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使用Golang的channel交叉打印兩個數組的操作

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Go的channel提供了強大的同步功能,那么如何使用channel交叉打印兩個數組呢?

灰常簡單,只需設置兩個channel變量

數組1打印完一個值就用channel通知數組2,同理數組2打印完一個值用另一個channel通知數組1,即可實現同步

package main 
import "fmt" 
func main(){
 ch1 :=make(chan int)
 ch2 :=make(chan string)
 str :=[5]string{"a","b","c","d","e"}
 go func() {
  for i:=0;i5;i++{
   ch1-i
   fmt.Print(i+1)
   -ch2
  }
 }()
 
 for _,v :=range str{
  -ch1
  fmt.Print(v)
  ch2-v
 }
}

結果:

1a2b3c4d5e

Process finished with exit code 0

補充:使用golang的channel的坑

很多時候我們經過使用有緩沖channel作為通信控制的功能,以至有一些誤解和坑出現。

誤解一:有緩存channel是順序的

執行下面代碼:

package mainimport (    "time"
    "math/rand")func main(){
    cache:=make(chan int,4)    go func() {        for i:=0;i 10;i++ {
            cache-i
        }
    }()    go getCache(cache)    go getCache(cache)    go getCache(cache)
    time.Sleep(3*time.Second)
}func getCache(cache -chan int)  {    for  {        select {        case i:=-cache:            println(i)
            time.Sleep(time.Duration(rand.Int31n(100))*time.Millisecond)
        }
    }
}

多執行幾次看看結果,并不是每一次都是可以順序輸出的,有緩存channel是亂序的。因為這里讓一些同學誤解了,我在此多解釋一下。

針對通道的發送和接收操作都是可能造成相關的goroutine阻塞。

試想一下,有多個goroutine向同一個channel發送數據而被阻塞,如果還channel有多余的緩存空間時候,最早被阻塞的goroutine會最先被喚醒。

也就是說,這里的喚醒順序與發送操作的開始順序是一致的,對接收操作而言亦為如此。無論是發送還是接收操作,運行時系統每次只會喚醒一個goroutine。

而這里的亂序是指,如果像使用channel緩存中多個goroutine實現順序是正確的,因為每一個goroutine搶到處理器的時間點不一致,所以不能保證順序。

誤解二:channel緩存的大小就是并發度

如下代碼:

package mainimport ( "fmt"
 "sync"
 "time")var wg = sync.WaitGroup{}func main() {
 wg.Add(2)
 bf := make(chan string, 64) go insert(bf) go get(bf)
 wg.Wait()
}func insert(bf chan string) {
 str := "CockroachDB 的技術選型比較激進,比如依賴了 HLC 來做事務的時間戳。但是在 Spanner 的事務模型的 Commit Wait 階段等待時間的選擇,CockroachDB 并沒有辦法做到 10ms 內的延遲;CockroachDB 的 Commit Wait 需要用戶自己指定,但是誰能拍胸脯說 NTP 的時鐘誤差在多少毫秒內?我個人認為在處理跨洲際機房時鐘同步的問題上,基本只有硬件時鐘一種辦法。HLC 是沒辦法解決的。另外 Cockroach 采用了 gossip 來同步節點信息,當集群變得比較大的時候,gossip 心跳會是一個非常大的開銷。當然 CockroachDB 的這些技術選擇帶來的優勢就是非常好的易用性,所有邏輯都在一個 binary 中,開箱即用,這個是非常大的優點。"
 for i := 0; i  10000000; i++ {
  bf - fmt.Sprintf("%s%d", str, i)
 }
 wg.Done()
}func sprint(s string) {
 time.Sleep(1000 * time.Millisecond)
}func get(bf chan string) { for {  go func() {   select {   case str := -bf:
    sprint(str)   case -time.After(3 * time.Second):
    wg.Done()
   }
  }()
 }
}

很多同學乍一看以為定義了

bf := make(chan string, 64)

就是說該程序的并發度控制在了64,執行就會發現內存一直在增長。

因為get()函數中啟動的goroutine會越來越多,因為get()每讀取一個數據,insert()就會往channel插入一條數據,此時并發度就不是64了。

需要修改為:

package mainimport ( "fmt"
 "sync"
 "time")var wg = sync.WaitGroup{}func main() {
 wg.Add(2)
 bf := make(chan string, 64) go insert(bf) //go get(bf)
    for i:=0;i64;i++ {        go get1(bf)
    }
 wg.Wait()
}func insert(bf chan string) {
 str := "CockroachDB 的技術選型比較激進,比如依賴了 HLC 來做事務的時間戳。但是在 Spanner 的事務模型的 Commit Wait 階段等待時間的選擇,CockroachDB 并沒有辦法做到 10ms 內的延遲;CockroachDB 的 Commit Wait 需要用戶自己指定,但是誰能拍胸脯說 NTP 的時鐘誤差在多少毫秒內?我個人認為在處理跨洲際機房時鐘同步的問題上,基本只有硬件時鐘一種辦法。HLC 是沒辦法解決的。另外 Cockroach 采用了 gossip 來同步節點信息,當集群變得比較大的時候,gossip 心跳會是一個非常大的開銷。當然 CockroachDB 的這些技術選擇帶來的優勢就是非常好的易用性,所有邏輯都在一個 binary 中,開箱即用,這個是非常大的優點。"
 for i := 0; i  10000000; i++ {
  bf - fmt.Sprintf("%s%d", str, i)
 }
 wg.Done()
}func sprint(s string) {
 time.Sleep(1000 * time.Millisecond)
}func get1(bf chan string)  {    for {        select {        case str := -bf:
            sprint(str)        case -time.After(3 * time.Second):
            wg.Done()
        }
    }
}

以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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