更简的并发代码有哪些

本篇内容介绍了“更简的并发代码有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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name	作用
AtomicBool	bool类型原子类
AtomicDuration	Duration有关原子类
AtomicFloat64	float64类型原子类
Barrier	栏栅【将加锁解锁包装】
Cond	条件变量
DoneChan	优雅通知关闭
ImmutableResource	创建后不会修改的资源
Limit	控制请求数
LockedCalls	确保方法的串行调用
ManagedResource	资源管理
Once	提供 `once func`
OnceGuard	一次性使用的资源管理
Pool	pool，简单的池
RefResource	引用计数的资源
ResourceManager	资源管理器
SharedCalls	类似 `singflight` 的功能
SpinLock	自旋锁：自旋+CAS
TimeoutLimit	Limit + timeout 控制

下面开始对以上库组件做分别介绍。

atomic

因为没有泛型支持，所以才会出现多种类型的原子类支持。以下采用 float64 作为例子：

func (f *AtomicFloat64) Add(val float64) float64 {
	for {
		old := f.Load()
		nv := old + val
		if f.CompareAndSwap(old, nv) {
			return nv
		}
	}
}

func (f *AtomicFloat64) CompareAndSwap(old, val float64) bool {
	return atomic.CompareAndSwapUint64((*uint64)(f), math.Float64bits(old), math.Float64bits(val))
}

func (f *AtomicFloat64) Load() float64 {
	return math.Float64frombits(atomic.LoadUint64((*uint64)(f)))
}

func (f *AtomicFloat64) Set(val float64) {
	atomic.StoreUint64((*uint64)(f), math.Float64bits(val))
}

Add(val)：如果 CAS 失败，不断for循环重试，获取 old val，并set old+val；
CompareAndSwap(old, new)：调用底层 atomic 的 CAS；
Load()：调用 atomic.LoadUint64 ，然后转换
Set(val)：调用 atomic.StoreUint64

至于其他类型，开发者想自己扩展自己想要的类型，可以依照上述，基本上调用原始 atomic 操作，然后转换为需要的类型，比如：遇到 bool 可以借助 0, 1 来分辨对应的 false, true。

Barrier

这里 Barrier 只是将业务函数操作封装，作为闭包传入，内部将 lock 操作的加锁解锁自行解决了【防止开发者加锁了忘记解锁】

func (b *Barrier) Guard(fn func()) {
	b.lock.Lock()
	defer b.lock.Unlock()
  // 自己的业务逻辑
	fn()
}

Cond/Limit/TimeoutLimit

这个数据结构和 Limit 一起组成了 TimeoutLimit ，这里将这3个一起讲：

func NewTimeoutLimit(n int) TimeoutLimit {
	return TimeoutLimit{
		limit: NewLimit(n),
		cond:  NewCond(),
	}
}

func NewLimit(n int) Limit {
	return Limit{
		pool: make(chan lang.PlaceholderType, n),
	}
}

limit 这里是有缓冲的 channel；
cond 是无缓冲的；

所以这里结合名字来理解：因为 Limit 是限制某一种资源的使用，所以需要预先在资源池中放入预置数量的资源；Cond 类似阀门，需要两边都准备好，才能进行数据交换，所以使用无缓冲，同步控制。

这里我们看看 stores/mongo 中关于 session 的管理，来理解资源控制：

func (cs *concurrentSession) takeSession(opts ...Option) (*mgo.Session, error) {
  // 选项参数注入
	...
  // 看 limit 中是否还能取出资源
	if err := cs.limit.Borrow(o.timeout); err != nil {
		return nil, err
	} else {
		return cs.Copy(), nil
	}
}

func (l TimeoutLimit) Borrow(timeout time.Duration) error {
  // 1. 如果还有 limit 中还有资源，取出一个，返回
	if l.TryBorrow() {
		return nil
	}
	// 2. 如果 limit 中资源已经用完了
	var ok bool
	for {
    // 只有 cond 可以取出一个【无缓存，也只有 cond &lt;- 此条才能通过】
		timeout, ok = l.cond.WaitWithTimeout(timeout)
    // 尝试取出一个【上面 cond 通过时，就有一个资源返回了】
    // 看 `Return()`
		if ok &amp;&amp; l.TryBorrow() {
			return nil
		}
		// 超时控制
		if timeout &lt;= 0 {
			return ErrTimeout
		}
	}
}

func (l TimeoutLimit) Return() error {
  // 返回去一个资源
	if err := l.limit.Return(); err != nil {
		return err
	}
	// 同步通知另一个需要资源的协程【实现了阀门，两方交换】
	l.cond.Signal()
	return nil
}

资源管理

同文件夹中还有 ResourceManager，从名字上类似，这里将两个组件放在一起讲解。

先从结构上：

type ManagedResource struct {
  // 资源
	resource interface{}
	lock     sync.RWMutex
  // 生成资源的逻辑，由开发者自己控制
	generate func() interface{}
  // 对比资源
	equals   func(a, b interface{}) bool
}

type ResourceManager struct {
  // 资源：这里看得出来是 I/O，
	resources   map[string]io.Closer
	sharedCalls SharedCalls
  // 对资源map互斥访问
	lock        sync.RWMutex
}

然后来看获取资源的方法签名：

func (manager *ResourceManager) GetResource(key, create func() (io.Closer, error)) (io.Closer, error)

// 获取一个资源（有就直接获取，没有生成一个）
func (mr *ManagedResource) Take() interface{}
// 判断这个资源是否不符合传入的判断要求，不符合则重置
func (mr *ManagedResource) MarkBroken(resource interface{})

ResourceManager 使用 SharedCalls 做防重复请求，并将资源缓存在内部的 sourMap；另外传入的 create func 和 IO 操作有关，常见用在网络资源的缓存；
ManagedResource 缓存资源没有 map 而是单一的 interface ，说明只有一份，但是它提供了 Take() 和传入 generate()说明可以让开发者自行更新 resource；

所以在用途上：

ResourceManager：用在网络资源的管理。如：数据库连接管理；
ManagedResource：用在一些变化资源，可以做资源前后对比，达到更新资源。如：token 管理和验证

RefResource

这个就和 GC 中引用计数类似：

Use() -> ref++
Clean() -> ref--; if ref == 0 -> ref clean

func (r *RefResource) Use() error {
  // 互斥访问
	r.lock.Lock()
	defer r.lock.Unlock()
	// 清除标记
	if r.cleaned {
		return ErrUseOfCleaned
	}
	// 引用 +1
	r.ref++
	return nil
}

SharedCalls

一句话形容：使用SharedCalls可以使得同时多个请求只需要发起一次拿结果的调用，其他请求"坐享其成"，这种设计有效减少了资源服务的并发压力，可以有效防止缓存击穿。

这个组件被反复应用在其他组件中，上面说的 ResourceManager。

类似当需要高频并发访问一个资源时，就可以使用 SharedCalls 缓存。

// 当多个请求同时使用Do方法请求资源时
func (g *sharedGroup) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
  // 先申请加锁
  g.lock.Lock()

  // 根据key，获取对应的call结果,并用变量c保存
  if c, ok := g.calls[key]; ok {
    // 拿到call以后，释放锁，此处call可能还没有实际数据，只是一个空的内存占位
    g.lock.Unlock()
    // 调用wg.Wait，判断是否有其他goroutine正在申请资源，如果阻塞，说明有其他goroutine正在获取资源
    c.wg.Wait()
    // 当wg.Wait不再阻塞，表示资源获取已经结束，可以直接返回结果
    return c.val, c.err
  }

  // 没有拿到结果，则调用makeCall方法去获取资源，注意此处仍然是锁住的，可以保证只有一个goroutine可以调用makecall
  c := g.makeCall(key, fn)
  // 返回调用结果
  return c.val, c.err
}

“更简的并发代码有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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