Go语言中管道过滤器模式利用channel实现数据流的分步处理,通过Source生成数据、Filter进行并发处理、Sink收集结果,结合扇出扇入优化性能,提升程序可读性与并发效率。

在Go语言中,管道过滤器模式(Pipeline Pattern)是一种常见的并发设计模式,利用
channel
管道过滤器模式由多个“过滤器”组成,每个过滤器是一个函数或goroutine,负责对数据进行特定处理,然后通过
channel
核心组件包括:
以下是一个将整数流进行“平方 → 过滤奇数 → 输出”的简单示例:
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func main() { // 阶段1:生成数据 nums := generator(1, 2, 3, 4, 5, 6)// 阶段2:平方处理
squared := square(nums)
// 阶段3:只保留奇数
odds := filterOdd(squared)
// 阶段4:消费结果
for result := range odds {
fmt.Println(result)
} }
func generator(nums ...int) <-chan int {
out := make(chan int)
go func() {
for _, n := range nums {
out <- n
}
close(out)
}()
return out
}
func square(in <-chan int) <-chan int {
out := make(chan int)
go func() {
for n := range in {
out <- n * n
}
close(out)
}()
return out
}
func filterOdd(in <-chan int) <-chan int {
out := make(chan int)
go func() {
for n := range in {
if n%2 == 1 {
out <- n
}
}
close(out)
}()
return out
}
输出为:1, 9, 25,即 1², 3², 5²。
当某个处理阶段耗时较长(如网络请求、复杂计算),可以使用多个goroutine并行处理,提高吞吐量。
扇出:启动多个相同处理函数从同一个输入channel读取数据
扇入:将多个输出channel合并到一个channel
示例:并行执行平方运算
func merge(cs ...}// 使用:
workers := 3
var chans []<-chan int
for i := 0; i < workers; i++ {
chans = append(chans, square(nums))
}
merged := merge(chans...)
使用channel流水线时需注意以下几点:
close
context
基本上就这些。管道过滤器模式让Go的并发数据处理变得清晰高效,合理使用能显著提升程序的可维护性和性能。关键是理解数据如何流动,以及每个阶段的职责分离。不复杂但容易忽略细节,比如关闭channel和防止泄漏。
以上就是Golang管道过滤器模式 channel流水线的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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