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    golang的串行处理和并行处理区别

    程序运算时往往需要数据,而数据的IO又往往需要时间传输,而常见的串行处理,是一个任务处理完成才接着处理新的任务, 其效率低下可想而知。 假如有3个任务要处理,而每个任务都有一定的阻塞,串行处理大概是这个样子:

    main.go

    package main
    
    import (
        "fmt"
        "time"
    )
    
    type Task struct {
        Duration time.Duration
        Name string
    }
    
    func main() {
        // 声明要处理的任务
        taskList := []Task {
            {
                1,
                "处理1",
            },
            {
                2,
                "处理2",
            },
            {
                3,
                "处理3",
            },
        }
        starTime := time.Now().Unix()
        for _, item := range taskList {
            goProcess(item)
        }
        fmt.Printf("用时:%ds\n", time.Now().Unix() - starTime)
    }
    
    /**
     * 进行处理
     */
    func goProcess(task Task) {
        time.Sleep(time.Second * task.Duration) // 假设这是io阻塞会在这里阻塞一些时间,而这些io可能是网络io也可能是磁盘io等,io完成后才会接着运行下去
        fmt.Printf("任务:%s 处理完毕\n", task.Name)
    }

    处理打印结果
    任务:处理1 处理完毕
    任务:处理2 处理完毕
    任务:处理3 处理完毕
    用时:6s

    这种串行处理遇到IO阻塞时,弊端就是太费时间了

    可以看到,程序在计算时或许用不到多少时间反而是IO阻塞占用了大量的时间。这种占着茅坑不拉屎,外面等着人直跳脚,确实不太好。而用异步处理则可以跳过阻塞,达到避免占坑的情况发生。

    用协程的话,则可以在阻塞时先异步执行下去而不用等待,等所有协程都处理结束,再把处理的结果汇总起来就可以了,代码大概是这样子:

    main.go

    package main
    
    import (
        "fmt"
        "sync"
        "time"
    )
    
    type Task struct {
        Duration time.Duration
        Name string
    }
    
    func main() {
        // 声明要处理的任务
        taskList := []Task {
            {
                1,
                "处理1",
            },
            {
                2,
                "处理2",
            },
            {
                3,
                "处理3",
            },
        }
        starTime := time.Now().Unix()
        var res []string //处理结果收集
        resChang := make(chan string, len(taskList))
        wg := sync.WaitGroup{}
        // 这里收集异步处理的结果, 通过管道把数据传递过来,类似于单一订阅功能吧
        go func() {
            wg.Add(1)
            defer wg.Done() // 通道关闭后 处理结果也收集完毕,则触发 用于通知下方批处理,处理结果已经收集完毕
            for resItem := range resChang {
                res = append(res, resItem)
            }
        }()
        taskWG := sync.WaitGroup{}
        for _, item := range taskList {
            taskWG.Add(1) // 批处理 信号量+1
            go goProcess(item, resChang, taskWG)
        }
        taskWG.Wait()// 这里阻塞,等待所有处理执行完毕, 才接着运行下去
        close(resChang)// 已经处理完毕后就关闭处理传输通道
        wg.Wait() // 这是阻塞 等待处理收集完毕, 才接着运行去
        // 打印批处理收集的处理结果
        for _, i := range res {
            fmt.Printf("%s", i)
        }
        fmt.Printf("用时:%ds\n", time.Now().Unix() - starTime)
    }
    
    /**
     * 进行处理
     */
    func goProcess(task Task, resChan *chan string, taskWG *sync.WaitGroup) {
        time.Sleep(time.Second * task.Duration) // 假设这是io阻塞会在这里阻塞一些时间,而这些io可能是网络io也可能是磁盘io等,才会接着运行下去
        res := fmt.Sprintf("任务:%s 处理完毕\n", task.Name)
        defer func() {
            *resChan - res // 把处理结果传出去
            taskWG.Done() // 批处理信号量-1 来报告处理完毕
        }()
    }
    
    

    运行结果
    任务:处理1 处理完毕
    任务:处理2 处理完毕
    任务:处理3 处理完毕
    用时:3s

    相对于之前的串行,这次的并行有效处理IO的阻塞,相当于,串行就是占坑不用的角,并行则不管这些,你不用,先把你踹开,给有需要的人用先,这样一脚脚的踹,效率就上一来了。

    到此这篇关于golang的串行处理和并行处理实现的文章就介绍到这了,更多相关golang 串行处理和并行处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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