Golang如何在高并发场景中实现任务调度和并行处理？

在 go 语言中，任务调度可以使用 sync/cond 和 sync/waitgroup，而并行处理则通过 goroutine 实现。sync/cond 提供条件变量，用于等待条件满足再执行。sync/waitgroup 允许协程等待一组协程完成工作。goroutine pool 可以提高 goroutine 利用率和性能。实战案例中展示了如何并行处理图像，通过 goroutine 并发应用黑白滤镜，提高处理速度。

Go 语言中高并发场景下的任务调度和并行处理

简介

Go 语言因其并发特性而闻名，它提供了一系列功能，使开发人员能够轻松地在高并发场景中实现任务调度和并行处理。本文将探讨 Go 语言中实现这些功能的不同方法，并通过实战案例进行说明。

任务调度

Go 语言提供了两种主要的用于任务调度的包：sync/Cond 和 sync/WaitGroup。

sync/Cond

sync/Cond 提供了一个条件变量，它允许一个或多个协程等待某个条件满足。以下代码片段演示了如何使用 sync/Cond 进行任务调度：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var (
    condition = sync.NewCond(&sync.Mutex{})
    data      int
)

func main() {
    go func() {
        for {
            condition.L.Lock()
            if data == 0 {
                condition.Wait()
            }
            fmt.Println(data)
            data = 0
            condition.Signal()
            condition.L.Unlock()
        }
    }()

    for i := 1; i <= 10; i++ {
        condition.L.Lock()
        data = i
        condition.Signal()
        condition.L.Unlock()
    }
}

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sync/WaitGroup

sync/WaitGroup 允许协程等待一组协程完成他们的工作。以下代码片段演示了如何使用 sync/WaitGroup 进行任务调度：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var wg = sync.WaitGroup{}

func main() {
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
            fmt.Printf("协程 %d 已启动n", i)
            wg.Done()
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("所有协程已完成")
}

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并行处理

Go 语言通过 Goroutine 来实现并行处理。Goroutine 是轻量级的协程，可以并行运行。

Goroutine

以下代码片段演示了如何使用 Goroutine 进行并行处理：

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    for i := 0; i < 10; i++ {
        go func(i int) {
            fmt.Printf("协程 %d 已启动n", i)
        }(i)
    }
}

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Goroutine Pool

为了提高 Goroutine 的利用率和性能，可以考虑使用 Goroutine Pool。Goroutine Pool 是一个协程池，它维护了一组可重用的 Goroutine。以下代码片段演示了如何使用 sync.Pool 实现 Goroutine Pool：

package main

import (
    "sync"
)

var pool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return new(Goroutine)
    },
}

type Goroutine struct {
    // ... Goroutine 的具体实现
}

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实战案例

并行处理图像处理任务

以下是一个实战案例，展示了如何使用 Go 语言进行并行图像处理：

// Package main provides a concurrent image processing example.
package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "io"
    "log"
    "os"
    "runtime"
    "sync"
)

func main() {
    ctx := context.Background()

    // 创建一个通道来接收处理后的图像
    processedImages := make(chan image.Image)

    // 获取输入图像
    input, err := os.Open("input.png")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 解码输入图像
    src, err := png.Decode(input)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 并行处理图像
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < runtime.NumCPU(); i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()

            // 遍历图像并应用黑白滤镜
            for x := 0; x < src.Bounds().Dx(); x++ {
                for y := 0; y < src.Bounds().Dy(); y++ {
                    r, g, b, _ := src.At(x, y).RGBA()
                    gray := uint8((r + g + b) / 3)
                    src.Set(x, y, color.RGBA{gray, gray, gray, 255})
                }
            }

            // 将处理后的图像发送到通道
            processedImages <- src
        }()
    }

    // 等待所有 Goroutine 完成
    wg.Wait()

    // 将处理后的图像保存到文件
    output, err := os.Create("output.png")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if err := png.Encode(output, <-processedImages); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 打印并发处理速度
    fmt.Printf("Processed %d images concurrentlyn", runtime.NumCPU())
}

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