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前言

goroutine协程非常轻量级，这也是为什么go支持高并发，但是goroutine频繁创建销毁对GC的压力比较大。

grpool的作用就是复用goroutine，减少频繁创建销毁的性能消耗。

名词概念

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()方法，一个job同时只能被一个worker获取并执行。

使用示例

使用默认的协程池，限制100个协程执行1000个任务

pool.Size() 获得当前工作的协程数量

pool.Jobs() 获得当前池中待处理的任务数量

```go package main

import ( "fmt" "github.com/gogf/gf/os/grpool" "github.com/gogf/gf/os/gtimer" "sync" "time" )

func main() { pool := grpool.New(100)

//添加1千个任务 for i := 0; i < 1000; i++ { _ = pool.Add(job) }

fmt.Println("worker:", pool.Size()) //当前工作的协程数量 fmt.Println("jobs:", pool.Jobs()) //当前池中待处理的任务数量

gtimer.SetInterval(time.Second, func() { fmt.Println("worker:", pool.Size()) //当前工作的协程数 fmt.Println("jobs:", pool.Jobs()) //当前池中待处理的任务数 })

//阻止进程结束 select {} }

//任务方法 func job() { time.Sleep(time.Second) } ```

打印结果

是不是灰常简单~

踩坑之旅

一个简单的场景，请使用协程打印0~9。

常犯的错误

大家看下面的代码有没有问题，请预测一下打印结果。

go wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < 9; i++ { wg.Add(1) go func() { fmt.Println(i) wg.Done() }() } wg.Wait()

不用着急看答案

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猜一下打印结果是什么

打印结果

分析原因

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9。

正确写法

go wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < 9; i++ { wg.Add(1) go func(v int) { fmt.Println(v) wg.Done() }(i) } wg.Wait()

打印结果

使用grpool

使用grpool和使用go一样，都需要把当前变量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。

错误代码

go wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < 9; i++ { wg.Add(1) _ = grpool.Add(func() { fmt.Println(i) //打印结果都是9 wg.Done() }) } wg.Wait()

打印结果

正确代码

go wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < 9; i++ { wg.Add(1) v := i //grpoll.add() 的参数只能是不带参数的匿名函数 因此只能以设置临时变量的方式赋值 _ = grpool.Add(func() { fmt.Println(v) wg.Done() }) } wg.Wait()

打印结果

总结

通过这篇文章我们了解到：grpool的作用就是复用goroutine，减少频繁创建销毁的性能消耗。

也了解到使用协程容易犯的错误，以及用临时变量的方式来解决问题。

说句题外话：grpool的基础概念：Pool、Worke、Job 和我之前设计的派单系统简直一模一样。

最后

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