Golang併發模型:輕鬆入門流水線FAN模式
前一篇文章 ofollow,noindex" target="_blank">《Golang併發模型:輕鬆入門流水線模型》 ,介紹了流水線模型的概念,這篇文章是流水線模型進階,介紹FAN-IN和FAN-OUT,FAN模式可以讓我們的流水線模型更好的利用Golang併發,提高軟體效能。但FAN模式不一定是萬能,不見得能提高程式的效能,甚至還不如普通的流水線。我們先介紹下FAN模式,再看看它怎麼提升效能的,它是不是萬能的。
這篇文章內容略多,本來打算分幾次寫的,但不如一次讀完爽,所以乾脆還是放一篇文章了,要是時間不充足,利用好碎片時間,可以每次看1個標題的內容。
FAN-IN和FAN-OUT模式
Golang的併發模式靈感來自現實世界,這些模式是通用的,毫無例外,FAN模式也是對當前世界的模仿。 以汽車組裝為例,汽車生產線上有個階段是給小汽車裝4個輪子,可以把這個階段任務交給4個人同時去做,這4個人把輪子都裝完後,再把汽車移動到生產線下一個階段。這個過程中,就有任務的分發,和任務結果的收集。其中任務分發是FAN-OUT,任務收集是FAN-IN。
- FAN-OUT模式:多個goroutine從同一個通道讀取資料,直到該通道關閉。 OUT是一種張開的模式,所以又被稱為扇出,可以用來分發任務。
- FAN-IN模式:1個goroutine從多個通道讀取資料,直到這些通道關閉。 IN是一種收斂的模式,所以又被稱為扇入,用來收集處理的結果。
FAN-IN和FAN-OUT實踐
我們這次試用FAN-OUT和FAN-IN,解決 《Golang併發模型:輕鬆入門流水線模型》 中提到的問題:計算一個整數切片中元素的平方值並把它打印出來。
-
producer()
保持不變,負責生產資料。 -
squre()
也不變,負責計算平方值。 - 修改
main()
,啟動3個square,這3個squre從producer生成的通道讀資料, 這是FAN-OUT 。 - 增加
merge()
,入參是3個square各自寫資料的通道,給這3個通道分別啟動1個協程,把資料寫入到自己建立的通道,並返回該通道, 這是FAN-IN 。
package main import ( "fmt" "sync" ) func producer(nums ...int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for _, n := range nums { out <- i } }() return out } func square(inCh <-chan int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for n := range inCh { out <- n * n } }() return out } func merge(cs ...<-chan int) <-chan int { out := make(chan int) var wg sync.WaitGroup collect := func(in <-chan int) { defer wg.Done() for n := range in { out <- n } } wg.Add(len(cs)) // FAN-IN for _, c := range cs { go collect(c) } // 錯誤方式:直接等待是bug,死鎖,因為merge寫了out,main卻沒有讀 // wg.Wait() // close(out) // 正確方式 go func() { wg.Wait() close(out) }() return out } func main() { in := producer(1, 2, 3, 4) // FAN-OUT c1 := square(in) c2 := square(in) c3 := square(in) // consumer for ret := range merge(c1, c2, c3) { fmt.Printf("%3d ", ret) } fmt.Println() }
3個squre協程 併發 執行,結果順序是無法確定的,所以你得到的結果,不一定與下面的相同。
➜awesome git:(master) ✗ go run hi.go 14169
FAN模式真能提升效能嗎?
相信你心裡已經有了答案,可以的。我們還是使用老問題,對比一下簡單的流水線和FAN模式的流水線,修改下程式碼,增加程式的執行時間:
produer() square() main()
普通流水線 :
// hi_simple.go package main import ( "fmt" ) func producer(n int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for i := 0; i < n; i++ { out <- i } }() return out } func square(inCh <-chan int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for n := range inCh { out <- n * n // simulate time.Sleep(time.Second) } }() return out } func main() { in := producer(10) ch := square(in) // consumer for _ = range ch { } }
使用 FAN模式的流水線 :
// hi_fan.go package main import ( "sync" "time" ) func producer(n int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for i := 0; i < n; i++ { out <- i } }() return out } func square(inCh <-chan int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for n := range inCh { out <- n * n // simulate time.Sleep(time.Second) } }() return out } func merge(cs ...<-chan int) <-chan int { out := make(chan int) var wg sync.WaitGroup collect := func(in <-chan int) { defer wg.Done() for n := range in { out <- n } } wg.Add(len(cs)) // FAN-IN for _, c := range cs { go collect(c) } // 錯誤方式:直接等待是bug,死鎖,因為merge寫了out,main卻沒有讀 // wg.Wait() // close(out) // 正確方式 go func() { wg.Wait() close(out) }() return out } func main() { in := producer(10) // FAN-OUT c1 := square(in) c2 := square(in) c3 := square(in) // consumer for _ = range merge(c1, c2, c3) { } }
多次測試,每次結果近似,結果如下:
- FAN模式利用了7%的CPU,而普通流水線CPU只使用了3%, FAN模式能夠更好的利用CPU,提供更好的併發,提高Golang程式的併發效能。
- FAN模式耗時10s,普通流水線耗時4s。 在協程比較費時時,FAN模式可以減少程式執行時間,同樣的時間,可以處理更多的資料。
➜awesome git:(master) ✗ time go run hi_simple.go go run hi_simple.go0.17s user 0.18s system 3% cpu 10.389 total ➜awesome git:(master) ✗ ➜awesome git:(master) ✗ time go run hi_fan.go go run hi_fan.go0.17s user 0.16s system 7% cpu 4.288 total
也可以使用Benchmark進行測試,看2個型別的執行時間,結論相同。為了節約篇幅,這裡不再介紹, 方法和結果貼在Gist 了,想看的朋友瞄一眼,或自己動手搞搞。
FAN模式一定能提升效能嗎?
FAN模式可以提高併發的效能,那我們是不是可以都使用FAN模式?
不行的,因為 FAN模式不一定能提升效能。
依然使用之前的問題,再次修改下程式碼,其他不變:
squre() main()
// hi_simple.go func square(inCh <-chan int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for n := range inCh { out <- n * n } }() return out } func main() { in := producer(10000000) ch := square(in) // consumer for _ = range ch { } }
// hi_fan.go package main import ( "sync" ) func square(inCh <-chan int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { defer close(out) for n := range inCh { out <- n * n } }() return out } func main() { in := producer(10000000) // FAN-OUT c1 := square(in) c2 := square(in) c3 := square(in) // consumer for _ = range merge(c1, c2, c3) { } }
結果,可以跑多次,結果近似:
➜awesome git:(master) ✗ time go run hi_simple.go go run hi_simple.go9.96s user 5.93s system 168% cpu 9.424 total ➜awesome git:(master) ✗ time go run hi_fan.go go run hi_fan.go23.35s user 11.51s system 297% cpu 11.737 total
從這個結果,我們能看到2點。
- FAN模式可以提高CPU利用率。
- FAN模式不一定能提升效率,降低程式執行時間。
優化FAN模式
既然FAN模式不一定能提高效能,如何優化?
不同的場景優化不同,要依具體的情況,解決程式的瓶頸。
我們當前程式的瓶頸在FAN-IN,squre函式很快就完成,merge函式它把3個數據寫入到1個通道的時候出現了瓶頸, 適當使用帶緩衝通道可以提高程式效能 , 再修改下程式碼
-
merge()
中的out
修改為:out := make(chan int, 100)
結果:
➜awesome git:(master) ✗ time go run hi_fan_buffered.go go run hi_fan_buffered.go19.85s user 8.19s system 323% cpu 8.658 total
使用帶快取通道後,程式的效能有了較大提升, CPU利用率提高到323%,提升了8%,執行時間從11.7降低到8.6,降低了26%。
FAN模式的特點很簡單,相信你已經掌握了,如果記不清了,本文所有程式碼在該 Github倉庫 。
FAN模式很有意思,並且能提高Golang併發的效能,如果想以後運用自如,用到自己的專案中去,還是要寫寫自己的Demo,快去實踐一把。
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