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goroutine-pool

golang的协程管理

golang协程机制很方便的解决了并发编程的问题，但是协程并不是没有开销的，所以也需要适当限制一下数量。

不使用协程池的代码(示例代码使用chan实现，代码略啰嗦)

func (p *converter) upload(bytes [][]byte) ([]string, error) {
    ch := make(chan struct{}, 4)
    wg := &sync.WaitGroup{}
    wg.Add(len(bytes))
    ret := make([]string, len(bytes))

    // 上传
    for index, item := range bytes {
        ch <- struct{}{}
        go func(index int, imageData []byte) {
            defer func() {
                wg.Done()
                <-ch
            }()

            link, err := qiniu.UploadBinary(imageData, fmt.Sprintf("%d.png", time.Now().UnixNano()))
            if err != nil {
                log.Println("上传图片失败", err.Error())
                return
            }
            ret[index] = link
        }(index, item)
    }

    wg.Wait()
    return ret, nil
}

需要实现的需求有两个:

1. 限制最大协程数，本例为4
2. 等待所有协程完成，本例为bytes切片长度

使用协程池的代码

func (p *converter) upload(bytes [][]byte) ([]string, error) {
    ret := make([]string, len(bytes))
    pool := goroutine_pool.New(4, len(bytes))

    for index, item := range bytes {
        index := index
        item := item
        pool.Submit(func() {
            link, err := qiniu.UploadBinary(item, fmt.Sprintf("%d.png", time.Now().UnixNano()))
            if err != nil {
                log.Println("上传图片失败", err.Error())
                return
            }

            ret[index] = link
        })
    }
    pool.Wait()
    return ret, nil
}

可以看到最大的区别是只需要关注业务逻辑即可，并发控制和等待都已经被协程池接管

写在最后

希望本文能减轻你控制协程的负担