
在Go语言中,goroutine虽然轻量,但不受控地创建大量goroutine会导致内存暴涨、调度开销增大甚至程序崩溃。合理控制goroutine数量是编写高性能、稳定服务的关键。下面介绍几种实用的goroutine数量控制与限制技巧。
通过一个容量固定的channel作为信号量,可以轻松限制同时运行的goroutine数量。每启动一个goroutine前先向channel写入信号,任务完成后再读出,从而实现并发控制。
示例代码:
func worker(id int, jobChan <-chan int, done chan<- bool, sem chan struct{}) {
sem <- struct{}{} // 获取信号
defer func() { <-sem }() // 释放信号
<pre class='brush:php;toolbar:false;'>for job := range jobChan {
fmt.Printf("Worker %d processing job %d\n", id, job)
time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟处理
}
done <- true}
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func main() { const maxGoroutines = 5 jobChan := make(chan int, 100) done := make(chan bool) sem := make(chan struct{}, maxGoroutines)
// 启动固定数量worker
for i := 0; i < maxGoroutines; i++ {
go worker(i, jobChan, done, sem)
}
// 发送任务
for i := 0; i < 20; i++ {
jobChan <- i
}
close(jobChan)
// 等待所有worker完成
for i := 0; i < maxGoroutines; i++ {
<-done
}}
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这种方式简单直观,适合大多数并发控制场景。
当需要等待一组goroutine全部完成时,sync.WaitGroup 是理想选择。它能准确跟踪活跃的goroutine数量,避免过早退出或资源泄漏。
关键点:
结合channel限流使用效果更佳,既能控制并发,又能确保所有任务完成。
对于复杂场景,可借助标准库扩展包 golang.org/x/sync/semaphore 或 errgroup。
errgroup 特别适合需要统一错误处理和上下文取消的并发任务:
ctx := context.Background()
g, ctx := errgroup.WithContext(ctx)
<p>for i := 0; i < 100; i++ {
i := i
g.Go(func() error {
select {
case <-time.After(500 * time.Millisecond):
if i == 50 {
return fmt.Errorf("task %d failed", i)
}
fmt.Printf("Task %d done\n", i)
return nil
case <-ctx.Done():
return ctx.Err()
}
})
}</p><p>if err := g.Wait(); err != nil {
fmt.Printf("Error: %v\n", err)
}</p>errgroup自动传播错误并取消其余任务,简化了错误管理和上下文控制。
生产环境中建议定期检查goroutine数量,及时发现泄漏:
例如:
fmt.Printf("Current goroutines: %d\n", runtime.NumGoroutine())
配合Prometheus等监控系统,可实现长期趋势分析。
基本上就这些。关键是根据业务需求选择合适的控制方式,避免盲目起协程。合理设计任务队列和并发模型,才能发挥Go并发编程的最大优势。
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