Go语言之并发编程（一）

轻量级线程（goroutine）

在编写socket网络程序时，需要提前准备一个线程池为每一个socket的收发包分配一个线程。开发人员需要在线程数量和CPU数量间建立一个对应关系，以保证每个任务能及时地被分配到CPU上进行处理，同时避免多个任务频繁地在线程间切换执行而损失效率。

虽然，线程池为逻辑编写者提供了线程分配的抽象机制。但是，如果面对随时随地可能发生的并发和线程处理需求，线程池就不是非常直观和方便了。能否有一种机制：使用者分配足够多的任务，系统能自动帮助使用者把任务分配到CPU上，让这些任务尽量并发运作。这种机制在Go语言中被称为goroutine。

goroutine的概念类似于线程，但goroutine由Go程序运行时的调度和管理。Go程序会自动将goroutine中的任务分配给CPU。

创建goroutine

Go程序中使用go关键字为一个函数创建一个goroutine。一个函数可以被创建多个goroutine，一个goroutine必定对应一个函数。为一个普通函数创建goroutine的写法如下：go 函数名(参数列表)。

函数名：要调用的函数名。

参数列表：调用函数需要传入的参数。

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func running(id, limit int) {

	var times int
	// 构建一个无限循环，当times与limit相等时才可以跳出循环
	for {
		times++
		fmt.Printf("id: %d tick:%d\n", id, times)
		// 延时1秒
		time.Sleep(time.Second)
		if times == limit {
			break
		}
	}

}

func main() {
	// 并发执行程序
	go running(1, 5)
	go running(2, 6)
	// 接受命令行输入, 不做任何事情，这里主要是等待两个协程执行完毕
	var input string
	fmt.Scanln(&input)
}

　　

运行结果：　　

id: 2 tick:1
id: 1 tick:1
id: 1 tick:2
id: 2 tick:2
id: 2 tick:3
id: 1 tick:3
id: 2 tick:4
id: 1 tick:4
id: 2 tick:5
id: 1 tick:5
id: 2 tick:6

　　

代码执行后，命令行会不断输出tick直到times满足limit跳出循环，goroutine终止。同时可以使用fmt.Scanln接受用户输入，这两个环节可以同时进行。

使用匿名函数创建goroutine

go关键字后也可以为匿名函数或闭包启动goroutine。使用匿名函数或闭包创建goroutine时，除了将函数定义部分写在go的后面之外，还需要加上匿名函数的调用参数，格式如下：：

go func(参数列表){
	函数体
}(调用参数列表)

　　

参数列表：函数体内的参数变量列表。

函数体：匿名函数的代码。

调用参数列表：启动goroutine时，需要向匿名函数传递的调用参数。

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {

	go func(id, limit int) {

		var times int

		for {
			times++
			fmt.Printf("id: %d tick:%d\n", id, times)
			time.Sleep(time.Second)
			if times == limit {
				break
			}
		}

	}(1, 5)
	var input string
	fmt.Scanln(&input)
}

　　

运行结果：

id: 1 tick:1
id: 1 tick:2
id: 1 tick:3
id: 1 tick:4
id: 1 tick:5

　　

因为goroutine在main()函数结束时会一同结束，所以在main函数的末尾都加上fmt.Scanln函数，等待用户输入后才会结束main函数

调整并发的运行性能（GOMAXPROCS）

在Go程序运行时（runtime）实现了一个小型的任务调度器。这套调度器的工作原理类似于操作系统调度线程，Go程序调度器可以高效地将CPU资源分配给每一个任务。传统逻辑中，开发者需要维护线程池中线程与CPU核心数量的对应关系。同样的，Go中也可以通过runtime.GOMAXPROCS()函数做到，格式为：

runtime.GOMAXPROCS(逻辑CPU数量)

　　

这里的逻辑CPU数量可以有如下几种数值：

• <1：不修改任何数值。
• =1：单核心执行。
• >1：多核并行执行。

一般情况下，可以使用runtime.NumCPU()查询CPU数量，并使用runtime.GOMAXPROCS()函数进行设置，例如：

runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())

　　

Go1.5版本之前，默认使用的是单核心执行。从Go1.5版本开始，默认执行上面语句以便让代码并发执行，最大效率地利用CPU。GOMAXPROCS同时也是一个环境变量，在应用程序启动前设置环境变量也可以起到相同的作用。

并发和并行

在讲解并发概念时，总会涉及另外一个概念并行。下面让我们来了解并发和并行之间的区别。

• 并发（concurrency）：把任务在不同的时间点交给处理器进行处理。在同一时间点，任务并不会同时运行。
• 并行（parallelism）：把每一个任务分配给每一个处理器独立完成。在同一时间点，任务一定是同时运行。

两个概念的区别是：任务是否同时执行。举个栗子：

• 并发：我们可以在播放音乐的同时浏览网站，如果我们的计算机是单核CPU，那么播放音乐和浏览网站是并发执行的，同一时刻CPU只能处理播放音乐或浏览网站。
• 并行：如果我们的计算机不止一个CPU，那么播放音乐和浏览网站如果在不同的的CPU中执行，那么就是并行的。

GO语言在GOMAXPROCS 数量与任务数量相等时，可以做到并行执行，但一般情况下都是并发执行。

goroutine和coroutine的区别

C#、Lua、Python语言都支持coroutine特性。coroutine与goroutine在名字上类似，都可以将函数或者语句在独立的环境中运行，但是它们之间有两点不同：

• goroutine可能发生并行执行；
• coroutine始终顺序执行。

狭义地说，goroutine可能发生在多线程环境下，goroutine无法控制自己获取高优先度支持；coroutine始终发生在单线程，coroutine程序需要主动交出控制权，宿主才能获得控制权并将控制权交给其他coroutine。

• goroutine间使用channel通信，coroutine使用yield和resume操作。
• goroutine和coroutine的概念和运行机制都是脱胎于早期的操作系统。

coroutine的运行机制属于协作式任务处理，早期的操作系统要求每一个应用必须遵守操作系统的任务处理规则，应用程序在不需要使用CPU时，会主动交出CPU使用权。如果开发者无意间或者故意让应用程序长时间占用CPU，操作系统也无能为力，表现出来的效果就是计算机很容易失去响应或者死机。

goroutine属于抢占式任务处理，已经和现有的多线程和多进程任务处理非常类似。应用程序对CPU的控制最终还需要由操作系统来管理，操作系统如果发现一个应用程序长时间大量地占用CPU，那么用户有权终止这个任务。