【Golang】sync.NewCond条件等待用法

条件等待和互斥锁有不同,互斥锁是不同协程公用一个锁,条件等待是不同协程各用一个锁,但
是wait()方法调用会等待(阻塞),直到有信号发过来,不同协程是共用信号。

可以看如下的代码来理解

func main() {
	wg := sync.WaitGroup{}
	cond := sync.NewCond(new(sync.Mutex))
	for i:=0 ; i<3 ;i++{
		go func(i int) {
			wg.Add(1)
			fmt.Println("协程启动")
			cond.L.Lock()//加锁
			fmt.Println("协程  ",i,"加锁")
			cond.Wait()
			cond.L.Unlock()//解锁
			fmt.Println("协程  ",i,"解锁")
			defer wg.Done()
		}(i)
	}
	time.Sleep(time.Second * 2)
	//发送信号
	cond.Signal()
	fmt.Println("主协程发送信号")
	time.Sleep(time.Second * 2)
	//发送信号
	cond.Signal()
	fmt.Println("主协程发送信号")

	time.Sleep(time.Second * 2)
	//发送信号
	cond.Signal()
	fmt.Println("主协程发送信号")

	wg.Wait()
}

我们可以多次运行得到多种结果。

协程启动
协程启动
协程启动
协程   0 加锁
协程   2 加锁
协程   1 加锁

主协程发送信号
协程   0 解锁
主协程发送信号
协程   2 解锁
主协程发送信号
协程   1 解锁

协程启动
协程启动
协程启动
协程   2 加锁
协程   0 加锁
协程   1 加锁

主协程发送信号
协程   2 解锁
主协程发送信号
协程   0 解锁
主协程发送信号
协程   1 解锁


三个协程都申请了锁,在没有发送信号之前,三个协程都无法获得锁,只有当发出信号后,三个协程中的其中一个线程将获得锁(随机)

<think>好的,我现在需要帮用户解决在Golang中实现主队列与批量数据处理的交互逻辑。用户提到了几个关键词:主队列、批量数据写入、缓存、数据处理、循环执行、队列满时自动触发。我需要结合用户的引用内容,尤其是引用[2]中的队列实现和引用[4]中的时间序列存储,来构建解决方案。 首先,用户想实现主队列处理批量数据,可能需要一个队列结构来存储数据。根据引用[2],使用数组实现队列,sendx和recvx分别表示队尾和队首。这可能是一个循环队列的结构,可以避免频繁的内存分配,提高效率。所以,我应该考虑在Golang中使用切片或者带缓冲的channel来模拟队列,或者用结构体管理sendx和recvx的索引。 接下来是批量写入和缓存。用户需要数据在达到一定量或者队列满时自动触发处理。引用[1]中的FIFO缓存策略可能适用,当队列满时,旧数据会被淘汰,但用户可能需要处理而不是淘汰。因此,可能需要一个阈值,当队列达到一定长度时触发处理。或者使用带缓冲的channel,当channel满时阻塞,但用户希望自动触发处理,可能需要结合select语句和default分支来处理非阻塞情况。 数据处理部分,用户提到循环执行,可能需要在后台启动一个goroutine,持续从队列中取出数据批量处理。结合引用[3]中的goroutine和channel使用,主队列可以是一个channel,多个生产者写入数据,消费者goroutine批量读取处理。当队列满时,可能需要立即触发处理,比如当数据积累到一定数量或者定时处理。 队列满时的自动触发逻辑,可以有两种方式:一种是当数据达到设定的批量大小时立即处理;另一种是定时处理,比如每5秒处理一次。同时,当队列满时,应该立即触发处理以防止数据丢失或阻塞。这可能需要使用sync.Cond来通知处理goroutine,或者结合select和带缓冲的channel的阻塞特性。 另外,引用[4]中的zset结构可能用于存储带时间戳的任务,但用户的问题更多是关于队列和批量处理,所以可能需要将任务按时间顺序加入队列,并在处理时按批次取出。 综合这些点,我需要设计一个结构体,包含队列数据、互斥锁、条件变量或channel来控制并发。使用sync.Mutex保证并发安全,当队列数据达到批量大小时,或者在定时器触发时,或者队列满时,触发处理函数。处理函数将数据批量取出,执行处理逻辑,并清空队列。 可能的步骤: 1. 定义队列结构体,包含数据存储、互斥锁、条件变量或channel。 2. 实现写入方法,当写入数据时检查是否达到批量大小或队列满,触发处理。 3. 后台goroutine循环检查条件,定时或根据信号处理数据。 4. 处理函数负责批量处理数据,比如写入数据库或发送到其他服务。 5. 处理队列满的情况,可能需要丢弃旧数据或等待,但根据用户需求,应该是触发处理,而不是淘汰数据,所以当队列满时立即处理。 需要注意的细节:并发安全、高效处理、避免资源竞争、合理触发条件。可能需要结合缓冲channel和select语句,或者使用sync.Cond来等待和通知处理。 现在,参考用户的引用内容,尤其是引用[2]中的队列实现,可以设计一个基于数组的队列,使用互斥锁保护,sendx和recvx作为指针。当写入数据时,如果队列满,则触发处理。或者,使用带缓冲的channel,当写入时如果channel满,则启动处理流程。 不过,带缓冲的channel在满时会阻塞写入,除非使用select的default分支,但这可能导致数据丢失。用户可能需要非阻塞的写入,或者当队列满时触发处理。所以,使用一个结构体来管理队列,结合互斥锁和条件变量,可能更灵活。 可能的代码结构: - 结构体包含数据切片、互斥锁、条件变量。 - 写入方法:加锁,添加数据到队列,检查是否达到批量大小或队列满,解锁,并发送信号。 - 处理循环:在goroutine中循环等待条件变量,当达到条件时处理数据。 - 定时处理:使用time.Ticker定时触发处理。 这样,可以同时处理队列满和定时触发的情况。例如,当数据写入时,如果达到批量大小,立即触发处理;否则,等待定时器或队列满。 最后,整合这些思路,给出代码示例,并解释各部分的作用,确保符合用户的需求,同时引用相关引用内容中的队列实现和并发处理方式。</think>在Go语言中实现主队列与批量数据处理的交互逻辑,可以结合**队列缓冲控制**、**批量触发机制**和**并发安全设计**。以下是分步实现方案: --- ### 一、核心设计思路 1. **队列结构**:使用切片(Slice)模拟循环队列,通过`sendx`(写入位置)和`recvx`(读取位置)管理数据[^2]。 2. **批量触发**:当队列数据量达到阈值或队列满时自动触发处理逻辑。 3. **并发安全**:通过`sync.Mutex`和`sync.Cond`实现线程安全。 4. **循环执行**:后台启动一个goroutine持续监听处理信号。 --- ### 二、具体实现代码 ```go package main import ( "sync" "time" ) type BatchQueue struct { mu sync.Mutex data []interface{} batchSize int // 触发处理的批量大小 maxSize int // 队列最大容量 sendx int // 写入位置 recvx int // 读取位置 cond *sync.Cond // 条件变量 processor func([]interface{}) // 数据处理函数 } func NewBatchQueue(batchSize, maxSize int, processor func([]interface{})) *BatchQueue { q := &BatchQueue{ data: make([]interface{}, maxSize), batchSize: batchSize, maxSize: maxSize, processor: processor, } q.cond = sync.NewCond(&q.mu) go q.processLoop() return q } // 写入数据到队列 func (q *BatchQueue) Push(item interface{}) { q.mu.Lock() defer q.mu.Unlock() // 队列已满时触发处理并重置 if (q.sendx+1)%q.maxSize == q.recvx { q.triggerProcess() } q.data[q.sendx] = item q.sendx = (q.sendx + 1) % q.maxSize // 达到批量大小时触发处理 if q.currentSize() >= q.batchSize { q.triggerProcess() } } // 触发处理并通知后台goroutine func (q *BatchQueue) triggerProcess() { if q.currentSize() > 0 { q.cond.Signal() // 通知处理循环 } } // 后台循环处理数据 func (q *BatchQueue) processLoop() { for { q.mu.Lock() // 等待触发条件:队列非空 for q.currentSize() == 0 { q.cond.Wait() } // 取出当前批次数据 batch := q.popBatch() q.mu.Unlock() // 执行处理逻辑 q.processor(batch) } } // 计算当前队列数据量 func (q *BatchQueue) currentSize() int { return (q.sendx - q.recvx + q.maxSize) % q.maxSize } // 取出一个批次的数据 func (q *BatchQueue) popBatch() []interface{} { size := q.currentSize() if size > q.batchSize { size = q.batchSize } batch := make([]interface{}, 0, size) for i := 0; i < size; i++ { batch = append(batch, q.data[q.recvx]) q.recvx = (q.recvx + 1) % q.maxSize } return batch } ``` --- ### 三、使用示例 ```go func main() { // 定义数据处理函数(例如写入数据库) processor := func(data []interface{}) { println("Processing batch of size:", len(data)) } // 创建队列:批量大小=5,最大容量=10 queue := NewBatchQueue(5, 10, processor) // 模拟数据写入 for i := 0; i < 23; i++ { queue.Push(i) time.Sleep(100 * time.Millisecond) } } ``` --- ### 四、关键机制说明 1. **自动触发条件**: - **队列满时触发**:通过`(sendx+1) % maxSize == recvx`判断队列是否已满[^2]。 - **批量大小触发**:当数据量达到`batchSize`时立即处理。 2. **并发安全**:通过`sync.Mutex`保证队列操作的原子性,`sync.Cond`实现高效等待/通知机制。 3. **性能优化**:使用固定长度的切片避免内存重复分配,循环队列减少数据拷贝。 --- ### 五、扩展优化方向 1. **超时强制处理**:添加`time.Ticker`确保即使未达到批量大小也能定期处理。 2. **优雅退出**:通过`context.Context`控制后台goroutine的生命周期。 3. **动态扩容**:根据负载动态调整队列容量(需权衡线程安全复杂度)。 ---
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