Golang协程,通道详解

进程、线程以及并行、并发

关于进程和线程

进程(Process)就是程序在操作系统中的一次执行过程,是系统进行资源分配和调度的基本单位,进程是一个动态概念,是程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位,每一个进程都有一个自己的地址空间。
一个进程至少有 5 种基本状态,它们是:初始态,执行态,等待状态,就绪状态,终止状态。
通俗的讲进程就是一个正在执行的程序。
线程 是进程的一个执行实例,是程序执行的最小单元,它是比进程更小的能独立运行的基本单位;
一个进程可以创建多个线程,同一个进程中的多个线程可以并发执行,一个程序要运行的话至少有一个进程。

关于并行和并发

并发:多个线程同时竞争一个位置,竞争到的才可以执行,每一个时间段只有一个线程在执行。
并行:多个线程可以同时执行,每一个时间段,可以有多个线程同时执行。
总结而言:
多线程程序在单核 CPU 上面运行就是并发
多线程程序在多核 CUP 上运行就是并行。
如果线程数大于 CPU 核数,则多线程程序在多个 CPU 上面运行既有并行又有并发;

 Golang 中的协程(goroutine)以及主线程

golang 中的主线程:(可以理解为线程/也可以理解为进程),在一个 Golang 程序的主线程上可以起多个协程
Golang 中多协程可以实现并行或者并发。
协程:可以理解为用户级线程,这是 对内核透明的,也就是系统并不知道有协程的存在 ,是完全由用户自己的程序进行调度的。Golang 的一大特色就是从语言层面原生支持协程,在函数或者方法前面加 go 关键字就可创建一个协程。可以说 Golang 中的协程就是goroutine 。
Golang 中的多协程有点类似其他语言中的多线程。
多协程和多线程:Golang 中每个 goroutine (协程) 默认占用内存远比 Java 、C 的线程少。 OS 线程(操作系统线程)一般都有固定的栈内存(通常为 2MB 左右),一个 goroutine (协程) 占用内存非常小,只有 2KB 左右,多协程 goroutine 切换调度开销方面远比线程要少。 这也是为什么越来越多的大公司使用 Golang 的原因之一。

Goroutine 的使用

案例如下:
package mainimport("fmt""time"
)// 在主线程中也每隔10毫输出"卫宫士郎", 输出2次后,退出程序
// 要求主线程和goroutine同时执行
func test() {for i := 0; i < 10; i++ {fmt.Println("test() 测试专用..........")time.Sleep(time.Millisecond * 100)}
}func main(){go test()for i := 1; i <=2; i++ {fmt.Println("main () 卫宫士郎")time.Sleep(time.Millisecond*10)}}

暴露出一个问题:主线程执行完毕后即使协程没有执行完毕

所以我们对代码进行改造,可以让主线程和协程并行的同时,主线程执行完毕还不会同时带领协程退出运行。

 注意:
1、主线程执行完毕后即使协程没有执行完毕程序也会退出

2、协程可以在主线程没有执行完毕前提前退出协程是否执行完毕不会影响主线程的执行为了保证我们的程序可以顺利执行我们想让协程执行完毕后在执行主进程退出。

这个时候我们可以使用sync.WaitGroup 等待协程执行完毕

 sync.WaitGroup

sync.WaitGroup 可以实现主线程等待协程执行完毕。
package mainimport("fmt""time""sync"
)// 在主线程中也每隔10毫输出"卫宫士郎", 输出2次后,退出程序
// 要求主线程和goroutine同时执行
//主线程退出后所有的协程无论有没有执行完毕都会退出,所以我们在主进程中可以通过WaitGroup等待协程执行完毕
var sw sync.WaitGroupfunc test() {for i := 0; i < 10; i++ {fmt.Println("test() 测试专用..........")time.Sleep(time.Millisecond * 100)}sw.Done() //协程计数器-1
}func main(){sw.Add(1) //协程计数器+1go test()//表示开启一个协程for i := 1; i <=2; i++ {fmt.Println("main () 卫宫士郎")time.Sleep(time.Millisecond*10)}sw.Wait() //等待协程执行完毕...fmt.Println("主线程执行完毕、、、、、、")
}

启动多个 Goroutine 

package mainimport("fmt""time""sync"
)// 多个协程Goroutine启动var sw sync.WaitGroupfunc test0() {for i := 0; i < 5; i++ {fmt.Println("test0() 测试专用..........")time.Sleep(time.Millisecond * 100)}sw.Done() //协程计数器-1
}func test1() {for i := 0; i < 5; i++ {fmt.Println("test1() 测试专用..........")time.Sleep(time.Millisecond * 100)}sw.Done() //协程计数器-1
}func main(){sw.Add(1) //协程计数器+1go test0()//表示开启一个协程sw.Add(1)//协程计数器+1go test1()//表示开启一个协程for i := 1; i <=2; i++ {fmt.Println("main () 卫宫士郎")time.Sleep(time.Millisecond*10)}sw.Wait() //等待协程执行完毕...fmt.Println("主线程执行完毕、、、、、、")
}

多次执行上面的代码,会发现每次打印的数字的顺序都不一致。这是因为 10 个 goroutine
是并发执行的,而 goroutine 的调度是随机的。

设置 Golang 并行运行的时候占用的 cup 数量

Go 运行时的调度器使用 GOMAXPROCS 参数来确定需要使用多少个 OS 线程来同时执行 Go 代码。默认值是机器上的 CPU 核心数。例如在一个 8 核心的机器上,调度器会把 Go 代码同时调度到 8 OS 线程上。
Go 语言中可以通过 runtime.GOMAXPROCS() 函数设置当前程序并发时占用的 CPU 逻辑核心数。
Go1.5 版本之前,默认使用的是单核心执行。 Go1.5 版本之后,默认使用全部的 CPU 逻辑核心数。
package mainimport ("fmt""runtime"
)func main() {//获取当前计算机上面的Cup个数cpuNum := runtime.NumCPU()fmt.Println("cpuNum=", cpuNum)//可以自己设置使用多个cpuruntime.GOMAXPROCS(cpuNum - 1)fmt.Println("设置完成")
}//cpuNum= 8
//设置完成

来求一个素数的操作如下:

package mainimport ("fmt""time"
)func main() {start := time.Now().Unix()fmt.Println(start)for num := 2; num < 10; num++ {var flag = truefor i := 2; i < num; i++ {if num%i == 0 {flag = falsebreak}}if  flag {fmt.Println(num, "是素数")}}end := time.Now().Unix()fmt.Println(end)fmt.Println(end-start) }

goroutine  for循环实现

package mainimport ("fmt""sync""time"
)//需求:要统计1-120000的数字中那些是素数?goroutine  for循环实现/*
1 协程  统计  1-300002 协程  统计  30001-600003 协程  统计  60001-900004 协程  统计  90001-120000// start:(n-1)*30000+1       end:n*30000
*/
var wg sync.WaitGroupfunc test(n int) {for num := (n-1)*30000 + 1; num < n*30000; num++ {if num > 1 {var flag = truefor i := 2; i < num; i++ {if num%i == 0 {flag = falsebreak}}if flag {// fmt.Println(num, "是素数")}}}wg.Done()
}func main() {for i := 1; i <= 4; i++ {wg.Add(1)go test(i)}wg.Wait()fmt.Println("执行完毕")}

Channel 管道

channel

单纯地将函数并发执行是没有意义的。

函数与函数间需要交换数据才能体现并发执行函数的意义。

虽然可以使用共享内存进行数据交换,但是共享内存在不同的goroutine中容易发生竞态问题。为了保证数据交换的正确性,必须使用互斥量对内存进行加锁,这种做法势必造成性能问题。

Go语言的并发模型是CSP(Communicating Sequential Processes),提倡通过通信共享内存而不是通过共享内存而实现通信。

如果说goroutine是Go程序并发的执行体,channel就是它们之间的连接。

channel是可以让一个goroutine发送特定值到另一个goroutine的通信机制。

Go 语言中的通道(channel)是一种特殊的类型。通道像一个传送带或者队列,总是遵循先入先出(First In First Out)的规则,保证收发数据的顺序。每一个通道都是一个具体类型的导管,也就是声明channel的时候需要为其指定元素类型。

channel类型

channel是一种类型,一种引用类型。声明通道类型的格式如下:

    var 变量 chan 元素类型  

举几个例子:

    var ch1 chan int   // 声明一个传递整型的通道var ch2 chan bool  // 声明一个传递布尔型的通道var ch3 chan []int // 声明一个传递int切片的通道    

创建channel

通道是引用类型,通道类型的空值是nil。

var ch chan int
fmt.Println(ch) // <nil>
package mainimport "fmt"func main() {ch1 := make(chan int ,4)ch1<- 1ch1<- 2ch1<- 3ch2 := ch1ch2<-4<-ch1<-ch1<-ch1d:= <-ch1fmt.Println(d)
}//4

副本ch2的值添加后,取出ch1的值改变了

声明的通道后需要使用make函数初始化之后才能使用。

创建channel的格式如下:

    make(chan 元素类型, [缓冲大小])   

channel的缓冲大小是可选的。

举几个例子:

//创建一个能存储 10 个 int 类型数据的管道
ch1 := make(chan int, 10)
//创建一个能存储 4 个 bool 类型数据的管道
ch2 := make(chan bool, 4)
//创建一个能存储 3 个[]int 切片类型数据的管道
ch3 := make(chan []int, 3)
package mainimport "fmt"func main() {//创建channelch := make(chan int, 3)//2、给管道里面存储数据ch <- 12ch <- 33ch <- 3234//获取管道里面的内容a := <-chfmt.Println(a) //12<-ch //从管道里面取值   //33c := <-chfmt.Println(c) //3234ch <- 1ch <- 22//打印管道的长度和容量fmt.Printf("值:%v 容量:%v 长度%v\n", ch, cap(ch), len(ch)) 
}

已经消费了的,就相当于没有,再添加的从新算 

channel操作

通道有发送(send)、接收(receive)和关闭(close)三种操作。

发送和接收都使用<-符号。

现在我们先使用以下语句定义一个通道:

ch := make(chan int)    

发送

将一个值发送到通道中。

ch <- 10 // 把10发送到ch中   

接收

从一个通道中接收值。

x := <- ch // 从ch中接收值并赋值给变量x
<-ch       // 从ch中接收值,忽略结果   

关闭

我们通过调用内置的close函数来关闭通道。

    close(ch)   

 关于关闭通道需要注意的事情是,只有在通知接收方goroutine所有的数据都发送完毕的时候才需要关闭通道。通道是可以被垃圾回收机制回收的,它和关闭文件是不一样的,在结束操作之后关闭文件是必须要做的,但关闭通道不是必须的。

关闭后的通道有以下特点:

    1.对一个关闭的通道再发送值就会导致panic。2.对一个关闭的通道进行接收会一直获取值直到通道为空。3.对一个关闭的并且没有值的通道执行接收操作会得到对应类型的零值。4.关闭一个已经关闭的通道会导致panic。  

管道阻塞

无缓冲的通道

如果创建管道的时候没有指定容量,那么我们可以叫这个管道为无缓冲的管道
无缓冲的管道又称为阻塞的管道。我们来看一下下面的代码:
package main
import ("fmt"
)func main() {ch := make(chan int)ch <- 123fmt.Println("传递成功......")
}   

上面这段代码能够通过编译,但是执行的时候会出现以下错误:

fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!goroutine 1 [chan send]:
main.main()E:/goroutine_channel_demo/route_demo/main.go:8 +0x31
exit status 2

为什么会出现死锁

因为我们使用ch := make(chan int)创建的是无缓冲的通道,无缓冲的通道只有在有接收值的时候才能发送值。(小区没代收快递点,需要快递小哥直接送到手上)

上面的代码会阻塞在ch <- i这一行代码形成死锁

因为我们使用ch := make(chan int)创建的是无缓冲的通道,无缓冲的通道只有在有人接收值的时候才能发送值。

上面的代码会阻塞在ch <- 123这一行代码形成死锁,那如何解决这个问题呢?

一种方法是启用一个goroutine去接收值,例如:

func recv(c chan int) {ret := <-cfmt.Println("接收成功", ret)
}
func main() {ch := make(chan int)go recv(ch) // 启用goroutine从通道接收值ch <- 10fmt.Println("发送成功")
}   

无缓冲通道上的发送操作会阻塞,直到另一个goroutine在该通道上执行接收操作,这时值才能发送成功,两个goroutine将继续执行。

有缓冲的通道

解决上面问题的方法还有一种就是使用有缓冲区的通道。

package main
import ("fmt"
)// func recover(ch chan int){
// 	rec := <- ch
// 	fmt.Println("接收成功",rec)
// }func main() {ch := make(chan int,1)// go recover(ch)ch <- 123fmt.Println("传递成功......")
}   

只要通道的容量大于零,那么该通道就是有缓冲的通道,通道的容量表示通道中能存放元素的数量。(小区快递格子就一个,你取走了,别人能再放)

 循环遍历管道数据

循环的话,我们就会提到for,但是for有两种循环形式

for range 和 for 用两种方式来操作

for range循环遍历管道的值  ,注意:管道没有key

package mainimport "fmt"func main() {ch1 := make(chan int,5)for i := 1; i <= 5; i++ {ch1 <- i}for v := range ch1 {fmt.Println(v)}}

我们发现虽然可以正常编译,运行,但是会出现如下情况:

1
2
3
4
5
fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!goroutine 1 [chan receive]:
main.main()E:/goroutine_channel_demo/route_demo/main.go:14 +0xb4
exit status 2

这样也会产生死锁,使用for range遍历通道,当通道被关闭的时候就会退出for range,如果没有关闭管道就会报错fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!

如果通过for range循环的方式来从管道取数据,在插入数据的时候一定要close()

package main
import ("fmt"
)func main() {var ch1 = make(chan int, 5)for i := 1; i <= 5; i++ {ch1 <- i}close(ch1) //关闭管道//for range循环遍历管道的值  ,注意:管道没有keyfor v := range ch1 {fmt.Println(v)}
}

通过内置的close()函数关闭channel(如果你的管道不往里存值或者取值的时候一定记得关闭管道)

 第二种方法

package main
import ("fmt"
)func main() {//通过for循环遍历管道的时候管道可以不关闭var ch2 = make(chan int, 5)for i := 1; i <= 5; i++ {ch2 <- i}for j := 0; j < 5; j++ {fmt.Println(<-ch2)}
}

并发安全和锁

有时候在Go代码中可能会存在多个goroutine同时操作一个资源(临界区),这种情况会发生竞态问题(数据竞态)。

互斥锁

互斥锁是传统并发编程中对共享资源进行访问控制的主要手段,它由标准库 sync 中的 Mutex结构体类型表示。sync.Mutex 类型只有两个公开的指针方法,Lock 和 Unlock。Lock 锁定当前的共享资源,Unlock 进行解锁
package mainimport ("fmt""sync""time"
)var count = 0
var sw sync.WaitGroupvar mutex sync.Mutexfunc test() {mutex.Lock()count++fmt.Println("the count is : ", count)time.Sleep(time.Millisecond)mutex.Unlock()sw.Done()
}func main() {for r := 0; r < 20; r++ { //开启20个协程来进行这个操作wg.Add(1)go test()}sw.Wait()}
使用互斥锁能够保证同一时间有且只有一个 goroutine 进入临界区,其他的 goroutine 则在等 待锁;当互斥锁释放后,等待的 goroutine 才可以获取锁进入临界区,多个 goroutine 同时等
待一个锁时,唤醒的策略是随机的。
虽然使用互斥锁能解决资源争夺问题,但是并不完美,通过全局变量加锁同步来实现通讯,
并不利于多个协程对全局变量的读写操作。这个时候我们也可以通过另一种方式来实现上面
的功能管道(Channel)

读写互斥锁

互斥锁是完全互斥的,但是有很多实际的场景下是读多写少的当我们并发的去读取一个资源不涉及资源修改的时候是没有必要加锁的,这种场景下使用读写锁是更好的一种选择。

读写锁在Go语言中使用sync包中的RWMutex类型。

读写锁分为两种:读锁和写锁。当一个goroutine获取读锁之后,其他的goroutine如果是获取读锁会继续获得锁,如果是获取写锁就会等待;

当一个goroutine获取写锁之后,其他的goroutine无论是获取读锁还是写锁都会等待。

package mainimport("fmt""sync""time"
)var (x      int64wg     sync.WaitGrouplock   sync.Mutexrwlock sync.RWMutex
)func write() {// lock.Lock()   // 加互斥锁rwlock.Lock() // 加写锁x = x + 1time.Sleep(10 * time.Millisecond) // 假设读操作耗时10毫秒fmt.Println("=========进行写操作")rwlock.Unlock()                   // 解写锁// lock.Unlock()                     // 解互斥锁wg.Done()
}func read() {// lock.Lock()                  // 加互斥锁rwlock.RLock()               // 加读锁time.Sleep(time.Millisecond) // 假设读操作耗时1毫秒fmt.Println("=========进行读操作")rwlock.RUnlock()             // 解读锁// lock.Unlock()                // 解互斥锁wg.Done()
}func main() {for i := 0; i < 3; i++ {wg.Add(1)go write()}for i := 0; i < 10; i++ {wg.Add(1)go read()}wg.Wait()}/**/
总结:
当我们对一个不会变化的数据只做“读”操作的话,是不存在资源竞争的问题的。
因为数据是不变的,不管怎么读取,多少 goroutine 同时读取,都是可以的。
所以问题不是出在“读”上,主要是修改,也就是“写”。
修改的数据要同步,这样其他goroutine 才可以感知到。
所以真正的互斥应该是读取和修改、修改和修改之间,读和读是没有互斥操作的必要的。
因此,衍生出另外一种锁,叫做读写锁
读写锁可以让 多个读操作并发,同时读取 ,但是 对于写操作是完全互斥 的。
(也就是说,当一个 goroutine 进行写操作的时候,其他 goroutine 既不能进行读操作,也不能进行写操作)

Goroutine 结合 Channel 管道

需求 1

定义两个方法,一个方法给管道里面写数据,一个给管道里面读取数据。要求同步进行。
1 、开启一个 fn1 的的协程给向管道 inChan 中写入 100 条数据
2 、开启一个 fn2 的协程读取 inChan 中写入的数据
3 、注意: fn1 fn2 同时操作一个管道
4 、主线程必须等待操作完成后才可以退出
package mainimport ("fmt""sync""time"
)
//这是一个无缓存通道案例
//定义sync等待协程完毕
var wg sync.WaitGroupfunc fn1(intChan chan int) {for i := 0; i < 10; i++ {intChan <- i + 1fmt.Println("写入数据=", i+1)time.Sleep(time.Millisecond * 100)}close(intChan)  //写入操作完毕,关闭写入的协程wg.Done()
}
func fn2(intChan chan int) {for v := range intChan {  //通道回显只有一个值fmt.Printf("读到数据=%v\n", v)time.Sleep(time.Millisecond * 50)}wg.Done()
}
func main() {allChan := make(chan int, 100)wg.Add(1)go fn1(allChan)wg.Add(1)go fn2(allChan)wg.Wait()fmt.Println("读取完毕...")
}

 需求 2

goroutine 结合 channel 实现统计 1-120 的数字中那些是素数?

package mainimport("fmt""sync"
)var sw sync.WaitGroup
//向 intChan放入 1-120个数,创建协程
func putNum(intChan chan int ){for i := 0; i < 120; i++ {intChan <- i}close(intChan)sw.Done()
}// 从 intChan取出数据,并判断是否为素数,如果是,就把得到的素数放在primeChanfunc primeNum(intChan chan int,primeChan chan int, exitChan chan bool ){for num := range intChan {var flag = truefor i := 2; i < num; i++ {if num%i == 0 {flag = falsebreak}}if flag {primeChan <- num //num是素数}
}//要关闭 primeChan// close(primeChan) //如果一个channel关闭了就没法给这个channel发送数据了//什么时候关闭primeChan?//给exitChan里面放入一条数据exitChan <- true sw.Done()}//printPrime打印素数的方法
func printPrime(primeChan chan int) {for v := range primeChan {fmt.Println(v)}sw.Done()
}func main(){intChan := make(chan int,1000) //在intchan中放入数字primeChan := make(chan int,1000) //从 intChan取出数据,判断是否是素数exitChan := make(chan bool ,20) //标识primeChan close,内部数据满足设定的缓存数量就关闭//存放数字的协程sw.Add(1)go putNum(intChan)//统计素数的协程for i := 0; i < 20; i++ {   //你要开启几个primechan的协程就写几个,对应的exitchan要一致sw.Add(1)go primeNum(intChan ,primeChan , exitChan )}//打印素数的协程sw.Add(1)go printPrime(primeChan)//判断exitChan是否存满值sw.Add(1)go func() {for i := 0; i < 20; i++ {<-exitChan}close(primeChan) //关闭primeChansw.Done()}()sw.Wait()fmt.Println("执行完毕....")}

单向管道

有的时候我们会将管道作为参数在多个任务函数间传递,很多时候我们在不同的任务函数中使用管道都会对其进行限制,比如限制管道在函数中只能发送或只能接收。
案例如下:
package mainimport "fmt"//单向管道
func main() {// 1、在默认情况下下,管道是双向ch := make(chan int, 2)ch <- 1ch <- 2a := <-chb := <-chfmt.Println(a, b) //1,2// 2、管道声明为只写ch1 := make(chan<- int, 2)ch1 <- 10ch1 <- 12// <-ch1   //receive from send-only type chan<- int// 3、管道声明为只读ch2 := make(<-chan int, 2)ch2 <- 3c := <-ch2fmt.Println(c) //.\main.go:25:2: invalid operation: cannot send to receive-only channel ch2 (variable of type <-chan int)}

修改之前的案例如下:

package mainimport ("fmt""sync""time"
)
//这是一个无缓存通道案例
//定义sync等待协程完毕
var wg sync.WaitGroupfunc fn1(intChan chan<- int) {for i := 0; i < 10; i++ {intChan <- i + 1fmt.Println("写入数据=", i+1)time.Sleep(time.Millisecond * 100)}close(intChan)  //写入操作完毕,关闭写入的协程wg.Done()
}
func fn2(intChan <-chan int) {for v := range intChan {  //通道回显只有一个值fmt.Printf("读到数据=%v\n", v)time.Sleep(time.Millisecond * 50)}wg.Done()
}
func main() {allChan := make(chan int, 100)wg.Add(1)go fn1(allChan)wg.Add(1)go fn2(allChan)wg.Wait()fmt.Println("读取完毕...")
}/*
写入数据= 1
读到数据=1
写入数据= 2
读到数据=2
写入数据= 3
读到数据=3
写入数据= 4
读到数据=4
写入数据= 5
读到数据=5
写入数据= 6
读到数据=6
写入数据= 7
读到数据=7
写入数据= 8
读到数据=8
写入数据= 9
读到数据=9
写入数据= 10
读到数据=10
读取完毕...
*/

 select 多路复用

在某些场景下我们需要同时从多个通道接收数据,这个时候就可以用到golang中给我们提供的select多路复用

如果只想在main方法内进行,就可以用这个方法,其他的就是定义协程了

使用select来获取channel里面的数据的时候不需要关闭channel

package mainimport("fmt""time"
)func main(){
// 在某些场景下我们需要同时从多个通道接收数据,这个时候就可以用到golang中给我们提供的select多路复用//如果只想在main方法内进行,就可以用这个方法,其他的就是定义协程了//1.定义一个管道 10个数据int
intoChan := make(chan int ,10)
for i := 0; i < 10; i++ {intoChan <- i
}
//2.定义一个管道 5个数据string
stringChan := make(chan string,5)
for i := 0; i < 5; i++ {stringChan <- "卫宫士郎" 
}
//定义一个for的无限循环
for{select{case value := <- intoChan:fmt.Printf("从 intChan 读取的数据%d\n", value)case value := <-stringChan:fmt.Printf("从 stringChan 读取的数据%v\n", value)time.Sleep(time.Millisecond * 50)default:fmt.Printf("数据获取完毕")return //注意退出...}
}}/*
从 stringChan 读取的数据卫宫士郎
从 stringChan 读取的数据卫宫士郎
从 intChan 读取的数据0
从 intChan 读取的数据1
从 stringChan 读取的数据卫宫士郎
从 intChan 读取的数据2
从 intChan 读取的数据3
从 stringChan 读取的数据卫宫士郎
从 intChan 读取的数据4
从 stringChan 读取的数据卫宫士郎
从 intChan 读取的数据5
从 intChan 读取的数据6
从 intChan 读取的数据7
从 intChan 读取的数据8
从 intChan 读取的数据9
数据获取完毕*/
select 的使用类似于 switch 语句,它有一系列 case 分支和一个默认的分支。每个 case 会对
应一个管道的通信(接收或发送)过程。
select 会一直等待,直到某个 case 的通信操作完成 时,就会执行 case 分支对应的语句。

Goroutine Recover 解决协程中出现的 Panic

defer + recover

延迟执行(定义的func自执行函数出现问题就交给defer)其他的协程还可以继续进行

package mainimport ("fmt""time"
)//函数
func test0() {for i := 0; i < 10; i++ {time.Sleep(time.Millisecond * 50)fmt.Println("远坂凛")}
}//函数
func test1() {//这里我们可以使用defer + recover //延迟执行(定义的func自执行函数出现问题就交给defer)//其他的协程还可以继续进行defer func() {//捕获test抛出的panicif err := recover(); err != nil {fmt.Println("test1() 发生错误", err)}}()//定义了一个mapvar myMap map[int]stringmyMap[0] = "golang" //error}func main() {go test0()go test1()//防止主进程退出这里使用time.Sleep演示,搭建也可以用sync.WaitGrouptime.Sleep(time.Second)
}

注意,调用recover()来捕获 goroutine 恐慌只在一个defer函数内部有用;否则,该函数将返回nil并且没有其他作用。这是因为defer函数也是在周围函数恐慌时执行的。

在 Go 中,panic是一个停止普通流程的内置函数:

func main() {fmt.Println("a")panic("foo")fmt.Println("b")
}

该代码打印a,然后在打印b之前停止:

a
panic: foogoroutine 1 [running]:
main.main()main.go:7 +0xb3

一旦恐慌被触发,它将继续在调用栈中向上运行,直到当前的 goroutine 返回或者panicrecover捕获:

func main() {defer func() {                       // ❶if r := recover(); r != nil {fmt.Println("recover", r)}}()f()                                  // ❷
}func f() {fmt.Println("a")panic("foo")fmt.Println("b")
}

❶ 延迟闭包内调用recover

❷ 调用ff恐慌。这种恐慌被前面的recover所抓住。

f函数中,一旦panic被调用,就停止当前函数的执行,并向上调用栈:main。在main中,因为恐慌是由recover引起的,所以并不停止 goroutine:

a
recover foo

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一.LVS-DR工作模式原理和特点 1.工作模式 2.模式特点 二.构建环境 1.五台关闭防火墙&#xff0c;关闭selinux&#xff0c;拥有固定IP&#xff0c;部署有http服务的虚拟机&#xff0c;LVS设备下载ipvsadm工具&#xff0c;NFS 设备需要下载rpcbind和nfs-utils 2.实现功能 3…

图数据库_Neo4j中文版_Centos7.9安装Neo4j社区版3.5.9_基于jdk1.8---Neo4j图数据库工作笔记0012

由于我们在国内使用啊,具体还是要用中文版滴,找了好久这个neo4j,原来还是有中文版的, https://we-yun.com/doc/neo4j-chs/ 中文版下载地址在这里: 所有版本都在这里了,需要哪个自己去下载就可以了,要注意下载以后,参考: https://we-yun.com/blog/prod-56.html 在这个位置下载…

YOLOv8改进后效果

数据集 自建铁路障碍数据集-包含路障&#xff0c;人等少数标签。其中百分之八十作为训练集&#xff0c;百分之二十作为测试集 第一次部署 版本&#xff1a;YOLOv5 训练50epoch后精度可达0.94 mAP可达0.95.此时未包含任何改进操作 第二次部署 版本&#xff1a;YOLOv8改进版本 首…

linux——mysql的高可用MHA

目录 一、概述 一、概念 二、组成 三、特点 四、工作原理 二、案例 三、构建MHA 一、基础环境 二、ssh免密登录 三、主从复制 master slave1 四、MHA安装 一、环境 二、安装node 三、安装manager 一、概述 一、概念 MHA&#xff08;MasterHigh Availability&a…

最强自动化测试框架Playwright(37)-网络

介绍 Playwright 提供 API 来监控和修改浏览器网络流量&#xff0c;包括 HTTP 和 HTTPS。页面执行的任何请求&#xff0c;包括 XHR 和获取请求&#xff0c;都可以被跟踪、修改和处理。 模拟接口 查看我们的 API 模拟指南&#xff0c;了解有关如何 模拟 API 请求&#xff0c…

Sentinel规则持久化

首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中&#xff0c;接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。 示例代码&#xff1a; 1.编写处理类 //规则持久化 public class FilePersistence implements InitFunc {Value("spring.application:n…

java+springboot+mysql银行管理系统

项目介绍&#xff1a; 使用javaspringbootmysql开发的银行管理系统&#xff0c;系统包含超级管理员、管理员、客户角色&#xff0c;功能如下&#xff1a; 超级管理员&#xff1a;管理员管理&#xff1b;客户管理&#xff1b;卡号管理&#xff08;存款、取款、转账&#xff09…

GRPC 学习记录

GRPC 安装 安装 grpcio、grpcio-tools、protobuf、 pip install grpcio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install grpcio-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install protobuf -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple常用类型 p…

pytorch3d成功安装

一、pytorch3d是什么&#xff1f; PyTorch3D的目标是帮助加速深度学习和3D交叉点的研究。3D数据比2D图像更复杂&#xff0c;在从事Mesh R-CNN和C3DPO等项目时&#xff0c;我们遇到了一些挑战&#xff0c;包括3D数据表示、批处理和速度。我们开发了许多有用的算子和抽象&#xf…

tauri-react:快速开发跨平台软件的架子,支持自定义头部UI拖拽移动和窗口阴影效果

tauri-react 一个使用 taurireacttsantd 开发跨平台软件的模板&#xff0c;支持窗口头部自定义和窗口阴影&#xff0c;不用再自己做适配了&#xff0c;拿来即用&#xff0c;非常 nice。而且已经封装好了 tauri 的 http 请求工具&#xff0c;省去很多弯路。 开原地址&#xff…

如何基于 ACK Serverless 快速部署 AI 推理服务

作者&#xff1a;元毅 随着 AI 浪潮的到来&#xff0c;各种 AI 应用层出不穷&#xff0c;众所周知 AI 应用对 GPU 资源强烈依赖&#xff0c;但 GPU 很昂贵&#xff0c;如何降低 GPU 资源使用成本成为用户首要问题。而 AI 与 Serverless 技术结合&#xff0c;完全可以达到按需使…

Electron入门,项目启动。

electron 简单介绍&#xff1a; 实现&#xff1a;HTML/CSS/JS桌面程序&#xff0c;搭建跨平台桌面应用。 electron 官方文档&#xff1a; [https://electronjs.org/docs] 本文是基于以下2篇文章且自行实践过的&#xff0c;可行性真实有效。 文章1&#xff1a; https://www.cnbl…

高效mac常用快捷键整理

高效mac常用快捷键整理 macOS全局、剪切、拷贝、粘贴finder 和 系统快捷键文稿 浏览器chrome标签页和窗口快捷键功能快捷键网页快捷键 Idea & Pycharm必记编辑查询&替换导航重构编译、运行、调试 iTerm标签分屏编辑 文本编辑 sublime text导航&#xff1a;打开&关闭…

springcloud3 hystrix实现服务监控显示3(了解)

一 hystrix的服务监控调用 1.1 hystrix的服务监控调用 hystrix提供了准实时的监控调用&#xff08;hystrix dashbord&#xff09;&#xff0c;Hystrix 会持续的记录所有通过hystrix发送的请求的执行信息&#xff0c;并以统计报表和图形的形式展示给用户&#xff0c;包括每秒执…

安装和配置 Ansible

安装和配置 Ansible 按照下方所述&#xff0c;在控制节点 control.area12.example.com 上安装和配置 Ansible&#xff1a; 安装所需的软件包 创建名为 /home/curtis/ansible/inventory 的静态清单文件&#xff0c;以满足以下要求&#xff1a; node1 是 dev 主机组的成员 node2 …

【面试题】2、Docker和Spring相关

1、Docker是什么&#xff1f; &#xff08;1&#xff09;Docker是一个快速交互、运行应用的技术&#xff0c;可以将程序及其依赖、运行环境一起打包为一个镜像&#xff0c;该镜像可以迁移到任意的Linux操作系统 &#xff08;2&#xff09;运行时利用沙箱机制形成隔离容器&…

docker打包运行中的容器,生成镜像文件保存到本地

因为想着方便部署&#xff0c;将所有没问题的项目容器打包成镜像&#xff0c;走到哪儿都离线安装自动部署。 第一步先把运行中的容器打包成镜像 docker commit 运行中容器id 像打包成的镜像名称第二步将大象装进冰箱&#xff0c;不好意思说错了&#xff0c;把镜像保存到本地 …

vue3 + antv/x6 实现拖拽侧边栏节点到画布

前篇&#xff1a;vue3ts使用antv/x6 自定义节点 前篇&#xff1a;vue3antv x6自定义节点样式 1、创建侧边栏 用antd的menu来做侧边栏 npm i --save ant-design-vue4.x//入口文件main.js内 import Antd from ant-design-vue; import App from ./App; import ant-design-vue/…