Generator-Parallelitätsmuster in Go: Ein umfassender Leitfaden

⚠️ Wie geht man bei dieser Serie vor?

1. Führen Sie jedes Beispiel aus: Lesen Sie nicht nur den Code. Geben Sie es ein, führen Sie es aus und beobachten Sie das Verhalten.
2. Experimentieren Sie und machen Sie Dinge kaputt: Entfernen Sie Schlafphasen und sehen Sie, was passiert, ändern Sie die Kanalpuffergrößen, ändern Sie die Anzahl der Goroutinen.
Wenn man Dinge kaputt macht, lernt man, wie sie funktionieren
3. Grund für das Verhalten: Bevor Sie geänderten Code ausführen, versuchen Sie, das Ergebnis vorherzusagen. Wenn Sie unerwartetes Verhalten bemerken, halten Sie inne und überlegen Sie, warum. Stellen Sie die Erklärungen in Frage.
4. Erstellen Sie mentale Modelle: Jede Visualisierung repräsentiert ein Konzept. Versuchen Sie, Ihre eigenen Diagramme für geänderten Code zu zeichnen.

In unserem vorherigen Beitrag haben wir die Grundlagen von Goroutinen und Kanälen untersucht, den Bausteinen der Parallelität von Go. Lesen Sie hier:

Goroutinen und Kanäle in Golang verstehen und visualisieren

Souvik Kar Mahapatra ・ 20. Dezember

#gehen #Programmierung #Lernen #tutorial

Schauen wir uns nun an, wie diese Grundelemente zusammenwirken, um leistungsstarke Muster zu bilden, die reale Probleme lösen.

In diesem Beitrag werden wir Generatormuster behandeln und versuchen, sie zu visualisieren. Bereiten wir uns also vor, denn wir werden den gesamten Prozess begleiten.

Generatormuster

Ein Generator ist wie eine Quelle, die kontinuierlich Werte produziert, die wir bei Bedarf konsumieren können.

In Go ist es eine Funktion, die einen Strom von Werten erzeugt und diese über einen Kanal sendet, sodass andere Teile unseres Programms diese Werte bei Bedarf empfangen können.

Sehen wir uns ein Beispiel an:

// generateNumbers creates a generator that produces numbers from 1 to max
func generateNumbers(max int) chan int {
    // Create a channel to send numbers
    out := make(chan int)

    // Launch a goroutine to generate numbers
    go func() {
        // Important: Always close the channel when done
        defer close(out)

        for i := 1; i <= max; i++ {
            out <- i  // Send number to channel
        }
    }()

    // Return channel immediately
    return out
}

// Using the generator
func main() {
    // Create a generator that produces numbers 1-5
    numbers := generateNumbers(5)

    // Receive values from the generator
    for num := range numbers {
        fmt.Println("Received:", num)
    }
}

In diesem Beispiel erledigt unsere Generatorfunktion drei wichtige Dinge:

1. Erstellt einen Kanal zum Senden von Werten
2. Startet eine Goroutine, um Werte zu generieren
3. Gibt den Kanal sofort zurück, damit Verbraucher ihn nutzen können

Warum Generatoren verwenden?

1. Wertproduktion vom Konsum trennen
2. Werte bei Bedarf generieren (verzögerte Auswertung)
3. Kann unendliche Sequenzen darstellen, ohne unendlich viel Speicher zu verbrauchen
4. Ermöglichen Sie die gleichzeitige Produktion und den Konsum von Werten

Anwendungsfall aus der realen Welt

Große Dateien Zeile für Zeile lesen:

func generateLines(filename string) chan string {
    out := make(chan string)
    go func() {
        defer close(out)
        file, err := os.Open(filename)
        if err != nil {
            return
        }
        defer file.Close()

        scanner := bufio.NewScanner(file)
        for scanner.Scan() {
            out <- scanner.Text()
        }
    }()
    return out
}

Jetzt denken Sie vielleicht: Was ist das Besondere daran? Wir können das Gleiche tun wie das Generieren einer Datenfolge oder das zeilenweise Lesen ohne Goroutinen. Ist das nicht ein Overkill? Versuchen wir, beide Fälle zu visualisieren:

Ohne die Goroutinen

// Traditional approach
func getNumbers(max int) []int {
    numbers := make([]int, max)
    for i := 1; i <= max; i++ {
        numbers[i-1] = i
        // Imagine some heavy computation here
        time.Sleep(100 * time.Millisecond)
    }
    return numbers
}

Hier müssen Sie warten, bis alles fertig ist, bevor Sie mit der Verarbeitung beginnen können.

Mit Goroutinen

// Generator approach
func generateNumbers(max int) chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        defer close(out)
        for i := 1; i <= max; i++ {
            out <- i
            // Same heavy computation
            time.Sleep(100 * time.Millisecond)
        }
    }()
    return out
}

Sie können mit der Verarbeitung der Daten beginnen, während die Daten noch generiert werden.

Hauptvorteile des Generatormusters:

1. Nicht blockierende Ausführung: Generierung und Verarbeitung erfolgen gleichzeitig

2. Speichereffizienz: Kann jeweils einen Wert generieren und verarbeiten, ohne dass eine sofortige Speicherung im Speicher erforderlich ist

3. Unendliche Sequenzen: Kann unendliche Sequenzen ohne Speicherprobleme generieren

4. Umgang mit Gegendruck: Wenn Ihr Verbraucher langsam ist, verlangsamt sich der Generator auf natürliche Weise (aufgrund der Kanalblockierung), wodurch eine Speicherüberlastung vermieden wird.
   

// generateNumbers creates a generator that produces numbers from 1 to max
func generateNumbers(max int) chan int {
    // Create a channel to send numbers
    out := make(chan int)

    // Launch a goroutine to generate numbers
    go func() {
        // Important: Always close the channel when done
        defer close(out)

        for i := 1; i <= max; i++ {
            out <- i  // Send number to channel
        }
    }()

    // Return channel immediately
    return out
}

// Using the generator
func main() {
    // Create a generator that produces numbers 1-5
    numbers := generateNumbers(5)

    // Receive values from the generator
    for num := range numbers {
        fmt.Println("Received:", num)
    }
}

Häufige Fallstricke und Lösungen

1. Vergessen, Kanäle zu schließen

func generateLines(filename string) chan string {
    out := make(chan string)
    go func() {
        defer close(out)
        file, err := os.Open(filename)
        if err != nil {
            return
        }
        defer file.Close()

        scanner := bufio.NewScanner(file)
        for scanner.Scan() {
            out <- scanner.Text()
        }
    }()
    return out
}

1. Fehler werden nicht behandelt

// Traditional approach
func getNumbers(max int) []int {
    numbers := make([]int, max)
    for i := 1; i <= max; i++ {
        numbers[i-1] = i
        // Imagine some heavy computation here
        time.Sleep(100 * time.Millisecond)
    }
    return numbers
}

1. Ressourcenlecks: Stellen Sie bei der Verwendung von Generatoren mit Ressourcen (wie Dateien) eine ordnungsgemäße Bereinigung sicher:

// Generator approach
func generateNumbers(max int) chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        defer close(out)
        for i := 1; i <= max; i++ {
            out <- i
            // Same heavy computation
            time.Sleep(100 * time.Millisecond)
        }
    }()
    return out
}

Das ist alles für das Generatormuster. Als nächstes folgt das Pipeline-Parallelitätsmuster. Bleiben Sie dran, um Ihre Konzepte zur Golang-Parallelität zu klären.

Habe ich etwas verpasst? Haben Sie Fragen? Haben Sie etwas Interessantes mitzuteilen? Alle Kommentare sind willkommen.

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