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2020
02-17

Go实现工作池的两种方式

worker pool简介

worker pool其实就是线程池thread pool。对于go来说,直接使用的是goroutine而非线程,不过这里仍然以线程来解释线程池。

在线程池模型中,有2个队列一个池子:任务队列、已完成任务队列和线程池。其中已完成任务队列可能存在也可能不存在,依据实际需求而定。

只要有任务进来,就会放进任务队列中。只要线程执行完了一个任务,就将任务放进已完成任务队列,有时候还会将任务的处理结果也放进已完成队列中。

worker pool中包含了一堆的线程(worker,对go而言每个worker就是一个goroutine),这些线程嗷嗷待哺,等待着为它们分配任务,或者自己去任务队列中取任务。取得任务后更新任务队列,然后执行任务,并将执行完成的任务放进已完成队列。

下图来自wiki:

在Go中有两种方式可以实现工作池:传统的互斥锁、channel。

传统互斥锁机制的工作池

假设Go中的任务的定义形式为:

type Task struct {
    ...
}

每次有任务进来时,都将任务放在任务队列中。

使用传统的互斥锁方式实现,任务队列的定义结构大概如下:

type Queue struct{ M sync.Mutex Tasks []Task }

然后在执行任务的函数中加上Lock()和Unlock()。例如:

func Worker(queue *Queue) { for { // Lock()和Unlock()之间的是critical section queue.M.Lock() // 取出任务 task := queue.Tasks[0] // 更新任务队列 queue.Tasks = queue.Tasks[1:] queue.M.Unlock() // 在此goroutine中执行任务 process(task)
    }
}

假如在线程池中激活了100个goroutine来执行Worker()。Lock()和Unlock()保证了在同一时间点只能有一个goroutine取得任务并随之更新任务列表,取任务和更新任务队列都是critical section中的代码,它们是具有原子性。然后这个goroutine可以执行自己取得的任务。于此同时,其它goroutine可以争夺互斥锁,只要争抢到互斥锁,就可以取得任务并更新任务列表。当某个goroutine执行完process(task),它将因为for循环再次参与互斥锁的争抢。

上面只是给出了一点主要的代码段,要实现完整的线程池,还有很多额外的代码。

通过互斥锁,上面的一切操作都是线程安全的。但问题在于加锁/解锁的机制比较重量级,当worker(即goroutine)的数量足够多,锁机制的实现将出现瓶颈。

通过buffered channel实现工作池

在Go中,也能用buffered channel实现工作池。

示例代码很长,所以这里先拆分解释每一部分,最后给出完整的代码段。

在下面的示例中,每个worker的工作都是计算每个数值的位数相加之和。例如给定一个数值234,worker则计算2+3+4=9。这里交给worker的数值是随机生成的[0,999)范围内的数值。

这个示例有几个核心功能需要先解释,也是通过channel实现线程池的一般功能:

  • 创建一个task buffered channel,并通过allocate()函数将生成的任务存放到task buffered channel中
  • 创建一个goroutine pool,每个goroutine监听task buffered channel,并从中取出任务
  • goroutine执行任务后,将结果写入到result buffered channel中
  • 从result buffered channel中取出计算结果并输出

首先,创建Task和Result两个结构,并创建它们的通道:

type Task struct {
    ID int randnum int } type Result struct {
    task    Task
    result int } var tasks = make(chan Task, 10) var results = make(chan Result, 10)

这里,每个Task都有自己的ID,以及该任务将要被worker计算的随机数。每个Result都包含了worker的计算结果result以及这个结果对应的task,这样从Result中就可以取出任务信息以及计算结果。

另外,两个通道都是buffered channel,容量都是10。每个worker都会监听tasks通道,并取出其中的任务进行计算,然后将计算结果和任务自身放进results通道中。

然后是计算位数之和的函数process(),它将作为worker的工作任务之一。

func process(num int) int {
    sum := 0 for num != 0 {
        digit := num % 10 sum += digit
        num /= 10 }
    time.Sleep(2 * time.Second) return sum
}

这个计算过程其实很简单,但随后还睡眠了2秒,用来假装执行一个计算任务是需要一点时间的。

然后是worker(),它监听tasks通道并取出任务进行计算,并将结果放进results通道。

func worker(wg *WaitGroup){ defer wg.Done() for task := range tasks {
        result := Result{task, process(task.randnum)}
        results <- result
    }
}

上面的代码很容易理解,只要tasks channel不关闭,就会一直监听该channel。需要注意的是,该函数使用指针类型的*WaitGroup作为参数,不能直接使用值类型的WaitGroup作为参数,这样会使得每个worker都有一个自己的WaitGroup。

然后是创建工作池的函数createWorkerPool(),它有一个数值参数,表示要创建多少个worker。

func createWorkerPool(numOfWorkers int) { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < numOfWorkers; i++ {
        wg.Add(1) go worker(&wg)
    }
    wg.Wait() close(results)
}

创建工作池时,首先创建一个WaitGroup的值wg,这个wg被工作池中的所有goroutine共享,每创建一个goroutine都wg.Add(1)。创建完所有的goroutine后等待所有的groutine都执行完它们的任务,只要有一个任务还没有执行完,这个函数就会被Wait()阻塞。当所有任务都执行完成后,关闭results通道,因为没有结果再需要向该通道写了。

当然,这里是否需要关闭results通道,是由稍后的range迭代这个通道决定的,不关闭这个通道会一直阻塞range,最终导致死锁。

工作池部分已经完成了。现在需要使用allocate()函数分配任务:生成一大堆的随机数,然后将Task放进tasks通道。该函数有一个代表创建任务数量的数值参数:

func allocate(numOfTasks int) { for i := 0; i < numOfTasks; i++ {

        randnum := rand.Intn(999)
        task := Task{i, randnum}
        tasks <- task
    } close(tasks)
}

注意,最后需要关闭tasks通道,因为所有任务都分配完之后,没有任务再需要分配。当然,这里之所以需要关闭tasks通道,是因为worker()中使用了range迭代tasks通道,如果不关闭这个通道,worker将在取完所有任务后一直阻塞,最终导致死锁。

再接着的是取出results通道中的结果进行输出,函数名为getResult():

func getResult(done chan bool) { for result := range results {
        fmt.Printf("Task id %d, randnum %d , sum %d\n", result.task.id, result.task.randnum, result.result)
    }
    done <- true }

getResult()中使用了一个done参数,这个参数是一个信号通道,用来表示results中的所有结果都取出来并处理完成了,这个通道不一定要用bool类型,任何类型皆可,它不用来传数据,仅用来返回可读,所以上面直接close(done)的效果也一样。通过下面的main()函数,就能理解done信号通道的作用。

最后还差main()函数:

func main() { // 记录起始终止时间,用来测试完成所有任务耗费时长 startTime := time.Now()
    
    numOfWorkers := 20 numOfTasks := 100 // 创建任务到任务队列中 go allocate(numOfTasks) // 创建工作池 go createWorkerPool(numOfWorkers) // 取得结果 var done = make(chan bool) go getResult(done) // 如果results中还有数据,将阻塞在此 // 直到发送了信号给done通道 <- done
    endTime := time.Now()
    diff := endTime.Sub(startTime)
    fmt.Println("total time taken ", diff.Seconds(), "seconds")
}

上面分配了20个worker,这20个worker总共需要处理的任务数量为100。但注意,无论是tasks还是results通道,容量都是10,意味着任务队列最长只能是10个任务。

下面是完整的代码段:

package main import ( "fmt" "math/rand" "sync" "time" ) type Task struct {

    id int randnum int } type Result struct {
    task   Task
    result int } var tasks = make(chan Task, 10) var results = make(chan Result, 10) func process(num int) int {
    sum := 0 for num != 0 {
        digit := num % 10 sum += digit
        num /= 10 }
    time.Sleep(2 * time.Second) return sum
} func worker(wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for task := range tasks {
        result := Result{task, process(task.randnum)}
        results <- result
    }
} func createWorkerPool(numOfWorkers int) { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < numOfWorkers; i++ {
        wg.Add(1) go worker(&wg)
    }
    wg.Wait() close(results)
} func allocate(numOfTasks int) { for i := 0; i < numOfTasks; i++ {
        randnum := rand.Intn(999)
        task := Task{i, randnum}
        tasks <- task
    } close(tasks)
} func getResult(done chan bool) { for result := range results {
        fmt.Printf("Task id %d, randnum %d , sum %d\n", result.task.id, result.task.randnum, result.result)
    }
    done <- true } func main() {
    startTime := time.Now()
    numOfWorkers := 20 numOfTasks := 100 var done = make(chan bool) go getResult(done) go allocate(numOfTasks) go createWorkerPool(numOfWorkers) // 必须在allocate()和getResult()之后创建工作池 <-done
    endTime := time.Now()
    diff := endTime.Sub(startTime)
    fmt.Println("total time taken ", diff.Seconds(), "seconds")
}

执行结果:

Task id 19, randnum 914 , sum 14 Task id 9, randnum 150 , sum 6 Task id 15, randnum 215 , sum 8 ............
Task id 97, randnum 315 , sum 9 Task id 99, randnum 641 , sum 11 total time taken 10.0174705 seconds

总共花费10秒。

可以试着将任务数量、worker数量修改修改,看看它们的性能比例情况。例如,将worker数量设置为99,将需要4秒,将worker数量设置为10,将需要20秒。

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