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大規模任務處理:使用Golang WaitGroup和協程池

小云
102
2023-10-08 13:34:56
欄目: 編程語言

在使用Golang進行大規模任務處理時,我們可以結合使用WaitGroup和協程池來提高并發執行的效率。

首先,我們需要導入相應的包:

import (
"sync"
"time"
)

接下來,我們可以定義一個任務的結構體,其中包含任務的相關信息和執行任務的方法:

type Task struct {
ID   int
Data interface{}
}
func (t *Task) Do() {
// 執行任務的具體邏輯
time.Sleep(time.Second)
fmt.Printf("Task %d done\n", t.ID)
}

然后,我們可以創建一個協程池,用于管理并發執行的任務:

type Pool struct {
workers   int
taskQueue chan *Task
wg        sync.WaitGroup
}
func NewPool(workers int) *Pool {
return &Pool{
workers:   workers,
taskQueue: make(chan *Task),
}
}

在協程池中,我們可以定義一個方法來啟動協程池的工作:

func (p *Pool) Run() {
for i := 0; i < p.workers; i++ {
go p.worker()
}
}
func (p *Pool) worker() {
for task := range p.taskQueue {
task.Do()
p.wg.Done()
}
}

接下來,我們可以創建一個任務并將其添加到協程池的任務隊列中:

func main() {
pool := NewPool(3)
pool.Run()
for i := 0; i < 10; i++ {
task := &Task{
ID:   i,
Data: "some data",
}
pool.wg.Add(1)
pool.taskQueue <- task
}
pool.wg.Wait()
}

在上面的例子中,我們創建了一個協程池,設置了3個工作協程。然后,我們創建了10個任務,并將它們添加到協程池的任務隊列中。最后,我們使用WaitGroup來等待所有任務完成。

通過使用WaitGroup和協程池,我們可以方便地管理大規模任務的并發執行,提高程序的性能和效率。

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