<script src="a.js" defer></script> 加了defer属性script标签的页面,运行流程如下:   1.浏览器开始解析HTML页面   2.遇到有defer属性的script标签,浏览器继续往下面解析页面,且会并行下载script标签的外部js文件   3.解析完HTML页面,再执行刚下载的js脚本(在DOMContentLoaded事件触发前执行,即刚刚解析完</html>,且可保证执行顺序就是他们在页面上的先后顺序

<script src="script.js"></script> 没有 defer 或 async,浏览器会默认为同步sync,会立即加载并执行指定的脚本,“立即”指的是在渲染该 script 标签之下的文档元素之前,也就是说不等待后续载入的文档元素,读到就加载并执行. <script async src="script.js"></script> 有 async,加载和渲染后续文档元素的过程将和 script.js

package main import ( "fmt" "sync" "time" ) type User struct { Name string Locker *sync.Mutex } func (u *User) SetName(wati *sync.WaitGroup, name string) { defer func() { fmt.Println("Unlock set name:", name) u.Lock

前面刚讲到goroutine和channel,通过goroutine启动一个协程,通过channel的方式在多个goroutine中传递消息来保证并发安全.今天我们来学习sync包,这个包是Go提供的基础包,提供了锁的支持.但是Go官方给的建议是:不要以共享内存的方式来通信,而是要以通信的手段来共享内存.所以他们是提倡使用channel的方式来实现并发控制. 学过Java的同学对锁的概念肯定不陌生,在Java中提供Sychronized关键字提供独占锁,Lock类提供读写锁.在sync包中实现的

defer使用语法 //defer后面必须是函数调用语句或方法调用语句,不能是其他语句,否则编译器会出错. package main import ( "fmt" ) func foo(n int) int { defer n++ //defer fmt.Println(n) return n } func main() { var i int = 100 foo(i) } # command-line-arguments expression in defer must be fun

package mainimport ( "fmt" "sync")func say(i int ,wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() fmt.Println(i)}func main() { var wg sync.WaitGroup for i:=0;i<1000;i++{ wg.Add(1) go say(i,&wg) } fmt.Println(4444444) wg.Wait()}

1. Go语言中可以使用sync.WaitGroup来实现并发任务的同步 package main import ( "fmt" "sync" ) func hello(wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() fmt.Println("hello") } func main() { var wg sync.WaitGroup wg.Add(1) //go hello(wg) // 注意:wg是一个结构体,传递的

前言 并发编程一直是Golang区别与其他语言的很大优势,也是实际工作场景中经常遇到的.近日笔者在组内分享了我们常见的并发场景,及代码示例,以期望大家能在遇到相同场景下,能快速的想到解决方案,或者是拿这些方案与自己实现的比较,取长补短.现整理出来与大家共享. 简单并发场景 很多时候,我们只想并发的做一件事情,比如测试某个接口的是否支持并发.那么我们就可以这么做: func RunScenario1() { count := 10 var wg sync.WaitGroup for i := 0;

1.goroutine goroutine是go语言的并发体.在go语言里面能使用go关键字来实现并发. go func() 1.1 概念介绍 goroutine本质上是协程,我刚刚学习的时候就粗略地认为goroutine是线程,直到最近才开始搞明白goroutine的基本概念. 并发 在很久以前,人们希望一个计算机(一个cpu)上能同时执行多项任务,让cpu在某段时间内进行分片,在某段很短时间内执行程序a,然后又迅速得切换到程序b去执行,让人们看起来就像是两个程序在同时进行,这就是并发. 进程

channel channel是goroutine之间的通信机制,它可以让一个goroutine通过它给另一个goroutine发送数据,每个channel在创建的时候必须指定一个类型,指定的类型是任意的. 使用内置的make函数,可以创建一个channel类型: ch := make(chan int) 发送和接受 channel主要的操作有发送和接受: // 发送数据到channel ch <- 1 // 从channel接受数据 x := <- ch 如向channel发送数据的时候,该

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,

在学习<The Go Programming Language>第八章并发单元的时候还是遭遇了不少问题,和值得总结思考和记录的地方. 做一个类似于unix du命令的工具.但是阉割了一些功能,这里应该只实现-c(统计total大小) 和-h(以human比较容易辨识的显示出来)的功能. 首先我们需要构造一个 能够返回FileInfo信息数组的函数,我们把它取名为dirEntries: func dirEntries(dir string) []os.FileInfo { entries, er

Go语言是基于消息并发模型的集大成者,它将基于CSP模型的并发编程内置到了语言中,通过一个go关键字就可以轻易地启动一个Goroutine,与Erlang不同的是Go语言的Goroutine之间是共享内存的. Goroutine和系统线程 Goroutine是Go语言特有的并发体,是一种轻量级的线程,由go关键字启动.在真实的Go语言的实现中,goroutine和系统线程也不是等价的.尽管两者的区别实际上只是一个量的区别,但正是这个量变引发了Go语言并发编程质的飞跃. 系统线程 每个系统级线程都

这篇文章主要使用Go语言实现一个简单的TCP服务器和客户端.服务器和客户端之间的协议是 ECHO, 这个RFC 862定义的一个简单协议.为什么说这个协议很简单呢, 这是因为服务器只需把收到的客户端的请求数据发给这个客户端即可,其它什么功能都不做. 首先声明, 我绝对是一个Golang的初学者,十四.五年的编程时间我主要使用Java来做开发,这篇文章主要记录我学习go网络编程的体验.如果你认为这篇文章有错误或者不好的写法,请在回复中添加你的意见. 简单介绍 尽管OSI(开放系统互联)协议从未被完

Goroutine 是 Golang 中非常有用的功能,但是在使用中我们经常碰到下面的场景:如果希望等待当前的 goroutine 执行完成,然后再接着往下执行,该怎么办?本文尝试介绍这类问题的解决方法. 没有等待的情况 让我们运行下面的代码,并关注输出的结果: package main import ( "time" "fmt" ) func say(s string) { ; i < ; i++ { time.Sleep( * time.Milliseco

协程 Go语言里创建一个协程很简单,使用go关键字就可以让一个普通方法协程化: package main import ( "fmt" "time" ) func main(){ fmt.Println("run in main coroutine.") for i:=0; i<10; i++ { go func(i int) { fmt.Printf("run in child coroutine %d.\n", i)

Import Advanced Go Programming 1.5 面向并发的内存模型 在早期,CPU都是以单核的形式顺序执行机器指令.Go语言的祖先C语言正是这种顺序编程语言的代表.顺序编程语言中的顺序是指:所有的指令都是以串行的方式执行,在相同的时刻有且仅有一个CPU在顺序执行程序的指令. 随着处理器技术的发展,单核时代以提升处理器频率来提高运行效率的方式遇到了瓶颈,目前各种主流的CPU频率基本被锁定在了3GHZ附近.单核CPU的发展的停滞,给多核CPU的发展带来了机遇.相应地,编程语言也

1. 前言 分布式锁的场景,大家应该都有遇到过.比如对可靠性有较高要求的系统中,我们需要做主备切换.这时我们可以利用分布式锁,来做选主动作,抢到锁作为主,执行对应的任务,剩余的实例作为备份 redis和zookeeper都可以用来做分布式锁,典型的如redis,可以使用SETNX命令来实现分布式锁.本文将介绍基于consul的分布式锁实现 2. 例子 测试例子test_lock.go package main import ( "github.com/hashicorp/consul/api&q

非缓冲chan,读写对称 非缓冲channel,要求一端读取,一端写入.channel大小为零,所以读写操作一定要匹配. func main() { nochan := make(chan int) go func(ch chan int) { data := <-ch fmt.Println("receive data ", data) }(nochan) nochan <- 5 fmt.Println("send data ", 5) } 我们启动了

生产者消费者模型分析 操作系统中的经典模型,由若干个消费者和生产者,消费者消耗系统资源,生产者创造系统资源,资源的数量要保持在一个合理范围(小于数量上限,大约0).而消费者和生产者是通过并发或并行方式访问系统资源的,需要保持资源的原子操作.其实就是生产者线程增加资源数,如果资源数大于最大值则生产者线程挂起等待,当收到消费者线程的通知后继续生产.消费者线程减少资源数,如果资源数为0,则消费者线程挂起,等待生产者通知后继续生产.将该模型提炼成伪代码如下: func consume(){ Lock()