聊聊 Go 流水线编程模式

开发 后端
流水线工作模型在工业领域内十分常见,它将工作流程分为多个环节,每个环节根据工作强度安排合适的人员数量。良好的流水线设计尽量让各环节的流通率平衡,最大化提高产能效率。

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文末本文转载自微信公众号「Golang技术分享」,作者机器铃砍菜刀 。转载本文请联系Golang技术分享公众号。

流水线工作模型在工业领域内十分常见,它将工作流程分为多个环节,每个环节根据工作强度安排合适的人员数量。良好的流水线设计尽量让各环节的流通率平衡,最大化提高产能效率。

Go 是一门实用性语言,流水线工作模型与 Go 融合地非常融洽,只不过我们一般使用另一个名词来表示流水线:pipeline。

pipeline

pipeline 由多个环节组成,具体在 Go 中,环节之间通过 channel 通信,同一个环节任务可以由多个 goroutine 来同时处理。

pipeline

pipeline 的核心是数据,通过 channel 来保证数据流动,每个环节的数据处理由 goroutine 完成。

除了开始环节和结束环节,每个环节都有任意数量的输入 channel 和输出 channel。开始环节被称为发送者或生产者,结束环节被称为接收者或消费者。

下面我们来看一个简单的 pipeline 例子,分为三个环节。

第一个环节,generate 函数:它充当生产者角色,将数据写入 channel,并把该 channel 返回。当所有数据写入完毕,关闭 channel。

  1. func generate(nums ...int) <-chan int { 
  2.  out := make(chan int
  3.  go func() { 
  4.   for _, n := range nums { 
  5.    out <- n 
  6.   } 
  7.   close(out
  8.  }() 
  9.  return out 

第二个环节,square 函数:它是数据处理的角色,从开始环节中的 channel 取出数据,计算平方,将结果写入新的 channel ,并把该新的 channel 返回。当所有数据计算完毕,关闭该新 channel。

  1. func square(in <-chan int) <-chan int { 
  2.  out := make(chan int
  3.  go func() { 
  4.   for n := range in { 
  5.    out <- n * n 
  6.   } 
  7.   close(out
  8.  }() 
  9.  return out 

main 函数负责编排整个 pipeline ,并充当消费者角色:读取第二个环节的 channel 数据,打印出来。

  1. func main() { 
  2.  // Set up the pipeline. 
  3.  c := generate(2, 3) 
  4.  out := square(c) 
  5.  
  6.  // Consume the output
  7.  for n := range out { 
  8.   fmt.Println(n) 
  9.  } 

Fan-out,fan-in

在上述例子中,环节之间通过非缓冲的 channel 传递数据,节点中的数据都是单个 goroutine 处理与消费。

这种工作模式并不高效,会让整个流水线的效率取决于最慢的环节。因为每个环节中的任务量是不同的,这意味着我们需要的机器资源是存在差异的。任务量小的环节,尽量占有少量的机器资源,任务量重的环节,需要更多线程并行处理。

以汽车组装为例,我们可以将组装轮胎的工作分发给 4 个人一起干,当轮胎组装完毕之后,再交由剩下的环节。

多个 goroutine 可以从同一个 channel 读取数据,直到该通道关闭,这称为 fan-out(扇出)。

这个称呼比较形象,它将数据进行分散,所以被称为扇出。扇出是一种分发任务的模式。

fan-out

单个 goroutine 可以从多个输入 channel 中读取数据,直到所有输入都关闭。具体做法是将输入 channel 多路复用到同一个 channel 上,当所有输入 channel 都关闭时,该 channel 也关闭,这称为 fan-in(扇入)。

它将数据进行聚合,所以被称为扇入。扇入是一种整合任务结果的模式。

fan-in

在汽车组装的例子中,分发轮胎任务给每个人是 Fan-out,合并轮胎组装结果就是 Fan-in。

channel 的多路复用

扇出的编码模型比较简单,本文不多研究,我们提供一个扇入编程示例。

创建一个生成器函数 generate,通过 interval 参数控制消息生成频率。生成器返回消息 channel mc与停止 channel sc,停止 channel 用于停止生成器任务。

  1. func generate(message string, interval time.Duration) (chan string, chan struct{}) { 
  2.  mc := make(chan string) 
  3.  sc := make(chan struct{}) 
  4.  
  5.  go func() { 
  6.   defer func() { 
  7.    close(sc) 
  8.   }() 
  9.  
  10.   for { 
  11.    select { 
  12.    case <-sc: 
  13.     return 
  14.    default
  15.     time.Sleep(interval) 
  16.  
  17.     mc <- message 
  18.    } 
  19.   } 
  20.  }() 
  21.  
  22.  return mc, sc 

stopGenerating 函数通过通过向 sc 中传入空结构体,通知 generate退出,调用 close(mc) 关闭消息 channel

  1. func stopGenerating(mc chan string, sc chan struct{}) { 
  2.  sc <- struct{}{} 
  3.  
  4.  close(mc) 

多路复用函数 multiplex 创建并返回整合消息 channel 和控制并发的 wg。

  1. func multiplex(mcs ...chan string) (chan string, *sync.WaitGroup) { 
  2.  mmc := make(chan string) 
  3.  wg := &sync.WaitGroup{} 
  4.  
  5.  for _, mc := range mcs { 
  6.   wg.Add(1) 
  7.  
  8.   go func(mc chan string, wg *sync.WaitGroup) { 
  9.    defer wg.Done() 
  10.  
  11.    for m := range mc { 
  12.     mmc <- m 
  13.    } 
  14.   }(mc, wg) 
  15.  } 
  16.  
  17.  return mmc, wg 

在 main 函数中,创建两个消息 channel 并复用它们生成 mmc ,打印来自 mmc 的每条消息。另外,我们还实现了接收系统断信号(终端上执行 CTRL+C 即可发送中断信号)的优雅的关闭机制。

  1. func main() { 
  2.  // create two sample message and stop channels 
  3.  mc1, sc1 := generate("message from generator 1", 200*time.Millisecond) 
  4.  mc2, sc2 := generate("message from generator 2", 300*time.Millisecond) 
  5.  
  6.  // multiplex message channels 
  7.  mmc, wg1 := multiplex(mc1, mc2) 
  8.  
  9.  // create errs channel for graceful shutdown 
  10.  errs := make(chan error) 
  11.  
  12.  // wait for interrupt or terminate signal 
  13.  go func() { 
  14.   sc := make(chan os.Signal, 1) 
  15.   signal.Notify(sc, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM) 
  16.   errs <- fmt.Errorf("%s signal received", <-sc) 
  17.  }() 
  18.  
  19.  // wait for multiplexed messages 
  20.  wg2 := &sync.WaitGroup{} 
  21.  wg2.Add(1) 
  22.  go func() { 
  23.   defer wg2.Done() 
  24.  
  25.   for m := range mmc { 
  26.    fmt.Println(m) 
  27.   } 
  28.  }() 
  29.  
  30.  // wait for errors 
  31.  if err := <-errs; err != nil { 
  32.   fmt.Println(err.Error()) 
  33.  } 
  34.  
  35.  // stop generators 
  36.  stopGenerating(mc1, sc1) 
  37.  stopGenerating(mc2, sc2) 
  38.  wg1.Wait() 
  39.  
  40.  // close multiplexed messages channel 
  41.  close(mmc) 
  42.  wg2.Wait() 

总结

本文简单介绍了流水线编程模式,它和我们熟悉的生产者-消费者模式非常相似。

具体到 Go 编程实践中,pipeline 将数据流分为多个环节,channel 用于数据流动,goroutine 用于处理数据。fan-out 用于分发任务,fan-in 用于数据整合,通过 FAN 模式可以让流水线更好地并发。

当然,还有些细节需要注意,例如停止通知机制,可参照本文 channel 的多路复用章节示例中的 stopGenerating 函数;如何通过 sync.WaitGroup 做好并发控制,这些都是需要读者在实际编码中去体会掌握的。

参考

Go Concurrency Patterns: Pipelines and cancellation:https://go.dev/blog/pipelines

 

Multiplexing Channels In Go:https://medium.com/@ermanimer/multiplexing-channels-in-go-a7dccdcc4134

 

责任编辑:武晓燕 来源: Golang技术分享
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