本文主要是介绍深入理解 go chan,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
go 里面,在实际程序运行的过程中,往往会有很多协程在执行,通过启动多个协程的方式,我们可以更高效地利用系统资源。
而不同协程之间往往需要进行通信,不同于以往多线程程序的那种通信方式,在 go 里面是通过 channel
(也就是 chan
类型)来进行通信的,
实现的方式简单来说就是,一个协程往 channel
里面写数据,然后其他的协程可以从 channel
中将其读取出来。
(注意:文中的 chan
表示是 go 语言里面的 chan
关键字,而 channel
只是我们描述它的时候用的一个术语)
通道(chan)的模型
在开始讲 channel
之前,也许了解一下它要解决什么样的问题会比较好,所以先来聊聊一些背景知识。
关于通道,一个比较潦草的图大概是下面这个样子的:
在图中,协程 A
将消息 msg
写入到 channel
中,然后协程 B
从 channel
中读取消息,如果 B
没来得及从中读取消息,那么消息会在 chan
中存留。
这就是 go 的哲学:通过通信来实现共享内存。这不同于以往的多线程程序,在多线程程序中,往往是一块内存在不同线程之间进行共享,
然后通过一些保护机制,保证不允许多个线程同时对这块内存进行读写,比如通过 synchronized
关键字。
可能很多人都没有真正写过多线程的程序,但好像我们都有一种共识,多线程不安全。
多线程为什么不安全?
这是因为我们的程序除了通过共享一段内存之外,每一个 CPU 核心都有它本地的缓存,而 CPU 上的缓存是不共享的,
而线程可以同时在不同的 CPU 上执行。CPU 的执行过程是,先从内存中读取数据到 CPU 中,CPU 做完计算再更新到内存中。
这样一来,就有可能存在不同线程对同一段内存同时读写的问题。
这是什么问题呢?比如,A
线程计算完了但是还没有写回内存的时候,B
线程从内存读取出了 A
线程写入计算结果前的数据,
但是按我们的逻辑,B
应该是拿 A
线程的结算结果来进行逻辑运算的,这样就会出现数据不一致了,代码如下:
public class Main {int a = 0;public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Main main = new Main();main.run();}// 将 a 加 1private void add() {a++;}public void run() throws InterruptedException {// 启动两个线程来对 a 进行加 1 的操作Thread t1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 10000; i++) {add();}});Thread t2 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 10000; i++) {add();}});// 启动线程t1.start();t2.start();// 等待线程结束t1.join();t2.join();// 我们的预期结果是 20000,但是实际运行显示了 14965System.out.println(a);}
}
在上面的代码中,我们预期的运行结果是 20000
的,但是实际得到了 14965
(实际上,每次执行结果都会不一样),这也就是我上面所说的问题,
其中有一个线程读取到了另一个线程的计算结果写入内存前的数据,也就是说,这个线程的计算结果被覆盖了,
因为线程将计算结果写回内存的时候是相互覆盖的。
所以我们可以回答刚才的问题了,多线程不安全是因为多个线程可以对同一段内存进行读写,这就存在其中一个线程还没来得及更新内存,
然后另一个线程读取到的数据是旧的。(也即数据竞争的问题)
具体可以看下图:
CPU 执行的时候,会需要将数据从内存读取到 CPU 中,计算完毕之后,再更新内存里面的数据。
错乱发生的过程大概如下:
CPU 1
先计算完了,计算的结果是a = 3
,但是还没来得及写入内存CPU 2
也从内存里面获取a
来进行计算,但是这个时候a
还没有被CPU 1
更新,所以CPU 2
拿到的还是 2CPU 2
进行计算的时候,CPU 1
将它的计算结果写入了内存,所以这个时候内存中的a
是 3CPU 2
计算完毕,将等于 2 的变量a
加 1 得到结果 3CPU 2
将结果 3 写入到内存,这个时候a
的内存被更新,但是结果依然是 3
一种可行的办法 - 锁
其中一种可行的办法就是,给 add
方法加上 synchronized
关键字:
private synchronized void add() {a++;
}
这个时候,在我们的代码中,对 a
读写的代码都被 synchronized
保护起来了,在这段更新之后的代码中,我们得到了正确的结果 20000
。
a++
其实包含了读和写两个操作,程序运行的时候,会先将 a 读取出来,将其加上 1,然后写回到内存中。
synchronized
是同步锁,它修饰的方法不允许多个线程同时执行。synchronized
锁的粒度可大可小,粒度太大的话对性能影响也较大。
正如我们所看到的那样,
synchronized
允许修饰一段代码,但是在实际中我们往往只是想保护其中某一个变量而已,
如果直接使用synchronized
关键字来修饰一大段代码,那就意味着一个线程在执行这段代码的时候,其他线程就只能等待,
但是实际上,其中那些不涉及数据竞争的代码我们也无法执行,这样效率自然会降低,具体降低多少,取决于我们synchronized
块的代码有多大。
go 中的处理办法
上面我们说到的多线程是通过共享内存来进行通信的,而在 go 里面,采用了 CSP(communicating sequential processes)并发模型,
CSP 模型用于描述两个独立的并发实体通过共享 channel
(管道)进行通信的并发模型。
CSP 是一套很复杂的东西,go 语言并没有完全实现它,仅仅是实现了 process
和 channel
这两个概念。process
就是 go 语言
中的 goroutine
,每个 goroutine
之间是通过 channel
通讯来实现数据共享的。
然后我们上面说到,java 里面的 synchronized
关键字的粒度可能会比较大,这个是相比 go 里面的 channel
而言的,
在 go 里面,我们的代码在通信过程中很常见的一种阻塞场景是:
goroutine
需要从channel
读取数据才能继续执行,但是channel
里面还没数据,这个时候goroutine
需要等待(会阻塞)另一个goroutine
往channel
写入数据。
对于这种场景,它隐含的逻辑是,阻塞的这个 goroutine
需要等待其他 goroutine
的结果才能继续往下执行,也就是 CSP 中的 sequential
。下图是实际运行中的 chan
:
我们上面的 chan
模型那个图,读和写都只有一个协程,但在实际中,读 chan
和写 chan
的协程都有一个队列来保存。
我们需要明确的一点事实是:队列中的协程会一个接一个执行,队列头的协程先执行,然后我们对 chan
的读写是按顺序来读写的,先取 chan
队列头的元素,然后下一个元素。
对应到上面 java 这个例子,我们在 go 里面可以怎么做呢?我们先把没有锁的 java 代码先写成 go 的代码:
package mainimport "fmt"var a = 0func add(ch chan int, done chan<- struct{}) {for i := 0; i < 10000; i++ {a++}done <- struct{}{}
}func main() {done := make(chan struct{}, 2)// ch 充当协程之间同步的角色ch := make(chan int, 1)// 这里可以传任意数字ch <- 1go add(ch, done)go add(ch, done)// 等待 2 个协程执行完毕<-done<-donefmt.Println(a) // 15504 每次结果不一样
}
在 go 里面,我们可以把 add 方法改成下面这个样子:
func add(ch chan int, done chan<- struct{}) {for i := 0; i < 10000; i++ {// 阻塞,只有另外一个协程往 ch 里面写入数据的时候,// <-ch 才得以解除阻塞状态<-ch// 这一行同一时刻只能一个协程执行a++// 往 ch 写入数据,// 等待从 ch 中读取数据的协程得以继续执行ch <- i}done <- struct{}{}
}
这种写法看起来很笨拙,我们在实际使用中可能会稍有不同,所以不需要太纠结这个例子的合理性,这里想表达的是:在 go 中,我们的协程使用 chan
的时候只会阻塞在 chan
读写的地方,其他代码不受影响,当然,这个例子也没能很好体现。
假设我们有很大一段代码,但是涉及到数据竞争的时候,协程只会阻塞在
chan
读写的那一行代码上。这样一来我们就不用通过锁来覆盖一大段代码。
这里,我们可以看到 chan
其中一个很明显的优势是,我们没有了 synchronized
那种大粒度的锁,我们的 goroutine
只会阻塞在某一个 channel
上,
在读取 channel
之前的代码,goroutine
都是可以执行的,这样就在语言层面帮我们解决了一个很大的问题,
因为粒度更小,我们的代码自然也就能处理更大的并发请求了。
进程的几种状态
在开始讲述 channel
之前,再来回忆一下进程的几种状态会便于我们理解。
我们知道,我们的电脑上,同一时刻会有很多进程一直在运行,但是我们也发现很多进程的 CPU 占用其实都是 0%
,也就是不占用 CPU。
其实进程会有几种状态,进程不是一直在运行的,一般来说,会有 执行
、阻塞
、就绪
几种状态,进程不是运行态的时候,那它就不会占用你的 CPU,因此会看到 CPU 占用是 0%
,它们之间的转换如下图:
执行
:这表示进程正在运行中,是正在使用 CPU 的进程。在就绪状态的进程会在得到CPU
时间片的时候得以执行。阻塞
:这表示进程因为某些需要的资源得不到满足而挂起了(比如,正在进行磁盘读写),这种状态下,是不用占用CPU
资源的。就绪
:这表示一个状态所需要的资源都准备好了,可以继续执行了。
进程的几种状态跟 channel 有什么关系?
在 go 里面,其实协程也存在类似的调度机制,在协程需要的资源得不到满足的时候,也会被阻塞,然后协程调度器会去执行其他可以执行的协程。
比如下面这个例子:
func main() {done := make(chan struct{})// 这个协程在 main 协程序阻塞的时候依然在执行go func() {// 陷入睡眠状态time.Sleep(time.Second)fmt.Println("done")// 往 done 这个 chan 写入数据done <- struct{}{}}()// main 协程陷入阻塞状态<-done
}
在这个例子中 done <- struct{}{}
这一行往 done
这个 chan
写入了数据,之前一直在等待 chan
的 main
协程的阻塞状态解除,得以继续执行。
goroutine 在等待 chan 返回数据的时候,会陷入阻塞状态。一个因为读取 chan 陷入阻塞状态的 goroutine 在获取到数据的时候,会继续往后执行。
channel 是什么?
我们在文章开头的第一张图,其实不是很准确。在 go 里面,channel
实际上是一个队列(准确来说是环形队列),大概长得像下面这样:
队列我们都知道,我们可以从队列头读取数据,也可以将数据推入到队列尾。上图中,1
是队列头,当我们从 channel
读取数据的时候,
读取到的是 1
,6
是队列尾,当我们往 channel
中写入数据的时候,写入的位置是 6
后面的那个空间。
channel
是一个环形队列,goroutine 通过 channel 通信的方式是,一个 goroutine 将数据写入队列尾,然后另一个 goroutine 将数据从队列头读数据。
如何使用 channel
我们再仔细看看上面的例子:
package mainimport ("fmt""time"
)func main() {done := make(chan struct{})go func() {time.Sleep(time.Second)fmt.Println("done")// 发送取消信号done <- struct{}{}}()// 等待结束信号<-done
}
这里面包含了使用 channel
的基本用法:
done := make(chan struct{})
:创建channel
,在 go 里面是使用chan
关键字来代表一个channel
的。而在这个语句中,创建了一个接收struct{}
类型数据的chan
。done <- struct{}{}
:写入到chan
,这里,我们创建了一个空结构体,然后通过<-
操作符将这个空结构体写入到了chan
中。<-done
:从chan
中读取数据,也是使用了<-
操作符,然后我们丢弃了它的返回结果。
这段代码的执行过程如下图:
CPU 1
上启动了main
协程- 接着在
main
协程中通过go func
启动了一个新的协程,go 的调度机制允许不同的协程在不同的线程上执行,所以main
执行的时候,go func
也在执行,然后,因为done
这个chan
中没有数据,所以main
协程陷入阻塞。 go func
在短暂的睡眠之后,输出了done
,然后向名字为done
这个chan
中发送了一个空结构体实例。- 在
done
里面没有写入数据之前,main
一直阻塞,在go func
写入数据之后,main
的<-done
,解除了阻塞状态,得以继续执行 5
和6
因为可能是在不同的线程上执行的,所以哪一个先结束其实不一定。
下面详细说说 channel
的具体用法
创建 chan
chan
是 go 的关键字,channel
是我用来描述chan
所表示的东西的一个术语而已,我们在 go 里面使用的话还是得用chan
关键字。
创建 chan
是通过 make
关键字创建的:
ch := make(chan int)
make
函数的参数是 chan
然后加一个数据类型,这个数据类型是我们的 chan
这个环形队列里面所能存储的数据类型。
不能传递不同的类型进一个 chan
里面。
也可以传递第二个参数作为 chan
的容量,比如:
ch := make(chan int, 3)
这里第二个参数表明了 ch
这个 chan
到底能存储多少个 int
类型的数据。
不传递或者传 0 表示
chan
本身不能存储数据,go 底层会直接在两个 goroutine 之间传递,而不经过chan
的复制。
(如果第二个参数大于 0,我们往chan
写数据的时候,会先复制到chan
这个数据结构,然后其他的goroutine
从chan
中读取数据的时候,chan
会将数据复制到这个goroutine
中)
chan 读写的几种操作
- 写:
ch <- x
,将x
发送到 channel 中 - 读:
x = <-ch
,从channel
中接收,保存到x
中 - 读,但是忽略返回值(用作协程同步,上面的例子就是):
<-ch
,从ch
中接收,但是忽略接收到的结果 - 读,并且判断是否是关闭前发送的:
x, ok := <-ch
,这里使用了两个返回值接收,第二个返回值表明了接收到的x
是不是chan
关闭之前发送进去的,true
就代表是。
需要注意的是 <-ch
和 ch<-
这两个看起来好像一样,但是效果是完全不同的,ch
位于 <-
操作符右边的时候,
表示是
有一个简单区分的方法是,将 <- 想象为数据流动的方向,具体来说就是看数据是流向 chan 还是从 chan 流出,流向 chan 就是写入到 chan,从 chan 流出就是读取。
缓冲 chan 与非缓冲 chan
上面我们说到,创建 chan
的时候可以传递第二个参数表示 chan
的容量是多少,这个容量表示的是,
在没有 goroutine 从这个 chan
读取数据的时候,chan
能存放多少数据,也就是 chan
底层环形队列的长度。
下面描述了缓冲的实际场景:
无缓冲 chan
还是用我们上面的那段代码:
package mainimport "fmt"func main() {done := make(chan struct{})go func() {fmt.Println("done")done <- struct{}{}}()<-done
}
这里 make(chan struct{})
,只有一个参数,所以 done
是一个无缓冲的 chan
,这种 chan
会在发送的时候阻塞,直到有另一个协程从 chan
中获取数据。
有缓冲 chan
有缓冲的 chan
在协程往里面写入数据的时候,可以进行缓冲。缓冲的作用是,在需要读取 chan
的 goroutine 的处理速度比较慢的时候,写入 chan
的 goroutine 也可以持续运行,直到写满 chan
的缓冲区
上图的 chan
是一个有缓冲的 chan
,在 chan
里面的数据还没来得及被接收的时候,chan
可以充当一个缓冲的角色。但是,如果 chan
的数据一直没有被接收,然后满了的时候,往 chan
写入数据的协程依然会陷入阻塞。但这种阻塞状态会在 chan
的数据被读取的时候解除。
下面是一个例子:
package mainimport ("fmt""time"
)func main() {done := make(chan struct{})// 定义一个缓冲数量为 2 的 chanch := make(chan int, 2)go func() {for {// 模拟比较慢的处理速度time.Sleep(time.Second)i, ok := <-ch// ok 为 false 表示 ch 已经关闭并且数据已经被读取完// 这个时候中断循环if !ok {break}fmt.Printf("[%d] get from ch: %d\n", time.Now().Unix(), i)}// 处理完数据之后,发送结束的信号done <- struct{}{}}()go func() {// 在循环结束之后关闭 chandefer close(ch)for i := 0; i < 3; i++ {// 在写入 2 个数之后,会陷入阻塞状态// 直到上面那个协程从 ch 读取出数据,ch 才会有空余的地方可以继续接收数据ch <- ifmt.Printf("[%d] write to ch: %d\n", time.Now().Unix(), i)}}()// 收到结束信号,解除阻塞状态,继续往下执行<-done
}
输出如下:
[1669381752] write to ch: 0
[1669381752] write to ch: 1
[1669381753] get from ch: 0
[1669381753] write to ch: 2
[1669381754] get from ch: 1
[1669381755] get from ch: 2
我们可以看到,写入 chan
的协程在 1669381752
的时候没有写入了,然后在读取 chan
的协程从 chan
中读取了一个数出来后才能继续写入。
nil chan
chan
的零值是 nil
,close
一个 nil
通道会引发 panic
。往 nil
通道写入或从中读取数据会永久阻塞:
package mainfunc main() {var ch chan int<-ch
}
执行的时候会报错:fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
len 和 cap
len
:通过len
我们可以查询一个chan
的长度,也就是有多少被发送到这个chan
但是还没有被接收的值。cap
:通过cap
可以查询一个容道的容量,也就是我们传给make
函数的第二个参数,它表示chan
最多可以容纳多少数据。
如果
chan
是nil
,那么len
和cap
都会返回 0。
chan 的方向
chan
还有一个非常重要的特性就是它是可以有方向的,这里说的方向指的是,数据的流向。在我们上面的例子中,数据既可以流入 chan
,也可以从 chan
中流出,因为我们没有指定方向,没有指定那么 chan
就是双向的。
具体来说,有以下几种情况:
chan
,没有指定方向,既可以读又可以写。chan<-
,只写chan
,只能往chan
中写入数据,如果从中读数据的话,编译不会通过。<-chan
,只读chan
,只能从chan
中读取数据,如果往其中写入数据的话,编译不会通过。
另外,无方向的 chan
可以转换为 chan<-
或者 <-chan
,但是反过来不行
在实际使用 chan
的时候,在某些地方我们其实是只允许往 chan
里面写数据,然后另一个地方只允许从 chan
中读数据。比如下面这个例子:
package mainimport "fmt"var done = make(chan struct{})// ch 是只写 chan,如果在这个函数里面从 ch 读取数据编译不会通过
func producer(ch chan<- int) {for i := 0; i < 3; i++ {ch <- ifmt.Printf("produce %d\n", i)}// 发送 3 个数之后,关闭 chanclose(ch)
}// ch 是只读 chan,如果在这个函数里往 ch 写入数据编译不会通过
func consumer(ch <-chan int) {for {i, ok := <-chif !ok {// chan 的数据已经被全部接收完,// 发送 done 信号done <- struct{}{}break}fmt.Printf("consume %d\n", i)}
}func main() {nums := make(chan int, 10)go producer(nums)go consumer(nums)// 收到结束信号之后继续往下执行<-done
}
在这个例子中,producer
这个协程里面往 chan
写入数据,写入 3 个数之后关闭,然后 consumer
这个协程序从 chan
读取数据,
在读取完所有数据之后,发送结束信号(通过 done
这个 chan
),最后 main
协程收到 done
信号后退出。
这样有个好处就是,从语法层面限制了对 chan 的读写操作。而不用担心有误操作。
什么时候阻塞?什么时候不阻塞?
在开始这个话题之前,很有必要说一下,go 里面 chan
的一些实现原理,在 chan
的实现中,维护了三个队列:
- 数据缓冲队列(
chan
):也就是上面说的环形队列,是一种先进先出结构(FIFO
,“First In, First Out”),它的长度是chan
的容量。此队列存放的都是同一种类型的元素。 - 接收数据协程队列(
recvq
):当chan
里面没有数据可以读取的时候,这个队列会有数据,这个队列中的协程都在等待从chan
中读取数据。 - 发送数据协程队列(
sendq
):当数据缓冲队列满了的时候(又或者如果是一个无缓冲的chan
),那么这个队列不为空,这个队列中的协程都在等待往chan
中写入数据。
大家在实际使用的时候可以参考一下下图,下图列出了对 chan
操作的所有场景:
对于阻塞或者非阻塞,其实有一个很简单的判断标准,下面描述了所有会阻塞的情况:
- 发送:如果没有地方能存放发送的数据,则阻塞,具体有下面几种情况:
nil chan
- 有缓冲但是缓冲满了
- 无缓冲并且没有协程在等待从
chan
中读取数据
- 接收:如果没有可以读取的数据,则阻塞,具体有下面几种情况:
nil chan
- 有缓冲,但是缓冲区空的
- 无缓冲,但是没有协程正在往
chan
中发送数据
大家觉得抽象可以结合下面这个图想象一下:
结合现实场景想象一下,我们可以把 chan
想象成为配送员,sendq
想象为商家,recvq
想象成用户,配送员装餐点的箱子想象成缓冲区:
一个假设的前提:假设商家只能在送出去一份餐点后,才能开始制作下一份餐点。
- 发送
nil chan
。没有配送员了,商家的餐点肯定是送不出去了,商家只能等着关门大吉了。- 有缓冲但是缓冲满了。配送员会有一个箱子(缓冲区)来存放外卖,但是这个箱子现在满了,虽然接了一个单,但是没有办法再从商家那里取得外卖来送了
- 无缓冲并且没有协程在等待从
chan
中读取数据。这个外卖是用户自取的订单,但是用户联系不上。(当然现实中商家不用等,我们假设现在商家只能送出去一份后才能开始制作下一份)
- 接收
nil chan
。没有配送员,用户的餐没人送,用户只能等着饿死了。- 有缓冲,但是缓冲区空的。商家还没制作好餐点,配送员没有取到餐,这个时候用户打电话给配送员叫他快点送,但是这个时候配送员也没有办法,因为他也没有拿到用户的餐点。这个时候用户快饿死了,但也没有办法,只有干等着,先吃饱才能搬砖。
- 无缓冲,但是没有协程正在往
chan
中发送数据。这天,用户是下了自取的订单,然后去到店里的时候,商家还没做好,这个时候,用户啥事也干不了,也只能等了。
需要注意的是,上图中发送和接收只有一个协程,但是在实际中,正如这一节开头讲的那样,发送和接收都维护了一个队列的。
对应到上面那个现实的例子,那就是配送员可以同时从多个商家那里取餐,也可以同时给多个用户送餐,这个过程,有可能多个商家在制作需要这个配送员配送的餐点,也有可能有多个用户在等着这个配送员送餐。
<- 操作符只是语法糖
在 go 里面我们操作 chan
的方式好像非常简单,就通过 <-
操作符就已经绰绰有余了,这也是 go 的设计理念吧,尽量把语言设计得简单。
(但是,简单并不容易)但是,从另外一个角度看,go 把对 chan
的操作简化成我们现在看到的这个样子,也说明了 chan
在 go 里面的地位(一等公民)。
在 go 中,chan
实际上是一个结构体(runtime/chan.go
里面的 hchan
结构体),而且,还是一个非常复杂的结构体,但是我们在使用的时候却非常简单,
这其实是 go 设计者给开发者提供的一种语法糖,直接在语法层面极大地简化了开发者对 chan
的使用,
如果没有这个语法糖,那就需要开发者自己去创建 hchan
结构体,然后发送或者接收的时候还需要调用这个结构体的方法。
相比之下,<-
就写一个操作符就行了,而且这个符号还非常形象,指向哪就代表了数据是流向 chan
(写)还是从 chan
流出(读)。
for…range 语法糖
我们上面说过了,从 chan
读取数据的时候,可能需要用两个值来接收 chan
的返回值,第二个值用来判断接收到的值是否是 chan
关闭之前发送的。
而 for...range
语法也可以用来从 chan
中读取数据,它会循环,直到 chan
关闭,这样直接免去了我们判断的操作,比如:
package mainimport "fmt"func main() {done := make(chan struct{})nums := make(chan int)go func() {for i := 0; i < 3; i++ {fmt.Printf("send %d\n", i)nums <- i}close(nums)}()go func() {// 传统写法//for {// num, ok := <-nums// if !ok {// break// }// fmt.Printf("receive %d\n", num)//}// range 语法糖for num := range nums {fmt.Printf("receive %d\n", num)}done <- struct{}{}}()<-done
}
select 语句里面使用 chan
go 里面有一个关键字 select
,可以让我们同时监听几个 chan
,在任意一个 chan
有数据的时候,select
里面的 case
块得以执行:
package mainimport ("fmt""time"
)func main() {ch1 := make(chan int)ch2 := make(chan int)// ch1 会先收到数据go func() {time.Sleep(time.Second)ch1 <- 1}()go func() {time.Sleep(time.Second * 2)ch2 <- 1}()// select 会阻塞,直到其中某一个分支收到数据select {case <-ch1:// 执行这一行代码fmt.Println("from ch1")case <-ch2:// 这一行不会被执行fmt.Println("from ch2")}
}
select-case
的用法类似于 switch-case
,也有一个 default
语句,在 select
里面
- 如果
default
之前的case
都不满足,则执行default
块的代码。 - 如果没有
default
语句,则会一直阻塞,直到某一个case
上面的chan
返回(有数据、或者chan
被关闭都会返回)
当然,case
后面可以从 chan
读取数据,也可以往 chan
写数据,比如:
package mainimport ("fmt""time"
)func main() {ch1 := make(chan int)// 往 nil chan 写入数据会阻塞var ch2 chan int// ch1 会先收到数据go func() {time.Sleep(time.Second)ch1 <- 1}()// 会阻塞,直到其中一个 case 返回select {case <-ch1:// 执行这一行代码fmt.Println("from ch1")case ch2 <- 1: // 永远不会满足,因为 ch2 是 nilfmt.Println("from ch2")}
}
select
的另外一种很常见的用法是,等待一个 chan
和一个定时器(实现控制超时的功能),比如:
package mainimport ("fmt""time"
)func main() {ch1 := make(chan int)// ch1 一秒后才收到数据go func() {time.Sleep(time.Second)ch1 <- 1}()select {case <-ch1:fmt.Println("from ch1")case <-time.After(time.Millisecond * 100):// 执行如下代码,因为这个 case 在 100ms 后就返回了fmt.Println("from ch2")}
}
如果我们需要控制某些操作的超时时间,那么就可以在时间到了之后,做一些清理操作,然后终止一些工作,最后退出协程。
总结
- go 里面通过
chan
来实现协程之间的通信,chan
大概就是一个协程给另一个协程发送信息的代理。 - 多线程程序执行的时候,因为有 CPU 缓存,然后需要对同一块内存进行并发读写,可能会导致数据竞争的问题。
- 在很多语言中,都提供了锁的机制,来保护一片内存同一时刻只能一个线程操作,比如 java 里面的
synchronized
关键字。 - go 里面很多情况下,在不同协程之间通信都是使用
chan
来实现的。 - 进程会有阻塞态、运行态,go 里面的协程也有阻塞的状态,当需要的资源得不到满足的时候就会陷入阻塞。比如等待别的协程往
chan
里面写入数据。 chan
的几种常见操作:make
创建、<-chan
读、chan<-
写、len
获取chan
中未读取的元素个数、cap
获取chan
的缓冲区容量。chan
类型上不加<-
表示是一个可读可写的chan
,<-chan T
表示只读chan
,chan<- T
表示只写chan
,双向的chan
可以转换为只读或者只写chan
,但是反过来不行,只读chan
和只写chan
之间也不能相互转换。- 协程的阻塞跟不阻塞,很简单的判断方式就是,发送的时候就看有没有地方能接得住,接收的时候就看有没有数据可以拿,没有则陷入阻塞。
<-
是 go 语言在设计层面提供给开发者的一种语法糖,chan
底层是一个很复杂的结构体。for...range
结构在遍历chan
的时候不用判断返回值是否有效,因为返回值无效的时候会退出循环。- 我们可以通过
select
来同时等待多个chan
的操作返回。
这篇关于深入理解 go chan的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!