使用 select 实现 goroutine 超时

     虽然携程是Go语言中一个新的概念,嗯,但它本质上依然是属于多线程。超时机制是多线程中是一个非常重要的保障程序的鲁棒性的一个措施;错误是很难预估的,在多线程中更为显著,更容易出现难以预料的错误。

  • 一个异常场景

在go语言中使用channel时需要小心,比如这个用法

i := <-ch

不出问题的话这个是一个很简单的,从ch中读取数据到i中。

但如果ch一直没有人往ch中写数据,那么这个读取动作也就一直无法执行,结果就是这个goroutine将会一直阻塞在这里。

有些人可以说,代码仅仅是我自己使用,我技术高超,不会出现这种低级错误;但往往代码并不是孤立了,通常都会别人使用(ctrl+v 或者参考),一旦对外公开,那么难免会出现这种问题。

所以对于这个,我们需要知道如何使用超时机制保护goroutine不被一直阻塞
go的超时机制

Go语言本身并没有原生的支持超时机制,但是我们可以使用select机制,虽然它并不是专门为超时机制而设计的。

基于上面的问题,如下是一个简易的超时机制处理

timeout := make(chan bool, 1)
go func() {
    time.Sleep(1e9)
    timeout <- true
} ()

select {
    case <- ch:
        //从ch中读取数据
    case <-timeout:
        //ch一直没有数据写入,超时触发timeout
}

转自:

http://blog.youkuaiyun.com/qq_15437667/article/category/6128870

http://blog.youkuaiyun.com/qq_15437667/article/details/52961671

转载于:https://www.cnblogs.com/yorkyang/p/7137880.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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