【golang】同步原语sync包

资源竞争
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可以使用 sync.Mutex 互斥锁

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以上被加锁保护的 sum+=i 代码片段又称为临界区。

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这个示例开启了 10 个协程,它们同时读取 sum 的值。因为 readSum 函数并没有任何加锁控制,所以它不是并发安全的,即一个 goroutine 正在执行 sum+=i 操作的时候,另一个 goroutine 可能正在执行 b:=sum 操作,这就会导致读取的 num 值是一个过期的值,结果不可预期。

互斥锁sync.Mutex

如果要解决以上资源竞争的问题,可以使用互斥锁 sync.Mutex,那么有没有办法监听所有协程的执行,一旦全部执行完毕,程序马上退出,Go 提供了更简洁的解决办法,它就是 sync.WaitGroup

//共享的资源
var(
	sum int
	mutex sync.Mutex
 mutexr sync.RWMutex
)

func add(i int) {
	mutex.Lock()
	defer mutex.Unlock()
	sum += i
}

func run(){
	var wg sync.WaitGroup
	//因为要监控110个协程,所以设置计数器为110
	wg.Add(110)
	for i := 0; i < 100; i++ {
		go func() {
			//计数器值减1
			defer wg.Done()
			add(10)
		}()
	}

	for i:=0; i<10;i++ {
		go func() {
			//计数器值减1
			defer wg.Done()
			fmt.Println("和为:",readSum())
		}()
	}

	//一直等待,只要计数器值为0
	wg.Wait()
}

func main()  {
	run()
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
	//和为: 1000
}

//增加了一个读取sum的函数,便于演示并发
func readSum() int {
	//只获取读锁
	mutexr.RLock()
	defer mutexr.RUnlock()
	b:=sum
	return b
}

sync.WaitGroup 一共分为三步:

  1. 声明一个 sync.WaitGroup,然后通过 Add 方法设置计数器的值,需要跟踪多少个协程就设置多少,这里是 110
  2. 在每个协程执行完毕时调用 Done 方法,让计数器减 1,告诉 sync.WaitGroup 该协程已经执行完毕
  3. 最后调用 Wait 方法一直等待,直到计数器值为 0,也就是所有跟踪的协程都执行完毕

sync.WaitGroup 适合协调多个协程共同做一件事情的场景,比如下载一个文件,假设使用 10 个协程,每个协程下载文件的 1/10 大小,只有 10 个协程都下载好了整个文件才算是下载好了。这就是我们经常听到的多线程下载,通过多个线程共同做一件事情,显著提高效率。

Go 提供了 sync.Once 来保证代码只执行一次

func main() {
   doOnce()
}

func doOnce() {
   var once sync.Once
   onceBody := func() {
      fmt.Println("Only once")
   }
   //用于等待协程执行完毕
   done := make(chan bool)
  //启动10个协程执行once.Do(onceBody)

   for i := 0; i < 10; i++ {
      go func() {
        //把要执行的函数(方法)作为参数传给once.Do方法即可
         once.Do(onceBody)
         done <- true
      }()

   }

   for i := 0; i < 10; i++ {
      <-done
   }

}

10 个协程来执行 onceBody 函数,但是因为用了 once.Do 方法,所以函数 onceBody 只会被执行一次。也就是说在高并发的情况下,sync.Once 也会保证 onceBody 函数只执行一次。

//10个人赛跑,1个裁判发号施令

func race(){
   cond :=sync.NewCond(&sync.Mutex{})
   var wg sync.WaitGroup
   wg.Add(11)
   
   for i:=0;i<10; i++ {
      go func(num int) {
         defer  wg.Done()
         fmt.Println(num,"号已经就位")
         cond.L.Lock()
         cond.Wait()//等待发令枪响
         fmt.Println(num,"号开始跑……")
         cond.L.Unlock()
      }(i)
   }

   //等待所有goroutine都进入wait状态
   time.Sleep(2*time.Second)
   go func() {
      defer  wg.Done()
      fmt.Println("裁判已经就位,准备发令枪")
      fmt.Println("比赛开始,大家准备跑")
      cond.Broadcast()//发令枪响
   }()
   //防止函数提前返回退出
   wg.Wait()
}

sync.Cond 可以用于发号施令

在 Go 语言中,sync.WaitGroup 用于最终完成的场景,关键点在于一定要等待所有协程都执行完毕。而 sync.Cond 可以用于发号施令,一声令下所有协程都可以开始执行,关键点在于协程开始的时候是等待的,要等待 sync.Cond 唤醒才能执行。

  1. 通过 sync.NewCond 函数生成一个 *sync.Cond,用于阻塞和唤醒协程
  2. 然后启动 10 个协程模拟 10 个人,准备就位后调用 cond.Wait() 方法阻塞当前协程等待发令枪响,这里需要注意的是调用 cond.Wait() 方法时要加锁
  3. time.Sleep 用于等待所有人都进入 wait 阻塞状态,这样裁判才能调用 cond.Broadcast() 发号施令
  4. 裁判准备完毕后,就可以调用 cond.Broadcast() 通知所有人开始跑了

sync.Cond 有三个方法,它们分别是:
1.Wait,阻塞当前协程,直到被其他协程调用 Broadcast 或者 Signal 方法唤醒,使用时需要加锁,使用 sync.Cond 中的锁即可,也就是 L 字段。
2.Signal,唤醒一个等待时间最长的协程。
3.Broadcast,唤醒所有等待的协程。

注意:在调用 Signal 或者 Broadcast 之前,要确保目标协程处于 Wait 阻塞状态,不然会出现死锁问题。
func race(){
	cond :=sync.NewCond(&sync.Mutex{})
	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(11)

	for i:=0;i<10; i++ {
		go func(num int) {
			defer  wg.Done()
			fmt.Println(num,"号已经就位")
			cond.L.Lock()
			cond.Wait()//等待发令枪响
			fmt.Println(num,"号开始跑……")
			cond.L.Unlock()
		}(i)
	}

	//等待所有goroutine都进入wait状态
	time.Sleep(2*time.Second)
	go func() {
		defer  wg.Done()
		fmt.Println("裁判已经就位,准备发令枪")
		fmt.Println("比赛开始,大家准备跑")
		cond.Broadcast()//发令枪响
	}()
	//防止函数提前返回退出
	wg.Wait()
}
<think>好的,用户想了解MCPModel Context Protocol)的相关信息及其在IT领域的应用。首先,我需要从提供的引用资料中提取关键点,并组织成一个结构清晰的回答。 根据引用[1],MCP是一个开放协议,用于AI应用与本地或远程资源的安全交互。引用[2]提到它实现了LLM应用与外部数据源的无缝集成,由uv这个Python包管理器支持。引用[3]则说明了其客户端-服务器架构、数据交换形式、安全机制和未来扩展计划。 接下来,我需要将信息分点整理,确保涵盖定义、核心功能、技术架构、应用场景、安全机制和未来发展。同时,要生成相关问题,帮助用户深入理解。要注意使用中文,正确应用LaTeX格式,比如提到协议版本时用$v1.0$,并引用标识。最后,检查是否符合所有系统级指令,特别是引用标注的位置和格式是否正确。</think>### MCPModel Context Protocol)模型上下文协议解析 #### 一、定义与核心功能 MCP是一种实现AI应用程序与本地/远程资源安全交互的开放协议,通过标准化接口支持LLM与外部数据源的无缝集成[^1][^2]。其核心功能包括: 1. 构建$AI \leftrightarrow Resource$双向通信通道 2. 支持JSON、XML、Protobuf等多种数据格式交换 3. 提供动态资源分配机制,如内存管理$M_{alloc}(size)$ 4. 实现访问控制策略$P_{access} = \{user, resource, permission\}$ #### 二、技术架构 采用客户端-服务器模式,当前架构包含: $$Client \xrightarrow[SSL/TLS]{REST API} Server \xrightarrow{Resource Manager} Data Sources$$ 其中uv工具包(Rust编写)提供快速部署能力,支持Python环境下的依赖管理 #### 三、典型应用场景 1. 企业知识库实时检索:$\exists x \in KB, query(x) \rightarrow result$ 2. 分布式计算资源调度 3. 多模态数据处理流水线 4. 联邦学习中的安全数据交换 #### 四、安全机制 协议内置三重防护: 1. 传输层加密:$E_{AES-256}(data)$ 2. 访问控制矩阵:$ACL = \bigcup_{i=1}^{n}(user_i, resource_i)$ 3. 操作审计日志:$\log(t)=\sum event(t_i)$ #### 五、未来发展路径 根据路线图,2024年将实现: 1. OAuth 2.0集成:$Auth_{flow} = code \rightarrow token$ 2. 跨云平台适配:$AWS \oplus Azure \oplus GCP$ 3. 量子安全加密升级:$QKD_{BB84}$协议支持[^3] ```python # MCP基础调用示例 import mcp client = mcp.Client(api_key="your_key") response = client.query( resource="database", operation="SELECT * FROM table WHERE condition='value'", format="SQL" ) print(response.data) ```
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