关闭和发送到通道之间的竞争条件

Question

我正在尝试使用工作池构建通用管道库。我为源、管道和接收器创建了一个接口。您会看到，管道的工作是从输入通道接收数据，对其进行处理，然后将结果输出到通道上。这是它的预期行为：

1. 从输入通道接收数据。
2. 将数据委托给可用的工作人员。
3. worker 将结果发送到输出通道。
4. 所有工作人员完成后关闭输出通道。

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    var wg sync.WaitGroup
    out = make(chan interface{}, 100)
    go func() {
        for i := 1; i <= 100; i++ {
            go p.work(in, out, &wg)
        }
        wg.Wait()
        close(out)
    }()

    return
}

func (p *pipe) work(jobs <-chan interface{}, out chan<- interface{}, wg *sync.WaitGroup) {
    for j := range jobs {
        func(j Job) {
            defer wg.Done()
            wg.Add(1)

            res := doSomethingWith(j)

            out <- res
        }(j)
    }
}

但是，运行它可能会在不处理所有输入的情况下退出，或者会出现send on closed channel 消息的恐慌。使用-race 标志构建源会在close(out) 和out <- res 之间发出数据竞争警告。

这就是我认为可能发生的事情。一旦许多工人完成了他们的工作，wg 的计数器会在一瞬间达到零。因此，wg.Wait() 完成，程序继续执行close(out)。同时，job 通道还没有完成数据生成，这意味着一些工作人员仍在另一个 goroutine 中运行。由于out 频道已经关闭，因此会导致恐慌。

是否应该将等待组放在其他地方？或者有没有更好的方法来等待所有工人完成？

Answer 1

作业完成的速度可能与发送它们的速度一样快。在这种情况下，即使有更多的项目要处理，WaitGroup 也会浮动在接近于零的位置。

对此的一种解决方法是在发送作业之前添加一个，并在发送完所有作业后减少一个，有效地将发件人视为“作业”之一。在这种情况下，我们最好在发件人中使用wg.Add：

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    var wg sync.WaitGroup
    out = make(chan interface{}, 100)
    go func() {
        for i := 1; i <= 100; i++ {
            wg.Add(1)
            go p.work(in, out, &wg)
        }
        wg.Wait()
        close(out)
    }()

    return
}

func (p *pipe) work(jobs <-chan interface{}, out chan<- interface{}, wg *sync.WaitGroup) {
    for j := range jobs {
        func(j Job) {
            res := doSomethingWith(j)

            out <- res
            wg.Done()
        }(j)
    }
}

我在代码中注意到的一件事是每个作业都会启动一个 goroutine。同时，每个作业循环处理jobs 通道，直到清空/关闭。似乎没有必要两者都做。

Answer 2

目前尚不清楚为什么每个工作都需要一个工人，但如果你这样做了，你可以重组你的外循环设置（见下面未经测试的代码）。这种方式首先消除了对工作池的需求。

不过，总是要先执行wg.Add 在 剥离任何工人。在这里，您正在剥离 100 名工人：

var wg sync.WaitGroup
out = make(chan interface{}, 100)
go func() {
    for i := 1; i <= 100; i++ {
        go p.work(in, out, &wg)
    }
    wg.Wait()
    close(out)
}()

因此你可以这样做：

var wg sync.WaitGroup
out = make(chan interface{}, 100)
go func() {
    wg.Add(100)  // ADDED - count the 100 workers
    for i := 1; i <= 100; i++ {
        go p.work(in, out, &wg)
    }
    wg.Wait()
    close(out)
}()

请注意，您现在可以将 wg 本身向下移动到从工作人员分离出来的 goroutine 中。如果您放弃让每个工作人员将工作作为新的 goroutine 分拆的想法，这可以使事情变得更清洁。但是，如果每个 worker 都将衍生出另一个 goroutine，那么该 worker 本身也必须使用 wg.Add，如下所示：

for j := range jobs {
    wg.Add(1)  // ADDED - count the spun-off goroutines
    func(j Job) {
        res := doSomethingWith(j)

        out <- res
        wg.Done()  // MOVED (for illustration only, can defer as before)
    }(j)
}
wg.Done() // ADDED - our work in `p.work` is now done

也就是说，每个匿名函数都是通道的另一个用户，因此在启动新的 goroutine 之前增加用户通道计数 (wg.Add(1))。当你读完输入通道jobs后，调用wg.Done()（可能是通过更早的defer，但我在最后展示了它）。

思考这个问题的关键是wg 计算此时可以写入通道的活动 goroutine 的数量。只有当 no 个 goroutine 打算再写时，它才会变为零。 这样可以安全地关闭通道。

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考虑使用更简单（但未经测试）：

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    out = make(chan interface{})
    var wg sync.WaitGroup
    go func() {
        defer close(out)
        for j := range in {
            wg.Add(1)
            go func(j Job) {
                res := doSomethingWith(j)
                out <- res
                wg.Done()
            }(j)
        }
        wg.Wait()
    }()
    return out
}

您现在有一个 goroutine 正在尽可能快地读取 in 频道，并在运行时分拆作业。每个传入的工作都会得到一个 goroutine，除非他们提前完成工作。没有池，每个作业只有一个工人（与您的代码相同，只是我们淘汰了无用的池）。

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或者，由于只有一些可用的 CPU，所以在开始时像以前一样分拆一些 goroutine，但让每个 goroutine 运行 一个 作业以完成，并交付其结果，然后继续阅读下一份工作：

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    out = make(chan interface{})
    go func() {
        defer close(out)
        var wg sync.WaitGroup
        ncpu := runtime.NumCPU()  // or something fancier if you like
        wg.Add(ncpu)
        for i := 0; i < ncpu; i++ {
            go func() {
                defer wg.Done()
                for j := range in {
                    out <- doSomethingWith(j)
                }
            }()
        }
        wg.Wait()
    }
    return out
}

通过使用runtime.NumCPU()，我们获得的工作人员读取作业的数量与运行作业的 CPU 数量一样多。这些是池，它们一次只做一项工作。

如果输出通道读取器结构良好（即不会导致管道阻塞），通常不需要缓冲输出通道。如果不是，则此处的缓冲深度会限制您可以“提前”完成多少工作，而不是使用结果的人。根据“提前工作”执行此操作的有用程度来设置它 - 不一定是 CPU 的数量，或预期作业的数量，或其他任何东西。