Go语言实现的可读性更高的并发神库

前言

哈喽，大家好，我是asong；前几天逛github发现了一个有趣的并发库-conc，其目标是：

• 更难出现goroutine泄漏
• 处理panic更友好
• 并发代码可读性高

从简介上看主要封装功能如下：

• 对waitGroup进行封装，避免了产生大量重复代码，并且也封装recover，安全性更高
• 提供panics.Catcher封装recover逻辑，统一捕获panic，打印调用栈一些信息
• 提供一个并发执行任务的worker池，可以控制并发度、goroutine可以进行复用，支持函数签名，同时提供了stream方法来保证结果有序
• 提供ForEach、map方法优雅的处理切片

接下来就区分模块来介绍一下这个库；

仓库地址：https://github.com/sourcegraph/conc

WatiGroup的封装

Go语言标准库有提供sync.waitGroup控制等待goroutine，我们一般会写出如下代码：

func main(){
    var wg sync.WaitGroup
    for i:=0; i < 10; i++{
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            defer func() {
                // recover panic
                err := recover()
                if err != nil {
                    fmt.Println(err)
                }
            }
            // do something
            handle()
        }
    }
    wg.Wait()
}

上述代码我们需要些一堆重复代码，并且需要单独在每一个func中处理recover逻辑，所以conc库对其进行了封装，代码简化如下：

func main() {
 wg := conc.NewWaitGroup()
 for i := 0; i < 10; i++ {
  wg.Go(doSomething)
 }
 wg.Wait()
}

func doSomething() {
 fmt.Println("test")
}

conc库封装也比较简单，结构如下：

type WaitGroup struct {
 wg sync.WaitGroup
 pc panics.Catcher
}

其自己实现了Catcher类型对recover逻辑进行了封装，封装思路如下：

type Catcher struct {
 recovered atomic.Pointer[RecoveredPanic]
}

recovered是原子指针类型，RecoveredPanic是捕获的recover封装，封装了堆栈等信息：

type RecoveredPanic struct {
 // The original value of the panic.
 Value any
 // The caller list as returned by runtime.Callers when the panic was
 // recovered. Can be used to produce a more detailed stack information with
 // runtime.CallersFrames.
 Callers []uintptr
 // The formatted stacktrace from the goroutine where the panic was recovered.
 // Easier to use than Callers.
 Stack []byte
}

提供了Try方法执行方法，只会记录第一个panic的gououtine信息：

func (p *Catcher) Try(f func()) {
 defer p.tryRecover()
 f()
}

func (p *Catcher) tryRecover() {
 if val := recover(); val != nil {
  rp := NewRecoveredPanic(1, val)
        // 只会记录第一个panic的goroutine信息
  p.recovered.CompareAndSwap(nil, &rp)
 }
}

提供了Repanic()方法用来重放捕获的panic：

func (p *Catcher) Repanic() {
 if val := p.Recovered(); val != nil {
  panic(val)
 }
}

func (p *Catcher) Recovered() *RecoveredPanic {
 return p.recovered.Load()
}

waitGroup对此也分别提供了Wait()、WaitAndRecover()方法：

func (h *WaitGroup) Wait() {
 h.wg.Wait()

 // Propagate a panic if we caught one from a child goroutine.
 h.pc.Repanic()
}

func (h *WaitGroup) WaitAndRecover() *panics.RecoveredPanic {
 h.wg.Wait()

 // Return a recovered panic if we caught one from a child goroutine.
 return h.pc.Recovered()
}

wait方法只要有一个goroutine发生panic就会向上抛出panic，比较简单粗暴；

waitAndRecover方法只有有一个goroutine发生panic就会返回第一个recover的gouroutine信息；

总结：conc库对waitGrouop的封装总体是比较不错的，可以减少重复的代码；

worker池

conc提供了几种类型的worker池：

• ContextPool：可以传递context的pool，若有goroutine发生错误可以cancel其他goroutine
• ErrorPool：通过参数可以控制只收集第一个error还是所有error
• ResultContextPool：若有goroutine发生错误会cancel其他goroutine并且收集错误
• RestultPool：收集work池中每个任务的执行结果，并不能保证顺序，保证顺序需要使用stream或者iter.map；

我们来看一个简单的例子：

import "github.com/sourcegraph/conc/pool"

func ExampleContextPool_WithCancelOnError() {
 p := pool.New().
  WithMaxGoroutines(4).
  WithContext(context.Background()).
  WithCancelOnError()
 for i := 0; i < 3; i++ {
  i := i
  p.Go(func(ctx context.Context) error {
   if i == 2 {
    return errors.New("I will cancel all other tasks!")
   }
   <-ctx.Done()
   return nil
  })
 }
 err := p.Wait()
 fmt.Println(err)
 // Output:
 // I will cancel all other tasks!
}

在创建pool时有如下方法可以调用：

• p.WithMaxGoroutines()配置pool中goroutine的最大数量
• p.WithErrors：配置pool中的task是否返回error
• p.WithContext（ctx）：配置pool中运行的task当遇到第一个error要取消
• p.WithFirstError：配置pool中的task只返回第一个error
• p.WithCollectErrored：配置pool的task收集所有error

pool的基础结构如下：

type Pool struct {
 handle   conc.WaitGroup
 limiter  limiter
 tasks    chan func()
 initOnce sync.Once
}

limiter是控制器，用chan来控制goroutine的数量：

type limiter chan struct{}

func (l limiter) limit() int {
 return cap(l)
}

func (l limiter) release() {
 if l != nil {
  <-l
 }
}

pool的核心逻辑也比较简单，如果没有设置limiter，那么就看有没有空闲的worker，否则就创建一个新的worker，然后投递任务进去；

如果设置了limiter，达到了limiter worker数量上限，就把任务投递给空闲的worker，没有空闲就阻塞等着；

func (p *Pool) Go(f func()) {
 p.init()

 if p.limiter == nil {
  // 没有限制
  select {
  case p.tasks <- f:
   // A goroutine was available to handle the task.
  default:
   // No goroutine was available to handle the task.
   // Spawn a new one and send it the task.
   p.handle.Go(p.worker)
   p.tasks <- f
  }
 } else {
  select {
  case p.limiter <- struct{}{}:
   // If we are below our limit, spawn a new worker rather
   // than waiting for one to become available.
   p.handle.Go(p.worker)

   // We know there is at least one worker running, so wait
   // for it to become available. This ensures we never spawn
   // more workers than the number of tasks.
   p.tasks <- f
  case p.tasks <- f:
   // A worker is available and has accepted the task.
   return
  }
 }

}

这里work使用的是一个无缓冲的channel，这种复用方式很巧妙，如果goroutine执行很快避免创建过多的goroutine；

使用pool处理任务不能保证有序性，conc库又提供了Stream方法，返回结果可以保持顺序；

Stream

Steam的实现也是依赖于pool，在此基础上做了封装保证结果的顺序性，先看一个例子：

func ExampleStream() {
 times := []int{20, 52, 16, 45, 4, 80}

 stream := stream2.New()
 for _, millis := range times {
  dur := time.Duration(millis) * time.Millisecond
  stream.Go(func() stream2.Callback {
   time.Sleep(dur)
   // This will print in the order the tasks were submitted
   return func() { fmt.Println(dur) }
  })
 }
 stream.Wait()

 // Output:
 // 20ms
 // 52ms
 // 16ms
 // 45ms
 // 4ms
 // 80ms
}

stream的结构如下：

type Stream struct {
 pool             pool.Pool
 callbackerHandle conc.WaitGroup
 queue            chan callbackCh

 initOnce sync.Once
}

queue是一个channel类型，callbackCh也是channel类型 - chan func()：

type callbackCh chan func()

在提交goroutine时按照顺序生成callbackCh传递结果：

func (s *Stream) Go(f Task) {
 s.init()

 // Get a channel from the cache.
 ch := getCh()

 // Queue the channel for the callbacker.
 s.queue <- ch

 // Submit the task for execution.
 s.pool.Go(func() {
  defer func() {
   // In the case of a panic from f, we don't want the callbacker to
   // starve waiting for a callback from this channel, so give it an
   // empty callback.
   if r := recover(); r != nil {
    ch <- func() {}
    panic(r)
   }
  }()

  // Run the task, sending its callback down this task's channel.
  callback := f()
  ch <- callback
 })
}

var callbackChPool = sync.Pool{
 New: func() any {
  return make(callbackCh, 1)
 },
}

func getCh() callbackCh {
 return callbackChPool.Get().(callbackCh)
}

func putCh(ch callbackCh) {
 callbackChPool.Put(ch)
}

ForEach和map

ForEach

conc库提供了ForEach方法可以优雅的并发处理切片，看一下官方的例子：

conc库使用泛型进行了封装，我们只需要关注handle代码即可，避免冗余代码，我们自己动手写一个例子：

func main() {
 input := []int{1, 2, 3, 4}
 iterator := iter.Iterator[int]{
  MaxGoroutines: len(input) / 2,
 }

 iterator.ForEach(input, func(v *int) {
  if *v%2 != 0 {
   *v = -1
  }
 })

 fmt.Println(input)
}

ForEach内部实现为Iterator结构及核心逻辑如下：

type Iterator[T any] struct {
 MaxGoroutines int
}
func (iter Iterator[T]) ForEachIdx(input []T, f func(int, *T)) {
 if iter.MaxGoroutines == 0 {
  // iter is a value receiver and is hence safe to mutate
  iter.MaxGoroutines = defaultMaxGoroutines()
 }

 numInput := len(input)
 if iter.MaxGoroutines > numInput {
  // No more concurrent tasks than the number of input items.
  iter.MaxGoroutines = numInput
 }

 var idx atomic.Int64
 // 通过atomic控制仅创建一个闭包
 task := func() {
  i := int(idx.Add(1) - 1)
  for ; i < numInput; i = int(idx.Add(1) - 1) {
   f(i, &input[i])
  }
 }

 var wg conc.WaitGroup
 for i := 0; i < iter.MaxGoroutines; i++ {
  wg.Go(task)
 }
 wg.Wait()
}

可以设置并发的goroutine数量，默认取的是GOMAXPROCS ，也可以自定义传参；

并发执行这块设计的很巧妙，仅创建了一个闭包，通过atomic控制idx，避免频繁触发GC；

map

conc库提供的map方法可以得到对切片中元素结果，官方例子：

使用map可以提高代码的可读性，并且减少了冗余代码，自己写个例子：

func main() {
 input := []int{1, 2, 3, 4}
 mapper := iter.Mapper[int, bool]{
  MaxGoroutines: len(input) / 2,
 }

 results := mapper.Map(input, func(v *int) bool { return *v%2 == 0 })
 fmt.Println(results)
 // Output:
 // [false true false true]
}

map的实现也依赖于Iterator，也是调用的ForEachIdx方法，区别于ForEach是记录处理结果；

总结

花了小半天时间看了一下这个库，很多设计点值得我们学习，总结一下我学习到的知识点：

• conc.WatiGroup对Sync.WaitGroup进行了封装，对Add、Done、Recover进行了封装，提高了可读性，避免了冗余代码
• ForEach、Map方法可以更优雅的并发处理切片，代码简洁易读，在实现上Iterator中的并发处理使用atomic来控制只创建一个闭包，避免了GC性能问题
• pool是一个并发的协程队列，可以控制协程的数量，实现上也很巧妙，使用一个无缓冲的channel作为worker，如果goroutine执行速度快，避免了创建多个goroutine
• stream是一个保证顺序的并发协程队列，实现上也很巧妙，使用sync.Pool在提交goroutine时控制顺序，值得我们学习；

小伙伴们有时间可以看一下这个并发库，学习其中的优点，慢慢进步~

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