发布网友 发布时间:2024-10-04 19:29
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热心网友 时间:2024-10-04 23:37
如果不控制Goroutine的数量会出什么问题?首先我们都知道Goroutine具备以下两个特点:
体积轻量(占内存小,一个2kb左右)
优秀的GMP调度(详见:图解Golang的GMP原理与调度流程)
那么goroutine是否真的可以无限制的开启呢?如果做一个服务器或者一些高业务的场景,能否随意的开启goroutine并且没有控制控制其生命周期呢?让这些goroutine自生自灭,相信大都数人都会这么想:毕竟有强大的GC和优秀的调度算法支撑,应该可以无限的开启吧。
我们先看下面一个例子:
demo1.go
packagemainimport("fmt""math""runtime")funcmain(){//模拟用户需求业务的数量task_cnt:=math.MaxInt64fori:=0;i<task_cnt;i++{gofunc(iint){//...dosomebusi...fmt.Println("gofunc",i,"goroutinecount=",runtime.NumGoroutine())}(i)}}结果最后被操作系统以kill信号,强制终结了该进程。
signal:killed可以看出,我们如果迅速的开启goroutine(不控制并发的goroutine数量)的话,会在短时间内占据操作系统的资源(CPU、内存、文件描述符等)。
CPU使用率浮动上涨
Memory占用不断上涨
主进程崩溃(被杀掉了)
这些资源实际上是所有用户态程序共享的资源,所以大批的goroutine开启最终引发的问题不仅仅是自身,还会影响到其他运行的程序。
综上所述,所以我们在平时开发中编写代码的时候,需要注意代码中开启的goroutine数量,以及开启的goroutine是否可以控制,必须要重视的问题。
控制goroutine的几种方法方法一:用有buffer的channel来限制packagemainimport("fmt""math""runtime")//模拟执行业务的goroutinefuncdoBusiness(chchanbool,iint){fmt.Println("gofunc:",i,"goroutinecount:",runtime.NumGoroutine())<-ch}funcmain(){max_cnt:=math.MaxInt64//max_cnt:=10fmt.Println(max_cnt)ch:=make(chanbool,3)fori:=0;i<max_cnt;i++{ch<-truegodoBusiness(ch,i)}}结果:
...gofunc352283goroutinecount=4gofunc352284goroutinecount=4gofunc352285goroutinecount=4gofunc352286goroutinecount=4gofunc352287goroutinecount=4gofunc352288goroutinecount=4gofunc352289goroutinecount=4gofunc352290goroutinecount=4gofunc352291goroutinecount=4gofunc352292goroutinecount=4gofunc352293goroutinecount=4gofunc352294goroutinecount=4gofunc352295goroutinecount=4gofunc352296goroutinecount=4gofunc352297goroutinecount=4gofunc352298goroutinecount=4gofunc352299goroutinecount=4gofunc352300goroutinecount=4gofunc352301goroutinecount=4gofunc352302goroutinecount=4...从结果看,程序并没有出现崩溃,而是按部就班的顺序执行,并且go的数量控制在了3,(4的原因是因为还有一个maingoroutine)那么从数字上看,是不是在跑的goroutines有几十万个呢?
这里我们用了buffer为3的channel,在代码往channel写的过程中,实际上是限制了速度的:
fori:=0;i<go_cnt;i++{ch<-truegobusi(ch,i)}for循环里ch<-true的速度,因为这个速度决定了go的创建速度,而go的结束速度取决于doBusiness()函数的执行速度。这样实际上,我们就能够保证了,同一时间内运行的goroutine的数量与buffer的数量一致,从而达到了限定效果。
但是这段代码有一个小问题,就是如果我们把go_cnt的数量变的小一些,会出现打出的结果不正确。
packagemainimport("fmt"//"math""runtime")funcdoBusiness(chchanbool,iint){fmt.Println("gofunc:",i,"goroutinecount:",runtime.NumGoroutine())<-ch}funcmain(){//max_cnt:=math.MaxInt64max_cnt:=10ch:=make(chanbool,3)fori:=0;i<max_cnt;i++{ch<-truegodoBusiness(ch,i)}}结果:
gofunc2goroutinecount=4gofunc3goroutinecount=4gofunc4goroutinecount=4gofunc5goroutinecount=4gofunc6goroutinecount=4gofunc1goroutinecount=4gofunc8goroutinecount=4可以看到有些goroutine没有打印出来,是由于main把所有goroutine开启之后,main就直接退出了,我们知道main进程退出,低下所有的goroutine都会结束掉,从而导致有些goroutine还没来得及执行就退出了。所以想全部go都执行,需要在main的最后进行阻塞操作。
方法二:使用sync同步机制import("fmt""math""sync""runtime")varwg=sync.WaitGroup{}funcdoBusiness(iint){fmt.Println("gofunc",i,"goroutinecount=",runtime.NumGoroutine())wg.Done()}funcmain(){//模拟用户需求业务的数量task_cnt:=math.MaxInt64fori:=0;i<task_cnt;i++{wg.Add(1)godoBusiness(i)}wg.Wait()}很明显,如果单纯的使用sync也达不到控制goroutine的数量,最终结果依然是崩溃。
方法三:channel与sync同步组合方式实现控制goroutinepackagemainimport("fmt""math""sync""runtime")varwg=sync.WaitGroup{}funcdoBusiness(chchanbool,iint){fmt.Println("gofunc",i,"goroutinecount=",runtime.NumGoroutine())<-chwg.Done()}funcmain(){//模拟用户需求go业务的数量task_cnt:=math.MaxInt64ch:=make(chanbool,3)fori:=0;i<task_cnt;i++{wg.Add(1)ch<-truegodoBusiness(ch,i)}wg.Wait()}结果:
//...gofunc228856goroutinecount=4gofunc228857goroutinecount=4gofunc228858goroutinecount=4gofunc228859goroutinecount=4gofunc228860goroutinecount=4gofunc228861goroutinecount=4gofunc228862goroutinecount=4gofunc228863goroutinecount=4gofunc228864goroutinecount=4gofunc228865goroutinecount=4gofunc228866goroutinecount=4gofunc228867goroutinecount=4//...这样我们程序就不会再造成资源爆炸而崩溃。而且运行go的数量控制住了在buffer为3的这个范围内。
方法四:利用无缓冲channel与任务发送/执行分离方式signal:killed0执行流程大致如下,这里实际上是将任务的发送和执行做了业务上的分离。使得消息出去,输入SendTask的频率可设置、执行Goroutine的数量也可设置。也就是既控制输入(生产),又控制输出(消费)。使得可控更加灵活。这也是很多Go框架的Worker工作池的最初设计思想理念。
如下图:
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