基本介绍

Go语言中的goroutine虽然相对于系统线程来说比较轻量级（初始栈大小仅2KB），（并且支持动态扩容），而正常采用java，c++等语言启用的线程一般都是内核态的占用的内存资源一般在4m左右，而假设我们的服务器CPU内存为4G，那么很明显才用的内核态线程的并发总数量也就是1024个，相反查看一下Go语言的协程则可以达到4*1024*1024/2=200w.这么一看就明白了为什么Go语言天生支持高并发。但是在高并发量下的goroutine频繁创建和销毁对于性能损耗以及GC来说压力也不小。充分将goroutine复用，减少goroutine的创建/销毁的性能损耗，这便是grpool对goroutine进行池化封装的目的。例如，针对于100W个执行任务，使用goroutine的话需要不停创建并销毁100W个goroutine，而使用grpool也许底层只需要几万个goroutine便能充分复用地执行完成所有任务。

经测试，goroutine池对于业务逻辑的执行效率（降低执行时间/CPU使用率）提升不大，甚至没有原生的goroutine执行快速（池化goroutine执行调度并没有底层go调度器高效，因为池化goroutine的执行调度也是基于底层go调度器），但是由于采用了复用的设计，池化后对内存的使用率得到极大的降低。在v2版本中grpool也加入了贯穿全局的链路追踪。

概念：

Pool：goroutine池，用于管理若干可复用的goroutine协程资源；
Worker：池对象中参与任务执行的goroutine，一个Worker可以执行若干个Job，直到队列中再无等待的Job；
Job：添加到池对象的任务队列中等待执行的任务，是一个func()的方法，一个Job同时只能被一个Worker获取并执行；

使用方式：

Code Block

language	go

import "github.com/gogf/gf/v2/os/grpool"

使用场景：

管理大量异步任务的场景、需要异步协程复用的场景、需要降低内存使用率的场景。

接口文档：

https://pkggodoc.go.devorg/github.com/gogf/gf/v2/os/grpool

Code Block

language	go

func Add(f func()) error
func Jobs() int
func Size() int
type Pool
    func New(limit ...int) *Pool     
    func (p *Pool) Add(ctx context.Context, f Func) error
    func (p *Pool) AddWithRecover(ctx context.Context, userFunc Func, recoverFunc ...func(err error)) error     
    func (p *Pool) Cap() int
    func (p *Pool) Close()
    func (p *Pool) IsClosed() bool
    func (p *Pool) Jobs() int
    func (p *Pool) Size() int

通过grpool.New方法创建一个goroutine池对象，参数limit为非必需参数，用于限定池中的工作goroutine数量，默认为不限制。需要注意的是，任务可以不停地往池中添加，没有限制，但是工作的goroutine是可以做限制的。我们可以通过Size()方法查询当前的工作goroutine数量，使用Jobs()方法查询当前池中待处理的任务数量。

同时，为便于使用，grpool包提供了默认的goroutine池，默认的池对象不限制goroutine数量，直接通过grpool.Add即可往默认的池中添加任务，任务参数必须是一个 func()类型的函数/方法。

Note
这个模块大家问得最多的是外部如何给`grpool`里面的任务传递参数，具体请看示例2.

使用示例

示例1. 使用默认的goroutine池，限制100个工作goroutine执行1000个任务

https://github.com/gogf/gf/v2/blob/master/os/gfpool/gfpool_z_unit_test.go

Code Block

language	go

package main

import (
 	"context"
 	"fmt"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/grpool"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/gtimer"
 	"time"
)

var (
    ctx = gctx.New()
)

func job(ctx context.Context) {
 	time.Sleep(1*time.Second)
}

func main() {
 	pool := grpool.New(100)
 	for i := 0; i < 1000; i++ {
     	pool.Add(ctx,job)
 	}
 	fmt.Println("worker:", pool.Size())
 	fmt.Println(" jobs:", pool.Jobs())
 	gtimer.SetInterval(ctx,time.Second, func(ctx context.Context) {
     	fmt.Println("worker:", pool.Size())
     	fmt.Println(" jobs:", pool.Jobs())
     	fmt.Println()
 	})

 	select {}
}

这段程序中的任务函数的功能是sleep 1秒钟，这样便能充分展示出goroutine数量限制功能。其中，我们使用了gtime.SetInterval定时器每隔1秒钟打印出当前默认池中的工作goroutine数量以及待处理的任务数量。

示例2. 我们再来看一个新手经常容易出错的例子

https://github.com/gogf/gf/v2/blob/master/os/gfpool/gfpool_z_unit_test.go

Code Block

language	go

package main

import (
 	"context"
 	"fmt"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/grpool"
 	"sync"
)

var (
    ctx = gctx.New()
)

func main() {
 	wg := sync.WaitGroup{}
 	for i := 0; i < 10; i++ {
    	wg.Add(1)
    	grpool.Add(ctx,func(ctx context.Context) {
       		fmt.Println(i)
       		wg.Done()
    	})
 	}
 	wg.Wait()
}

我们这段代码的目的是要顺序地打印出0-9，然而运行后却输出：

Code Blocklanguage

xml

为什么呢？这里的执行结果无论是采用go关键字来执行还是grpool来执行都是如此。原因是，对于异步线程/协程来讲，函数进行异步执行注册时，该函数并未真正开始执行(注册时只在goroutine的栈中保存了变量i的内存地址)，而一旦开始执行时函数才会去读取变量i的值，而这个时候变量i的值已经自增到了10。清楚原因之后，改进方案也很简单了，就是在注册异步执行函数的时候，把当时变量i的值也一并传递获取；或者把当前变量i的值赋值给一个不会改变的临时变量，在函数中使用该临时变量而不是直接使用变量i。

改进后的示例代码如下：

1)、使用go关键字

language

https://github.com/gogf/gf/v2/blob/master/os/gfpool/gfpool_z_unit_test.go

Code Block

go

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    wg := sync.WaitGroup{}
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(v int){
            fmt.Println(v)
            wg.Done()
        }(i)
    }
    wg.Wait()
}

执行后，输出结果为：

Code Block

language	xml

0 9 3 4 5 6 7 8 1 2

注意，异步执行时并不会保证按照函数注册时的顺序执行，以下同理。
2)、使用临时变量
https://github.com/gogf/gf/v2/blob/master/os/gfpool/gfpool_z_unit_test.go
 Code Block
language go
package main

import (
 	"context"
 	"fmt"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/grpool"
 	"sync"
)

var (
   ctx = gctx.New()
)

func main() {
 	wg := sync.WaitGroup{}
 	for i := 0; i < 10; i++ {
    	wg.Add(1)
    	v := i
    	grpool.Add(ctx,func(ctx context.Context) {
       		fmt.Println(v)
       		wg.Done()
    	})
 	}
 	wg.Wait()
}  
执行后，输出结果为：
 Code Blocklanguagexml
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
这里可以看到，使用grpool进行任务注册时，只能使用func()类型的参数，因此无法在任务注册时把变量i的值注册进去，因此只能采用临时变量的形式来传递当前变量i的值。

示例3. 最后我们使用程序测试一下grpool和原生的goroutine之间的性能
AddWithRecover将新作业推送到具有指定恢复功能的池中。当userFunc执行过程中出现死机时，会调用可选的Recovery Func。如果没有传入`Recovery Func`或赋空，则忽略`userFunc`引发的死机。该作业将异步执行。
 Code Block
language go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"github.com/gogf/gf/v2/container/garray"
	"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
	"github.com/gogf/gf/v2/os/grpool"
	"time"
)

var (
	ctx = gctx.New()
)
func main() {
	array := garray.NewArray(true)
	grpool.AddWithRecover(ctx, func(ctx context.Context) {
		array.Append(1)
		array.Append(2)
		panic(1)
	}, func(err error) {
		array.Append(1)
	})
	grpool.AddWithRecover(ctx, func(ctx context.Context) {
		panic(1)
		array.Append(1)
	})
	time.Sleep(500 * time.Millisecond)
	fmt.Print(array.Len())
}
示例3. 最后我们使用程序测试一下grpool和原生的goroutine之间的性能
1)、grpool

 Code Block
language go
package main

import (
 	"context"
 	"fmt"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/grpool"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/gtime"
 	"sync"
 	"time"
)

var (
   ctx = gctx.New()
)

func main() {
 	start := gtime.TimestampMilli()
 	wg := sync.WaitGroup{}
 	for i := 0; i < 10000000; i++ {
    	wg.Add(1)
    	grpool.Add(ctx,func(ctx context.Context) {
       		time.Sleep(time.Millisecond)
       		wg.Done()
    	})
 	}
 	wg.Wait()
 	fmt.Println(grpool.Size())
 	fmt.Println("time spent:", gtime.TimestampMilli() - start)
} 
2)、goroutine

 Code Block
language go
package main

import (
 	"fmt"
 	"github.com/gogf/gf/v2/os/gtime"
 	"sync"
 	"time"
)


func main() {
 	start := gtime.TimestampMilli()
 	wg := sync.WaitGroup{}
 	for i := 0; i < 10000000; i++ {
    	wg.Add(1)
    	go func() {
       		time.Sleep(time.Millisecond)
       		wg.Done()
    	}()
 	}
 	wg.Wait()
 	fmt.Println("time spent:", gtime.TimestampMilli() - start)
} 
3)、运行结果比较
测试结果为两个程序各运行3次取平均值。
 Code Blocklanguageshell
grpool:
    goroutine count: 847313
     memory   spent: ~2.1 G
     time     spent: 37792 ms

goroutine:
    goroutine count: 1000W
    memory    spent: ~4.8 GB
    time      spent: 27085 ms
可以看到池化过后，执行相同数量的任务，goroutine数量减少很多，相对的内存也降低了一倍以上，CPU时间耗时也勉强可以接受。

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