Goroutine陷阱

本文探讨了Go语言中并发编程常见的两个问题:Goroutine泄漏和Goroutine竞争问题。通过具体示例展示了如何避免这些问题,并介绍了正确的Goroutine使用方法。

Go在语言层面通过Goroutine与channel来支持并发编程,使并发编程看似变得异常简单,但通过最近一段时间的编码,越来越觉得简单的东西,很容易会被滥用。Java的标准库也让多线程编程变得简单,但想当初在公司定位Java的问题,发现很多的同学由于没有深入了解Java Thread的机制,Thread直接New从不管理复用,那Goroutine肯定也要面临这类的问题。

1 Goroutine泄漏问题

Rob Pike在2012年的Google I/O大会上所做的“Go Concurrency Patterns”的演讲上,说道过几种基础的并发模式。从一组目标中获取第一个结果就是其中之一。

func First(query string, replicas ...Search) Result {  
    c := make(chan Result)
    searchReplica := func(i int) { c <- replicas[i](query) }
    for i := range replicas {
        go searchReplica(i)
    }
    return <-c
}

在First()函数中的结果channel是没缓存的。这意味着只有第一个goroutine返回。其他的goroutine会困在尝试发送结果的过程中,如果你有不止一个的重复时,每个调用将会泄露资源。为了避免泄露,你需要确保所有的goroutine退出。一个不错的方法是使用一个有足够保存所有缓存结果的channel。

func First(query string, replicas ...Search) Result {  
    c := make(chan Result,len(replicas))
    searchReplica := func(i int) { c <- replicas[i](query) }
    for i := range replicas {
        go searchReplica(i)
    }
    return <-c
}

另一个不错的解决方法是使用一个有default情况的select语句和一个保存一个缓存结果的channel。default情况保证了即使当结果channel无法收到消息的情况下,goroutine也不会堵塞。

func First(query string, replicas ...Search) Result {  
    c := make(chan Result,1)
    searchReplica := func(i int) { 
        select {
        case c <- replicas[i](query):
        default:
        }
    }
    for i := range replicas {
        go searchReplica(i)
    }
    return <-c
}

你也可以使用特殊的取消channel来终止workers。

func First(query string, replicas ...Search) Result {  
    c := make(chan Result)
    done := make(chan struct{})
    defer close(done)
    searchReplica := func(i int) { 
        select {
        case c <- replicas[i](query):
        case <- done:
        }
    }
    for i := range replicas {
        go searchReplica(i)
    }
    return <-c
}

为何在演讲中会包含这些bug?Rob Pike仅仅是不想把演示复杂化。这么做是合理的,但对于Go新手而言,可能会直接使用类似代码,而不去思考它可能有问题。

2 Goroutine Race问题

Go语言支持函数中定义函数,看下一个例子:

func saveRequest(request *Request) {
            ….
            go func() {
                     request.Users = []{1,2,3}
                      …
                      db.Save(request)
            }
 
}

很多情况下,由于程序员对goroutine了解不够深入,又由于goroutine使用很容易。为了性能,很容易把一个同步函数变成异步函数,但这违背了go”不要通过共享内存来通信,相反应该通过通信来共享内存“的原则。即上述的例子中起了一个goroutine,并修改了request指针指向的对象。即使对request只读,也可能不是安全,因为你无法保证request指针不在其它goroutine中修改。

在本质上讲,goroutine的使用会增加了函数的危险系数,尤其是函数参数传递指针时。任何一个对象的操作,如果没有加上锁,当项目比较庞大时,可能不知道这个对象是不是会引起多个goroutine竞争。

什么是goroutine race(竞争)问题?官网的文章 Introducing the Go Race Detect给出的例子如下:

package main

import(
    "time"
    "fmt"
    "math/rand"
)

func main() {
    start := time.Now()
    var t *time.Timer
    t = time.AfterFunc(randomDuration(), func() {
        fmt.Println(time.Now().Sub(start))
        t.Reset(randomDuration())
    })
    time.Sleep(5 * time.Second)
}

func randomDuration() time.Duration {
    return time.Duration(rand.Int63n(1e9))
}

这个例子看起来没任何问题,但是实际上,time.AfterFunc是会另外启动一个goroutine来进行计时和执行func()。由于func中有对t(Timer)进行操作(t.Reset),而主goroutine也有对t进行操作(t=time.After)。 这个时候,其实有可能会造成两个goroutine对同一个变量进行竞争的情况。

那什么才是goroutine的使用正确姿势,怎么理解“通过通信来共享内存”来避免Race问题?先看一个例子:

type SimpleAccount struct{
  balance int
}

func NewSimpleAccount(balance int) *SimpleAccount {
  return &SimpleAccount{balance: balance}
}

func (acc *SimpleAccount) Deposit(amount uint) {
  acc.setBalance(acc.balance + int(amount))
}

func (acc *SimpleAccount) Withdraw(amount uint) {
  if acc.balance >= int(amount) {
    acc.setBalance(acc.balance - int(amount))
  } else {
    panic("杰克穷死")
  }
}

func (acc *SimpleAccount) Balance() int {
  return acc.balance
}

func (acc *SimpleAccount) setBalance(balance int) {
  acc.balance = balance
}

type ConcurrentAccount struct {
  account     *SimpleAccount
  deposits    chan uint
  withdrawals chan uint
  balances    chan chan int
}

func NewConcurrentAccount(amount int) *ConcurrentAccount{
  acc := &ConcurrentAccount{
    account :    &SimpleAccount{balance: amount},
    deposits:    make(chan uint),
    withdrawals: make(chan uint),
    balances:    make(chan chan int),
  }
  acc.listen()

  return acc
}

func (acc *ConcurrentAccount) Balance() int {
  ch := make(chan int)
  acc.balances <- ch
  return <-ch
}

func (acc *ConcurrentAccount) Deposit(amount uint) {
  acc.deposits <- amount
}

func (acc *ConcurrentAccount) Withdraw(amount uint) {
  acc.withdrawals <- amount
}

func (acc *ConcurrentAccount) listen() {
  go func() {
    for {
      select {
      case amnt := <-acc.deposits:
        acc.account.Deposit(amnt)
      case amnt := <-acc.withdrawals:
        acc.account.Withdraw(amnt)
      case ch := <-acc.balances:
        ch <- acc.account.Balance()
      }
    }
  }()
}

上面的例子,SimpleAccount所有方法,当多goroutine操作是不安全的,而通过ConcurrentAccount封装,所有处理都统一通过channel通信到listen开启的goroutine,即只有一个goroutine能操作SimpleAccount中成员变量,那也就不会发现Goroutine Race问题。

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangboyu/p/7456629.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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