标签：这不 image 为什么 sleep 并行 等等 code after pytho
以下设计模式和应用场景来自Google IO上的关于Goroutine的PPT:https://talks.golang.org/2012/concurrency.slide
本文的示例代码在: https://github.com/hit9/Go-patterns-with-channel
在Python中我们可以使用Go中我们可以使用信道来制造生成器(一种lazy load类似的东西)。
当然我们的信道并不是简单的做阻塞主线的功能来使用的哦。
下面是一个制作自增整数生成器的例子，直到主线向信道索要数据，我们才添加数据到信道
func xrange() chan int{ // xrange用来生成自增的整数
var ch chan int = make(chan int)
go func() { // 开出一个goroutine
for i := 0; ; i++ {
ch <- i // 直到信道索要数据，才把i添加进信道
}
}()
return ch
}
func main() {
generator := xrange()
for i:=0; i < 1000; i++ { // 我们生成1000个自增的整数！
fmt.Println(<-generator)
}
}
比如我们加载一个网站的时候，例如我们登入新浪微博，我们的消息数据应该来自一个独立的服务，这个服务只负责 返回某个用户的新的消息提醒。
如下是一个使用示例:
func get_notification(user string) chan string{
/*
* 此处可以查询数据库获取新消息等等..
*/
notifications := make(chan string)
go func() { // 悬挂一个信道出去
notifications <- fmt.Sprintf("Hi %s, welcome to weibo.com!", user)
}()
return notifications
}
func main() {
jack := get_notification("jack") // 获取jack的消息
joe := get_notification("joe") // 获取joe的消息
// 获取消息的返回
fmt.Println(<-jack)
fmt.Println(<-joe)
}
上面的例子都使用一个信道作为返回值，可以把信道的数据合并到一个信道的。 不过这样的话，我们需要按顺序输出我们的返回值（先进先出）。
如下，我们假设要计算很复杂的一个运算 100-x , 分为三路计算， 最后统一在一个信道中取出结果:
func do_stuff(x int) int { // 一个比较耗时的事情，比如计算
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) * time.Millisecond) //模拟计算
return 100 - x // 假如100-x是一个很费时的计算
}
func branch(x int) chan int{ // 每个分支开出一个goroutine做计算并把计算结果流入各自信道
ch := make(chan int)
go func() {
ch <- do_stuff(x)
}()
return ch
}
func fanIn(chs... chan int) chan int {
ch := make(chan int)
for _, c := range chs {
// 注意此处明确传值
go func(c chan int) {ch <- <- c}(c) // 复合
}
return ch
}
func main() {
result := fanIn(branch(1), branch(2), branch(3))
for i := 0; i < 3; i++ {
fmt.Println(<-result)
}
}
Go有一个语句叫做 如下的程序是select的一个使用例子，我们监视三个信道的数据流出并收集数据到一个信道中。
func foo(i int) chan int {
c := make(chan int)
go func () { c <- i }()
return c
}
func main() {
c1, c2, c3 := foo(1), foo(2), foo(3)
c := make(chan int)
go func() { // 开一个goroutine监视各个信道数据输出并收集数据到信道c
for {
select { // 监视c1, c2, c3的流出，并全部流入信道c
case v1 := <- c1: c <- v1
case v2 := <- c2: c <- v2
case v3 := <- c3: c <- v3
}
}
}()
// 阻塞主线，取出信道c的数据
for i := 0; i < 3; i++ {
fmt.Println(<-c) // 从打印来看我们的数据输出并不是严格的1,2,3顺序
}
}
有了select, 我们在 多路复合中的示例代码中的函数
func fanIn(branches ... chan int) chan int {
c := make(chan int)
go func() {
for i := 0 ; i < len(branches); i++ { //select会尝试着依次取出各个信道的数据
select {
case v1 := <- branches[i]: c <- v1
}
}
}()
return c
}
使用select的时候，有时需要超时处理, 其中的timeout信道相当有趣:
timeout := time.After(1 * time.Second) // timeout 是一个计时信道, 如果达到时间了，就会发一个信号出来
for is_timeout := false; !is_timeout; {
select { // 监视信道c1, c2, c3, timeout信道的数据流出
case v1 := <- c1: fmt.Printf("received %d from c1", v1)
case v2 := <- c2: fmt.Printf("received %d from c2", v2)
case v3 := <- c3: fmt.Printf("received %d from c3", v3)
case <- timeout: is_timeout = true // 超时
}
}
在Go并发与并行笔记一我们已经讲过信道的一个很重要也很平常的应用，就是使用无缓冲信道来阻塞主线，等待goroutine结束。
这样我们不必再使用timeout。
那么对上面的timeout来结束主线的方案作个更新：
func main() {
c, quit := make(chan int), make(chan int)
go func() {
c <- 2 // 添加数据
quit <- 1 // 发送完成信号
} ()
for is_quit := false; !is_quit; {
select { // 监视信道c的数据流出
case v := <-c: fmt.Printf("received %d from c", v)
case <-quit: is_quit = true // quit信道有输出，关闭for循环
}
}
}
简单地来说，数据从一端流入，从另一端流出，看上去好像一个链表，不知道为什么要取这么个尴尬的名字。。
菊花链的英文名字叫做: Daisy-chain, 它的一个应用就是做过滤器，比如我们来筛下100以内的素数(你需要先知道什么是筛法)
程序有详细的注释，不再说明了。
/*
* 利用信道菊花链筛法求某一个整数范围的素数
* 筛法求素数的基本思想是：把从1开始的、某一范围内的正整数从小到大顺序排列，
* 1不是素数，首先把它筛掉。剩下的数中选择最小的数是素数，然后去掉它的倍数。
* 依次类推，直到筛子为空时结束
*/
package main
import "fmt"
func xrange() chan int{ // 从2开始自增的整数生成器
var ch chan int = make(chan int)
go func() { // 开出一个goroutine
for i := 2; ; i++ {
ch <- i // 直到信道索要数据，才把i添加进信道
}
}()
return ch
}
func filter(in chan int, number int) chan int {
// 输入一个整数队列，筛出是number倍数的, 不是number的倍数的放入输出队列
// in: 输入队列
out := make(chan int)
go func() {
for {
i := <- in // 从输入中取一个
if i % number != 0 {
out <- i // 放入输出信道
}
}
}()
return out
}
func main() {
const max = 100 // 找出100以内的所有素数
nums := xrange() // 初始化一个整数生成器
number := <-nums // 从生成器中抓一个整数(2), 作为初始化整数
for number <= max { // number作为筛子，当筛子超过max的时候结束筛选
fmt.Println(number) // 打印素数, 筛子即一个素数
nums = filter(nums, number) //筛掉number的倍数
number = <- nums // 更新筛子
}
}
信道可以做生成器使用，作为一个特殊的例子，它还可以用作随机数生成器。如下是一个随机01生成器:
func rand01() chan int {
ch := make(chan int)
go func () {
for {
select { //select会尝试执行各个case, 如果都可以执行，那么随机选一个执行
case ch <- 0:
case ch <- 1:
}
}
}()
return ch
}
func main() {
generator := rand01() //初始化一个01随机生成器
//测试，打印10个随机01
for i := 0; i < 10; i++ {
fmt.Println(<-generator)
}
}
我们刚才其实已经接触了信道作为定时器, time包里的 看看我们的定时器吧！
/*
* 利用信道做定时器
*/
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func timer(duration time.Duration) chan bool {
ch := make(chan bool)
go func() {
time.Sleep(duration)
ch <- true // 到时间啦！
}()
return ch
}
func main() {
timeout := timer(time.Second) // 定时1s
for {
select {
case <- timeout:
fmt.Println("already 1s!") // 到时间
return //结束程序
}
}
}
Google的应用场景例子。
本篇主要总结了使用信道, goroutine的一些设计模式。
标签：这不 image 为什么 sleep 并行 等等 code after pytho
原文地址：http://www.cnblogs.com/zhangym/p/6237529.html
