如何理解go-zero对Go中goroutine支持的并发组件
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threading
虽然 go func()
已经很方便,但是有几个问题:
如果协程异常退出,无法追踪异常栈
某个异常请求触发panic,应该做故障隔离,而不是整个进程退出,容易被攻击
我们看看 core/threading
包提供了哪些额外选择:
func GoSafe(fn func()) { go RunSafe(fn) } func RunSafe(fn func()) { defer rescue.Recover() fn() } func Recover(cleanups ...func()) { for _, cleanup := range cleanups { cleanup() } if p := recover(); p != nil { logx.ErrorStack(p) } }
GoSafe
threading.GoSafe()
就帮你解决了这个问题。开发者可以将自己在协程中需要完成逻辑,以闭包的方式传入,由 GoSafe()
内部 go func()
;
当开发者的函数出现异常退出时,会在 Recover()
中打印异常栈,以便让开发者更快确定异常发生点和调用栈。
NewWorkerGroup
我们再看第二个:WaitGroup
。日常开发,其实 WaitGroup
没什么好说的,你需要 N
个协程协作 :wg.Add(N)
,等待全部协程完成任务:wg.Wait()
,同时完成一个任务需要手动 wg.Done()
。
可以看的出来,在任务开始 -> 结束 -> 等待,整个过程需要开发者关注任务的状态然后手动修改状态。
NewWorkerGroup
就帮开发者减轻了负担,开发者只需要关注:
任务逻辑【函数】
任务数【
workers
】
然后启动 WorkerGroup.Start()
,对应任务数就会启动:
func (wg WorkerGroup) Start() { // 包装了sync.WaitGroup group := NewRoutineGroup() for i := 0; i < wg.workers; i++ { // 内部维护了 wg.Add(1) wg.Done() // 同时也是 goroutine 安全模式下进行的 group.RunSafe(wg.job) } group.Wait() }
worker
的状态会自动管理,可以用来固定数量的 worker
来处理消息队列的任务,用法如下:
func main() { group := NewWorkerGroup(func() { // process tasks }, runtime.NumCPU()) group.Start() }
Pool
这里的 Pool
不是 sync.Pool
。sync.Pool
有个不方便的地方是它池化的对象可能会被垃圾回收掉,这个就让开发者疑惑了,不知道自己创建并存入的对象什么时候就没了。
go-zero
中的 pool
:
pool
中的对象会根据使用时间做懒销毁;使用
cond
做对象消费和生产的通知以及阻塞;开发者可以自定义自己的生产函数,销毁函数;
那我来看看生产对象,和消费对象在 pool
中时怎么实现的:
func (p *Pool) Get() interface{} { // 调用 cond.Wait 时必须要持有c.L的锁 p.lock.Lock() defer p.lock.Unlock() for { // 1. pool中对象池是一个用链表连接的nodelist if p.head != nil { head := p.head p.head = head.next // 1.1 如果当前节点:当前时间 >= 上次使用时间+对象最大存活时间 if p.maxAge > 0 && head.lastUsed+p.maxAge < timex.Now() { p.created-- // 说明当前节点已经过期了 -> 销毁节点对应的对象,然后继续寻找下一个节点 // 【⚠️:不是销毁节点,而是销毁节点对应的对象】 p.destroy(head.item) continue } else { return head.item } } // 2. 对象池是懒加载的,get的时候才去创建对象链表 if p.created < p.limit { p.created++ // 由开发者自己传入:生产函数 return p.create() } p.cond.Wait() } }
func (p *Pool) Put(x interface{}) { if x == nil { return } // 互斥访问 pool 中nodelist p.lock.Lock() defer p.lock.Unlock() p.head = &node{ item: x, next: p.head, lastUsed: timex.Now(), } // 放入head,通知其他正在get的协程【极为关键】 p.cond.Signal() }
上述就是 go-zero
对 Cond
的使用。可以类比 生产者-消费者模型,只是在这里没有使用 channel
做通信,而是用 Cond
。这里有几个特性:
Cond和一个Locker关联,可以利用这个Locker对相关的依赖条件更改提供保护。
Cond可以同时支持
Signal
和Broadcast
方法,而Channel
只能同时支持其中一种。
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