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Golang中的一些小陷阱

分类: golang编程 | 浏览: 213

for range 中使用闭包

转自：

参考：go语言中文文档：www.topgoer.com

先来看一个示例 

 package main

import (
        "fmt"
        "sync"
)

type T struct{
    x int
}

func main(){
   ch := make(chan int, 5)
   var wg sync.WaitGroup

   wg.Add(1)
   go func(){
        defer wg.Done()
        for a:= range ch {
            wg.Add(1)
            go func(){
                defer wg.Done()
                fmt.Println(a)
            }()
        }
   }()
   for i:=0;i<10;i++ {
        ch <- i
   }
   close(ch)
   wg.Wait()
}

那么这段代码的输入结果是？ 

 9
3
8
8
8
9
8
8
8
9

这和预期是不符的(预期随机输入1-9的数字)，那原因是什么呢？

每次遍历都会讲值进行复制，为了避免过大的内存占用，会在循环的最开始创建一个实例，在每次的遍历过程中，将数据复制到这个实例中。而上面示例代码中的闭包函数仅会持有实例的引用（而不会复制数据），这样就导致所有的 go routines 实质上拿到的是同一个实例的引用。

结论

因此要解决这个问题，可以在每次遍历时候创建一个新的实例，然后将值赋值给它： 

 func main(){
   ...
   go func(){
        defer wg.Done()
        for a:= range ch {
            wg.Add(1)
            i := a
            go func(){
                defer wg.Done()
                fmt.Println(i)
            }()
        }
   }()
   ...
}

  
 func main(){
   ...
   go func(){
        defer wg.Done()
        for a:= range ch {
            wg.Add(1)
            i := a
            go func(a int){
                defer wg.Done()
                fmt.Println(a)
            }(a)
        }
   }()
   ...
}

:=的错误用法

示例 

 package main

import (
   "fmt"
   "os"
)


func main() {
   var data []string
   killswitch := os.Getenv("KILLSWITCH")
   if killswitch == "" {
       fmt.Println("kill switch is off")
       data, err :=  getData ()

       if err != nil {
           panic("ERROR!")
       }

       fmt.Printf("Data was fetched! %d\n", len(data))
   }

   for _, item := range data {
       fmt.Println(item)
   }
}

func getData() ([]string, error) {
   // Simulating getting the data from a datasource - lets say a DB.
   return []string{"there","are","no","strings","on","me"}, nil
}

输入结果： 

 kill switch is off
Data was fetched! 6

为什么对data的遍历输出没有生效？
原因是当我们使用 := 时， data 和 err 都会被当做新的变量，换句话说， data 是在大括号范围内的新定义的局部变量，当代码执行到大括号结束时， data 和 err 将被销毁

结论

当函数内部有多个函数块使用函数范围内定义的变量时，尽量不要使用 := ，而是提前声明好变量，在对变量赋值时使用 =

将上面代码修改一下 

 func main() {
    var data []string
    var err error
    killswitch := os.Getenv("KILLSWITCH")
    if killswitch == "" {
        fmt.Println("kill switch is off")
        data, err = getData()

        ...
}

workderPool

示例 

 
package main

import (
        "fmt"
        "sync"
        "time"
)

type A struct{
    id int
}

func main() {
    start := time.Now()
    channel := make(chan A, 100)

    var wg sync.WaitGroup


    wg.Add(1)
    go func(){
        defer wg.Done()
        for a:= range channel{
            wg.Add(1)
            go func(a A){
                defer wg.Done()
                 process (a)
            }(a)
        }
    }()

    for i:=0;i<10000000;i++{
        channel <-A{i}
    }
    close(channel)
    wg.Wait()

    elasped := time.Since(start)

    fmt.Printf("Took %s\n", elasped)
}

func process(a A){
    fmt.Printf("Start process %v\n", a)
    time.Sleep(100 * time.Millisecond)
    fmt.Printf("Finish process %v\n", a)
}

如果上面代码遍历的次数非常大就会执行错误，原因是，当创建一个 go routine 时都需要为其开辟一块内存空间，当其执行完成时回收。因此，创建越多的 go routine 就会产生更多的内存占用，而且 go routine 的执行是需要CPU进行调度的，如果cpu的内核越少，在内存中等待调度的 go routine 就越多。那么如何解决这个问题呢？

答案显而易见，越多的 go routine 可以带来越快的执行效率，但是也会占用大量的资源，我们需要在中间找一个平衡，或者说需要对 go routine 的数量进行把控，将代码做些许修改，限制 work pools 的数量为100： 

 
func main() {
    start := time.Now()
    channel := make(chan A, 100)
    var wg sync.WaitGroup
    var  worker PoolSize = 100
    wg.Add(1)
    go func(){
        defer wg.Done()
        for i:=0;i<workerPoolSize;i++{
            wg.Add(1)
            go func(){
                defer wg.Done()
                for a:= range channel{
                    process(a)
                }
            }()
        }
    }()

    for i:=0;i<100000;i++{
        channel <-A{i}
    }
    close(channel)
    wg.Wait()

    elasped := time.Since(start)

    fmt.Printf("Took %s\n", elasped)
}

针对上面这段代码， 可以讲channel看做是队列，二每个worker则看做是一个 consumer ，多个 worker 监听同一个 channel 。当然这只是实现 worker pool 的简单示例，实现一个真正意义的 worker pool 还需要做很多工作，比如动态伸缩、参数配置化等等

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