花开花谢，人来又走，夕阳西下，人去楼空，早已物是人非矣。也许，这就是结局，可我不曾想过结局是这样;也许，这就是人生的意义，可我不曾想竟是生离死别。
前言
之前一直对Golang如何处理高并发http请求的一头雾水,这几天也查了很多相关博客,似懂非懂,不知道具体代码怎么写
下午偶然在开发者头条APP上看到一篇国外技术人员的一篇文章用Golang处理每分钟百万级请求,看完文章中的代码,自己写了一遍代码,下面自己写下自己的体会
核心要点
将请求放入队列,通过一定数量(例如CPU核心数)goroutine组成一个worker池(pool),workder池中的worker读取队列执行任务
实例代码
以下代码笔者根据自己的理解进行了简化,主要是表达出个人的思路,实际后端开发中,根据实际场景修改
func doTask() {
//耗时炒作(模拟)
time.Sleep(200 * time.Millisecond)
wg.Done()
}
//这里模拟的http接口,每次请求抽象为一个job
func handle() {
//wg.Add(1)
job := Job{}
JobQueue <- job
}
var (
MaxWorker = 1000
MaxQueue = 200000
wg sync.WaitGroup
)
type Worker struct {
quit chan bool
}
func NewWorker() Worker {
return Worker{
quit: make(chan bool)}
}
// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in
// case we need to stop it
func (w Worker) Start() {
go func() {
for {
select {
case <-JobQueue:
// we have received a work request.
doTask()
case <-w.quit:
// we have received a signal to stop
return
}
}
}()
}
// Stop signals the worker to stop listening for work requests.
func (w Worker) Stop() {
go func() {
w.quit <- true
}()
}
type Job struct {
}
var JobQueue chan Job = make(chan Job, MaxQueue)
type Dispatcher struct {
}
func NewDispatcher() *Dispatcher {
return &Dispatcher{}
}
func (d *Dispatcher) Run() {
// starting n number of workers
for i := 0; i < MaxWorker; i++ {
worker := NewWorker()
worker.Start()
}
}
测试
func Benchmark_handle(b *testing.B) {
runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
d := NewDispatcher()
d.Run()
for i:=0;i<10000;i++ {
wg.Add(1)
handle()
}
wg.Wait()
}
测试结果
pkg: golang-study-demo/goroutine 1 2029931652 ns/op PASS
1w个任务放到队列中,1000个worker去执行任务,每个任务的耗时200ms,任务执行完需要2s多
以上只是笔者的个人看法,不知道对Golang并发编程的理解是否正确,有错误的地方,希望高手指点一二,在此谢过
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
