数据了。
我们还可以这样显式地让出CPU时间:
func loop() {
for i := 0; i < 10; i++ {
runtime.Gosched() // 显式地让出CPU时间给其他goroutine
fmt.Printf("%d ", i)
}
quit <- 0
}
func main() {
go loop()
go loop()
for i := 0; i < 2; i++ {
<- quit
}
}
观察下结果会看到这样有规律的输出:
- 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9
其实,这种主动让出CPU时间的方式仍然是在单核里跑。但手工地切换goroutine导致了看上去的“并行”。
其实作为一个Python程序员,goroutine让我更多地想到的是gevent的协程,而不是原生线程。
关于runtime包对goroutine的调度,在stackoverflow上有一个不错的答案:http://stackoverflow.com/questions/13107958/what-exactly-does-runtime-gosched-do
一个小问题
我在Segmentfault看到了这个问题: http://segmentfault.com/q/1010000000207474
题目说,如下的程序,按照理解应该打印下5次 "world"呀,可是为什么什么也没有打印
package main
import (
"fmt"
)
func say(s string) {
for i := 0; i < 5; i++ {
fmt.Println(s)
}
}
func main() {
go say("world") //开一个新的Goroutines执行
for {
}
}
楼下的答案已经很棒了,这里Go仍然在使用单核,for死循环占据了单核CPU所有的资源,而main线和say两个goroutine都在一个线程里面, 所以say没有机会执行。解决方案还是两个:
- 允许Go使用多核(runtime.GOMAXPROCS)
- 手动显式调动(runtime.Gosched)
runtime调度器
runtime调度器是个很神奇的东西,但是我真是但愿它不存在,我希望显式调度能更为自然些,多核处理默认开启。
关于runtime包几个函数:
- Gosched 让出cpu
- NumCPU 返回当前系统的CPU核数量
- GOMAXPROCS 设置最大的可同时使用的CPU核数
- Goexit 退出当前goroutine(但是defer语句会照常执行)
总结
我们从例子中可以看到,默认的, 所有goroutine会在一个原生线程里跑,也就是只使用了一个CPU核。
在同一个原生线程里,如果当前goroutine不发生阻塞,它是不会让出CPU时间给其他同线程的goroutines的,这是Go运行时对goroutine的调度,我们也可以使用runtime包来手工调度。
本文开头的两个例子都是限制在单核CPU里执行的,所有的goroutines跑在一个线程里面,分析如下:
- 对于代码例子一(loop函数的那个),每个goroutine没有发生堵塞(直到quit流入数据), 所以在quit之前每个goroutine不会主动让出CPU,也就发生了串行打印
- 对于代码例子二(time的那个),每个goroutine在sleep被调用的时候会阻塞,让出CPU, 所以例子二并发执行。
那么关于我们开启多核的时候呢?Go语言对goroutine的调度行为又是怎么样的?
我们可以在Golang官方网站的这里 找到一句话:
When a coroutine blocks, such as by calling a blocking system call, the run-time automatically moves other coroutines on the same operating system thread to a different, runnable thread so they won't be blocked.
也就是说:
当一个goroutine发生阻塞,Go会自动地把与该goroutine处于同一系统线程的其他goroutines转移到另一个系统线程上去,以使这些goroutines不阻塞
开启多核的实验
仍然需要做一个实验,来测试下多核支持下goroutines的对原生线程的分配, 也验证下我们所得到的结论“goroutine不阻塞不放开CPU”。
实验代码如下:
package main
import (
"fmt"
"runtime"
)
var quit chan int = make(chan int)
func loop(id int) { // id: 该goroutine的标号
for i := 0; i < 10; i++ { //打印10次该goroutine的标号
fmt.Printf("%d ", id)
}
quit <- 0
}
func main() {
runtime.GOMAXPROCS(2) // 最多同时使用2个核
for i := 0; i < 3; i++ { //开三个goroutine
go loop(i)
}
for i := 0; i < 3; i++ {
<- quit
}
}
多跑几次会看到类似这些输出(不同机器环境不一样):
0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 0 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2
执行它我们会发现以下现象:
- 有时会发生抢占式输出(说明Go开了不止一个原生线程,达到了真正的并行)
- 有时会顺序输出, 打印完0再打印1, 再打印2(说明Go开一个原生线程,单线程上的goroutine不阻塞不松开CPU)
那么,我们还会观察到一个现象,无论是抢占地输出还是顺序的输出,都会有那么两个数字表现出这样的现象:
- 一个数字的所有输出都会在另一个数字的所有输出之前
原因是, 3个goroutine分配到至多2个线程上,就会至少两个goroutine分配到同一个线程里,单线程里的goroutine 不阻塞不放开CPU, 也就发生了顺序输出。
- 我所理解的Intent 和Intent-filter
- 基于 CentOS 搭建微信小程序服务
- 离线部署 CDH 5.12.1 及使用 CDH 部署 Hadoop 大数据平台集群服务
- 在开发中实现点击 WebView 中的图片,调用原生控件放大展示
- 大数据平台搭建 Hadoop-2.7.4 + Spark-2.2.0 快速搭建
- ajax 设置Access-Control-Allow-Origin实现跨域访问
- gradle新建工程,多项目依赖,聚合工程
- Apache Hive-2.3.0 快速搭建与使用
- HBase-1.3.1 集群搭建 - 报错整理
- 分布式唯一ID生成器Twitter 的 Snowflake idworker java版本
- 使用 Phoenix-4.11.0连接 Hbase 集群 ,并使用 JDBC 查询测试
- 高并发分布式系统中生成全局唯一Id汇总
- ZooKeeper 可视化监控 zkui
- 关于RBAC(Role-Base Access Control)的理解
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- 【Lighthouse教程】scrapy爬虫初探
- Python爬虫 爬取B站视频弹幕 + 绘制词云
- Python爬虫学习笔记 asyncio+aiohttp 异步爬虫原理和解析
- Python数据分析 利用NetworkX绘制网络图
- Python爬虫练习 爬取网络小说保存到txt
- Python爬取链家成都二手房源信息 asyncio + aiohttp 异步爬虫实战
- Python matplotlib数据可视化 subplot绘制多个子图
- python pathlib模块的基本使用和总结
- Python 爬取前程无忧最新招聘数据 matplotlib数据分析与可视化
- Python opencv图像处理基础总结(一)
- Python opencv图像处理基础总结(二) ROI操作与泛洪填充 模糊操作 边缘保留滤波EPF
- python asyncio+aiohttp异步请求 批量快速验证代理IP是否可用
- python pyecharts数据可视化 玫瑰图、柱形图、饼图、环图
- Python opencv图像处理基础总结(三) 图像直方图 直方图应用 直方图反向投影
- Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配 图像二值化