1. 모든 예제 실행: 코드만 읽지 마세요. 이를 입력하고 실행한 후 동작을 관찰하세요.⚠️ 이 시리즈는 어떻게 진행되나요?
2. 실험 및 깨기: 절전 모드를 제거하고 어떤 일이 일어나는지 확인하고, 채널 버퍼 크기를 변경하고, 고루틴 수를 수정합니다.
깨뜨리는 일을 통해 작동 방식을 배울 수 있습니다
3. 동작에 대한 이유: 수정된 코드를 실행하기 전에 결과를 예측해 보세요. 예상치 못한 동작이 보이면 잠시 멈춰서 그 이유를 생각해 보세요. 설명에 도전해보세요.
4. 정신 모델 구축: 각 시각화는 개념을 나타냅니다. 수정된 코드에 대해 자신만의 다이어그램을 그려보세요.
이전 게시물에서는 Go 동시성의 구성 요소인 고루틴과 채널의 기본 사항을 살펴보았습니다. 여기를 읽어보세요:
이제 이러한 기본 요소가 어떻게 결합되어 실제 문제를 해결하는 강력한 패턴을 형성하는지 살펴보겠습니다.
이번 게시물에서는 생성기 패턴을 다루고 이를 시각화해 보겠습니다. 그럼 우리가 직접 프로세스를 진행해 보도록 하겠습니다.
발전기는 필요할 때마다 소비할 수 있는 가치를 지속적으로 생산하는 분수와 같습니다.
Go에서는 값의 흐름을 생성하고 이를 채널을 통해 전송하여 프로그램의 다른 부분에서 요청 시 이러한 값을 받을 수 있도록 하는 기능입니다.
예를 살펴보겠습니다.
// 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) } }
이 예에서 생성기 함수는 세 가지 주요 작업을 수행합니다.
대용량 파일을 한 줄씩 읽기:
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 }
이제 이게 뭐가 그렇게 특별한가?라고 생각하실 수도 있습니다. 데이터 시퀀스를 생성하거나 고루틴 없이 한 줄씩 읽는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 과한 짓 아닌가? 두 경우를 모두 시각화해 보겠습니다.
고루틴 없이
// 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 }
여기서 처리를 시작하기 전에 모든 것이 준비될 때까지 기다려야 합니다.
고루틴 사용
// 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 }
데이터가 생성되는 동안 데이터 처리를 시작할 수 있습니다.
비차단 실행: 생성과 처리가 동시에 발생
메모리 효율성: 한 번에 하나의 값을 생성하고 처리할 수 있으므로 메모리에 바로 저장할 필요가 없습니다
무한 시퀀스: 메모리 문제 없이 무한 시퀀스를 생성할 수 있습니다
역압 처리: 소비자가 느린 경우 생성기는 자연스럽게 느려지고(채널 차단으로 인해) 메모리 과부하를 방지합니다.
// 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) } }
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 }
// 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 }
// 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 }
생성기 패턴에 대한 내용은 이게 다입니다. 다음은 파이프라인 동시성 패턴입니다. Golang 동시성에 대한 개념을 명확히 할 수 있도록 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
내가 뭔가 놓친 게 있나요? 질문이 있으신가요? 공유할 만한 흥미로운 내용이 있나요? 모든 의견을 환영합니다.
위 내용은 Go의 생성기 동시성 패턴: 종합 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!