goroutine和channel

进程与线程

进程就是程序执行在操作系统中的一次在执行过程,是系统进行资源分配的基本单位。

线程就是进程的一个执行实例,是程序的最小执行单元,是比进程更小的独立运行的单位。

一个进程可以创建多个线程,同一一个进程中的多个线程可以并发执行。一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程。

并发和并行

多线程的程序在单核上运行就是并发。
多线程程序咋在多核上运行就是并行。

并行发生在同一时刻,并发发生在同一时间间隔。

程序控制多线程

在应用中一个app的启动运行相当于一个进程,(进程运行在操作系统上);app内各种按钮的操作相当于线程,线程可以互相通讯。

Go语言中主程序相当于一个进程,各个方法相当于线程,各个线程之间可以互相通讯,但是不同的进程却不可以。(协程是轻量级的线程)

Go语言中协程具有独立的栈空间,共享程序堆空间,调度由开发者控制,协程是轻量级的线程。

在Go语言中通过goroutine实现多线程(协程)。但默认是单线程执行的。Go程序的执行顺序总是先执行源文件的init 函数并总是以单线程执行,并且按照包的依赖关系顺序执行,调用其它包时会递归执行,依然从init函数开始,最后从main包顺序执行。

var starttime int
var endtime int

func main() {
	test()

	for i := 0; i < 5; i++ {
		fmt.Println("main~", strconv.Itoa(i))
		//time.Sleep(time.Second)
	}
	endtime = time.Now().Second()
	fmt.Println(endtime - starttime)
}

func test() {
	//开始时间
	starttime = time.Now().Second()
	for i := 0; i < 5; i++ {
		fmt.Println("test", strconv.Itoa(i))
		//time.Sleep(time.Second)
	}
}

在这里插入图片描述
可以看到单线程的情况是顺序执行,依然很块即使是以秒为单位,也可以忽略不计,在10000次的循环才1秒。

在Go语言中通过go关键字开启goroutine非常的方便,开启线程后就不在是单线程执行程序了,新起的线程会使用另一个处理器支持,其他程序任何在主线程中执行,这样多个线程就并发执行了。

在使用多线程时一定义确保main执行时间比其他线程长,不然其他线程没执行完,主线先先停了。就像马拉松比赛,你跑的太慢,人家赛事结束了你才跑到,发现啥也没了。

主线程执行时间一定要比其他线程长,以下就是错误案例:

func main() {
	go test()
	fmt.Println(endtime - starttime)
}

在这里插入图片描述
主线程没有程序,很快结束,新线程还没开始执行,所以啥也没输出。在主线程休眠一秒钟,如下:

func main() {
	go test()

	time.Sleep(time.Second)
	fmt.Println(endtime - starttime)
}

在这里插入图片描述
休眠后才有打印,而且看时间差还是负数。

goroutine

主线程时物理线程,直接作用再cpu上时重量级的,goroutine是轻量级的。

MPG是goroutine的调度模型。MPG:m是操作系统的主线程,p是协程执行需要的上下文,G是协程。

对于调度来说,当前若干程序在一个cpu上运行就是并发,在不同cpu上运行就是并行;

线程(协程通讯)

不同的线程之间有两种通讯方式全局变量加锁,channel管道。

全局变量加锁
如果不对全局变量加锁,线程都在写入会造成数据错误,因此Go语言不支持无锁写入数据,通过加互斥所解决问题。

import (
	"container/list"
	"fmt"
	"time"
)

var lis = list.New()

func main() {
	//test(10)

	for i := 10; i <= 20; i++ {
		go test(i)
	}

	time.Sleep(time.Second * 2)

	for i := lis.Front(); i != nil; i = i.Next() {
		fmt.Println(i.Value)
	}
}

func test(n int) {
	res := 1
	for i := 1; i < n; i++ {
		res = res * i
	}
	lis.PushBack(res)
}

在上面的程序中,通过不同线程执行循环并插入到单列表中list.List,根据单链表的特性,使用尾插法依次插入。但是由于是多线程,那个先执行完谁先插入,另外碰到同一时间完成,或者上一个还未插入完就要执行下一个插入的情况时就会出错。(单链表使线程安全的,这里模拟错误。)

import (
	"container/list"
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

var lis = list.New()

// 声明一个全局锁
// Mutex是互斥的
var lock sync.Mutex

func main() {
	//test(10)

	for i := 10; i <= 20; i++ {
		go test(i)
	}

	time.Sleep(time.Second * 2)

	//加锁
	lock.Lock()
	for i := lis.Front(); i != nil; i = i.Next() {
		fmt.Println(i.Value)
	}
	//解锁
	lock.Unlock()
}

func test(n int) {
	res := 1
	for i := 1; i < n; i++ {
		res = res * i
	}

	//加锁
	lock.Lock()
	lis.PushBack(res)
	//解锁
	lock.Unlock()
}

sync.Mutex是一个全局的互斥锁,用于对重要数据加锁,在上述代码中lis为全局数据,由于多线程操作需要对其加锁。

  • 写入时加锁
//加锁
	lock.Lock()
	lis.PushBack(res)
	//解锁
	lock.Unlock()
  • 读出时加锁
	//加锁
	lock.Lock()
	for i := lis.Front(); i != nil; i = i.Next() {
		fmt.Println(i.Value)
	}
	//解锁
	lock.Unlock()

全局变量加锁时使用了time.Sleep(time.Second * 2)使所有数据写入完毕,但是实际上主线程是不知道程序写入完毕,在实际中可以会出现一边读一边写入的问题,如果还没写完就在读就会出现脏读,幻读,重复都等问题。因此读写都是需要加锁。

全局锁是不完美了,主线程并不知道全部写入需要多长时间,所以无法设置等待时间(等数据写完),若线程很多,对全局变量读写会很复杂,Go提供了新的通讯方式管道channel来解决这些问题。

channel管道

单纯的并发是没有意义的,并发的线程应该是同一为主进程服务的,就需要数据的共享,数据共享时不同线程的数据的操作不同,因此容易造成错误。Go除了锁还提供了goroutine来解决这一问题。

channel是一个队列,数据总是先进先出,因此是线程安全的,多goroutine时,无需加锁。在goroutine操作时数据经过处理进入channel,该数据一直为本次的线程服务,除非线程结束放行数据。(先进先出,上一个不走下一个出不去)

  • 声明

var 变量名 chan 数据类型
channel是引用类型,必须初始化才能写入数据,管道也是有类型的。声明管道后必须通过make关键字初始化才可以使用,否则会报错。

var intchan chan int

intchan = make(chan int, 3)

在这里插入图片描述

  • 写入数据

管道通过<-符号插入数据

intchan <- 10
num := 100
intchan <- num
  • 容积

channel放入数据后会有两个长度,容积cap和长度len,分别表示定义的chan的大小和当前chan存储的元素的个数。

//查看容量和数据长度
println(cap(intchan))
println(len(intchan))

管道的容积在定义时就声明了,后续不会再发生变化。但是存储数据的长度会随着元素的存入和取出发生变化。

  • 管道取值
item1 := <-intchan

管道的取值和管道存数据使用的符号一致<-,知识顺序反转,表示取出数据。

item1 := <-intchan

println(item1)
print(len(intchan))

管道在是一个队列数据结构,在存放数据是是先进先出。

func test2() {
	var intChan chan int

	intChan = make(chan int, 5)

	var aList []int
	aList = append(aList, 1, 2, 3, 4, 5)
	//print(aList[0])

	intChan <- aList[0]
	intChan <- aList[3]
	intChan <- aList[4]

	a := <-intChan
	b := <-intChan
	c := <-intChan

	fmt.Printf("set data %d-%d-%d,but get data %d-%d-%d", aList[0], aList[3], aList[4], a, b, c)

}

在这里插入图片描述

使用channel时,只能存放指定的数据类型;达到数据的容积后就不能在存放数据了;取出最后一个数后也不能在取数据否则会报错。

//map类型的数据

func mapChan() {
	var mapChan chan map[string]string

	mapChan = make(chan map[string]string, 5)

	a := map[string]string{
		"1": "北极",
		"2": "南极",
	}

	mapChan <- a

	var b map[string]string
	b = <-mapChan
	print(b["1"])
}
//结构体类型

func structChan() {

	structChan := make(chan Person, 3)

	per := Person{
		1,
		"xiaoxu",
		"男",
		18,
	}

	structChan <- per

	a := <-structChan

	fmt.Print(a)

}

除了上面两种最主要的数据类型外channel也支持接口类型。

  • channel的遍历和关闭

chanen也是可以关闭的,Go语言提供了内置函数close来关闭管道。

在这里插入图片描述

close(structChan)

遍历时需要关闭管道,否则会报死锁的错误。

func bainli() {
	var intChan = make(chan int, 101)
	for i := 0; i < 10; i++ {
		intChan <- i
	}

	close(intChan)

	for item := range intChan {
		fmt.Println(item)
	}
}

管道应用,使用管道读取数据。

func main() {

	intchan := make(chan int, 5)
	
	go writeData(intchan)
	go readData(intchan)

	time.Sleep(time.Second * 2)

}

func writeData(intChan chan int) {
	for i := 0; i < 10; i++ {
		intChan <- i
	}
	close(intChan)
}

func readData(intChan chan int) {
	for {
		a, ok := <-intChan
		if ok {
			fmt.Println(a)
		} else {
			fmt.Println("读取完毕")
			break
		}
	}

}

在上面的管道中,数据读取

在这里插入图片描述

读管道哥写入管道的数据不一样,但是必须双方都存在。

线程应用

在goroutine和channel后,实现并发就需要将两者结合,实现并行或并发。

判断10000一类的所有素数?并将素数相加

上述问题无并发操作的实现方案是通过for循环

go中通过goroutine的实现并发更快捷
package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	intchan := make(chan int, 100)
	var sum int = 0
	//start := time.Now().UnixMilli()

	write(intchan, 80)
	read(intchan, sum)
	//end := time.Now().UnixMilli() - start
	//fmt.Println("执行时间(微秒)", end)
	// fmt.Println("last sum is :", sum)
	time.Sleep(time.Second * 3)

}

func write(dataChan chan int, n int) {
	for i := 1; i < n; i++ {
		dataChan <- i
		fmt.Println("写入数据", i)
	}
	close(dataChan)
}

func read(data chan int, sun int) {
	sun = 0
	for item := range data {
		if sushu(item) != 0 {
			sun += item
			fmt.Println("读取数据", item)

		} else {
			continue
		}

	}
}

func sushu(a int) int {
	for i := 2; i < a; i++ {
		if a%i != 0 {
			a = a
		} else {
			a = 0
		}
	}
	return a
}

线程一定要为主线程或者进程服务不然该线程就没有意义。

成功读取大素数

在这里插入图片描述

//将主函数不用多线程执行,并记录执行时间,改到基数
func main() {
	intchan := make(chan int, 100005)
	var sum int = 0
	start := time.Now().UnixMilli()

	write(intchan, 100000)
	read(intchan, sum)
	end := time.Now().UnixMilli() - start
	fmt.Println("执行时间(微秒)", end)
	// fmt.Println("last sum is :", sum)
	time.Sleep(time.Second * 10)

}

在不用线程的情况下执行时间如下图

在这里插入图片描述

对函数改造记录执行执行,对于线程来说由资源调度完成需要记录线程开始的时间,和主线程开始的时间,用于比较,分别记录各线程执行时间哥主线程执行时间。

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	start := time.Now().UnixMilli()
	intchan := make(chan int, 100005)
	var sum int = 0

	fmt.Println("主线程开始时间", time.Now().UnixMilli())
	go write(intchan, 100000)
	go read(intchan, sum)

	mix := time.Now().UnixMilli() - start
	fmt.Println("执行时间(微秒)", mix)
	time.Sleep(time.Second * 2)

}

func write(dataChan chan int, n int) {
	fmt.Println("写入线程开始时间", time.Now().UnixMilli())
	start := time.Now().UnixMilli()
	for i := 1; i < n; i++ {
		dataChan <- i
		//fmt.Println("写入数据", i)
	}
	close(dataChan)
	end := time.Now().UnixMilli()
	fmt.Println("写入线程执行时间", end-start)
}

func read(data chan int, sun int) {
	fmt.Println("读取线程开始时间", time.Now().UnixMilli())
	start := time.Now().UnixMilli()
	sun = 0
	for item := range data {
		if sushu(item) != 0 {
			sun += item
			//fmt.Println("读取数据", item)

		} else {
			continue
		}

	}
	end := time.Now().UnixMilli()
	fmt.Println("读取线程执行时间", end-start)
}

func sushu(a int) int {
	for i := 2; i < a; i++ {
		if a%i != 0 {
			a = a
		} else {
			a = 0
		}
	}
	return a
}

在这里插入图片描述
对于改造后的函数执行100000个素数查找,由上图可知读取线程和写入线程同时开启,它们的执行时间各有不同,根据打印显示主线程执行时间为1微妙,写入时间为1微妙,读取的长一点为1670微妙,由于主线程休眠了2秒因此读取线程也正常完成。对比单线程的执行时间块了近5倍。

进程是面向操作系统的,线程是面向程序的。

在上述程序中让主函数休眠2分钟time.Sleep(time.Second * 120),在windows的任务管理中能够看到这个进程。

在这里插入图片描述

在一个程序中mian函数为程序的入口,运行的所有程序构成一个进程,在一个进程中默认会有一个主要的线程,线程必须运行在进程中。(操作系统的线程与进程)。

每个线程都为进程服务,因此线程的数据必须是共享的,而且是线程安全的,在程序中全局变量为共享的变量,因此如果只用全局变量的话就要涉及安全锁的问题,而Go语言中设计的channel就是为了解决共享数据的问题,从上述程序中可以看出,在使用通道channel是,读写分别对线程操作,并且使用锁的问题,而且其本身也是线程安全的。

甚至为了更快多开几个线程写入数和读取数据,写入方法改造,多线程分段写入。

func write(dataChan chan int, left, right int) {
	fmt.Println("写入线程开始时间", time.Now().UnixMilli())
	start := time.Now().UnixMilli()
	for i := left; i < right; i++ {
		dataChan <- i
		//fmt.Println("写入数据", i)
	}
	//close(dataChan)
	end := time.Now().UnixMilli()
	fmt.Println("写入线程执行时间", end-start)
}

//多线程写入
go write(intchan, 1, 100000)
go write(intchan, 100001, 200000)

管道是线程安全的,一定是上一个写完,下一个才可以写入,因此线程对数据的写入顺序无法判断,但唯一确定的是,写入完成后,一定存在1~200000这些数。

管道的读取也是如此,因为管道是队列的数据结构,先入队的必须先出队才可以读取下一个数据。因此多线读取数据也是安全的。

线程尽量使用deferrecover处理错误,以免程序故障。

//匿名函数处理错误
defer func ()  {
	err:= recover()
	if err != nil{
		fmt.Println("err",err)
	}
}()
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

xvwen

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值