在这个例子中,我们将看到如何使用 Go 协程和通道实现一个工作池 . Example: package main import "fmt" import "time" //这是我们将要在多个并发实例中支持的任务了.这些执行者将从 jobs 通道接收任务, //并且通过 results 发送对应的结果.我们将让每个任务间隔 1s 来模仿一个耗时的任务 func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- i…

代码演示 package main import "fmt" import "time" func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time.Sleep(time.Second) results <…

Go 中最主要的状态管理方式是通过通道间的沟通来完成的,我们在工作池的例子中碰到过,但是还是有一些其他的方法来管理状态的.这里我们将看看如何使用 sync/atomic包在多个 Go 协程中进行 原子计数 . Example: package main import "fmt" import "time" import "sync/atomic" import "runtime" func main() { //我们将使用一个…

第一篇文章(大约半年前写的):https://www.cnblogs.com/cgzl/p/11246324.html gRPC in ASP.NET Core 3.x -- Protocol Buffer(2)Go语言的例子(上) 接着上一篇文章. 写入到JSON 首先写一个func: 在这里,使用了jsonpb里面的Marshaler这个struct,这个struct上有一个方法叫做MarshalToString,它可以把proto.Message类型转化为JSON字符串. 与此同时,需要添…

在进行工作池的代码练习时候,我发现了一个有趣的事情,首先看下面一段代码: package main import "fmt" import "time" func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time…

目录 工作池 速率限制 原子计数器 互斥锁 工作池 在这个例子中,我们将看到如何使用 Go 协程和通道实现一个工作池 . func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time.Sleep(time.Second) results <- j…

名词解释 工作池:一组等待任务分配的线程.一旦完成了所分配的任务,这些线程可继续等待任务的分配. .NET管道:命名空间System.Threading.Channels中的Channel和Channel<T>对象,看nuget包,最低支持 .NETStandard 1.3 动机 最近在挑选.NET5项目动态编译运行字符串方案,最后选定了两个脚本语言库,想要测试一下高并发下的效率如何,就有了自己写个工作池来测试的念头. Talk is cheap, show me the code. ///…

展示如何使用无缓冲的通道创建一个goroutine池,控制并发频率1.无缓冲通道保证了两个goroutine之间的数据交换2.当所有的goroutine都忙的时候,能够及时通过通道告知调用者3.无缓冲的通道不会有工作在队列里丢失或卡住4.创建一个工作池,比如这时候会创建出2个goroutine,被一个无缓冲通道阻塞住,等待在那里,除非通道关闭,在当前的gorotine上会无限循环读取通道,不会退出5.当有一堆的任务goroutine被发送过来的时候,会先传送给那一个通道,这时候不管有多少个,都会…

worker pool简介 worker pool其实就是线程池thread pool.对于go来说,直接使用的是goroutine而非线程,不过这里仍然以线程来解释线程池. 在线程池模型中,有2个队列一个池子:任务队列.已完成任务队列和线程池.其中已完成任务队列可能存在也可能不存在,依据实际需求而定. 只要有任务进来,就会放进任务队列中.只要线程执行完了一个任务,就将任务放进已完成任务队列,有时候还会将任务的处理结果也放进已完成队列中. worker pool中包含了一堆的线程(worker,…

之前的处理中每一个连接都会创建一个主groutine , 每个连接中的主groutine中创建出读groutine 和写groutine 每个连接处理业务再单独开出一个groutine ,这样如果有10万并发的连接 , 将会出现30万groutine ,其中读写占20万阻塞住的 , 不占用资源.处理业务的有10万groutine ,会不停的切换 , 比较占有CPU资源 , 现在把处理业务的groutine限制住 ,创建出一个工作池,里面存的是每个worker ,每个worker groutine…