关闭并发送到Go中的通道之间的种族条件

Question

我正在尝试使用工作池建立通用管道库。我为源，管道和接收器创建了一个接口。您会看到，管道的工作是从输入通道接收数据，对其进行处理，然后将结果输出到通道上。这是其预期的行为：

1. 从输入通道接收数据。
2. 将数据委托给可用的工作程序。
3. 工作者将结果发送到输出通道。
4. 所有工作人员完成后，关闭输出通道。

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    var wg sync.WaitGroup
    out = make(chan interface{}, 100)
    go func() {
        for i := 1; i <= 100; i++ {
            go p.work(in, out, &wg)
        }
        wg.Wait()
        close(out)
    }()

    return
}

func (p *pipe) work(jobs <-chan interface{}, out chan<- interface{}, wg *sync.WaitGroup) {
    for j := range jobs {
        func(j Job) {
            defer wg.Done()
            wg.Add(1)

            res := doSomethingWith(j)

            out <- res
        }(j)
    }
}

但是，运行它可能会不处理所有输入而退出，或者会显示send on closed channel消息而引起恐慌。使用-race标志构建源会在close(out)和out <- res之间发出数据竞争警告。

我认为这可能会发生。一旦许多工人完成了工作，就会有一瞬间，wg的计数器变为零。因此，完成wg.Wait()，程序进入close(out)。同时，工作渠道还没有完成数据生成，这意味着一些工作人员仍在运行另一个goroutine。由于out通道已关闭，因此会出现紧急情况。

将等待组放置在其他地方吗？还是有更好的方法等待所有工人完成？

Answer 1

[这些工作的完成速度可能与发送的速度一样快。在这种情况下，即使有更多项目要处理，WaitGroup也会接近零浮动。

对此的一种解决方法是在发送作业之前添加一个，并在发送所有作业之后减少一个，从而有效地将发送方视为“作业”之一。在这种情况下，最好在发送方中执行wg.Add：

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    var wg sync.WaitGroup
    out = make(chan interface{}, 100)
    go func() {
        for i := 1; i <= 100; i++ {
            wg.Add(1)
            go p.work(in, out, &wg)
        }
        wg.Wait()
        close(out)
    }()

    return
}

func (p *pipe) work(jobs <-chan interface{}, out chan<- interface{}, wg *sync.WaitGroup) {
    for j := range jobs {
        func(j Job) {
            res := doSomethingWith(j)

            out <- res
            wg.Done()
        }(j)
    }
}

我在代码中注意到的一件事是，为每个作业启动了goroutine。同时，每个作业都循环处理jobs通道，直到清空/关闭为止。似乎没有必要同时执行这两项。

Answer 2

尚不清楚为什么每个工作要一名工人，但是如果这样做，您可以重组外循环设置（请参阅下面未经测试的代码）。>>

不过，总是wg.Add 之前

剥离任何工人。在这里，您将分派100名工人：

var wg sync.WaitGroup
out = make(chan interface{}, 100)
go func() {
    for i := 1; i <= 100; i++ {
        go p.work(in, out, &wg)
    }
    wg.Wait()
    close(out)
}()
因此，您可以这样做：

var wg sync.WaitGroup
out = make(chan interface{}, 100)
go func() {
    wg.Add(100)  // ADDED - count the 100 workers
    for i := 1; i <= 100; i++ {
        go p.work(in, out, &wg)
    }
    wg.Wait()
    close(out)
}()
请注意，您现在可以将wg本身下移到剥离工作人员的goroutine中。如果您放弃让每个工人将工作作为新的goroutine剥离的想法，这可以使事情变得更清洁。但是，如果每个工作人员都打算剥离另一个goroutine，则该工作人员本身也必须使用wg.Add，如下所示：

for j := range jobs {
    wg.Add(1)  // ADDED - count the spun-off goroutines
    func(j Job) {
        res := doSomethingWith(j)

        out <- res
        wg.Done()  // MOVED (for illustration only, can defer as before)
    }(j)
}
wg.Done() // ADDED - our work in `p.work` is now done
也就是说，每个匿名函数都是该通道的另一个用户，因此在分离出新的goroutine之前，请增加通道用户数（wg.Add(1)）。当您完成输入通道jobs的读取后，请调用wg.Done()（也许是通过较早的defer，但我在这里在最后显示了）。
对此进行考虑的关键是wg计算可以

此时写入通道的活动goroutine的数量。仅当no goroutine打算再写时，它才为零。这样可以安全地关闭通道。

---

考虑使用比较简单（但未经测试）：

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    out = make(chan interface{})
    var wg sync.WaitGroup
    go func() {
        defer close(out)
        for j := range in {
            wg.Add(1)
            go func(j Job) {
                res := doSomethingWith(j)
                out <- res
                wg.Done()
            }(j)
        }
        wg.Wait()
    }()
    return out
}
[您现在有一个goroutine，它正在尽可能快地读取in通道，从而逐步分解工作。您将为每个入职工作获得一个goroutine，除非他们提早完成工作。
或者，因为只有少数几个可用的CPU，所以像开始时一样剥离一些goroutine，但是要让每个运行例行程序[[one

来完成，并交付其结果，然后再返回阅读下一份工作：

func (p *pipe) Process(in chan interface{}) (out chan interface{}) {
    out = make(chan interface{})
    go func() {
        defer close(out)
        var wg sync.WaitGroup
        ncpu := runtime.NumCPU()  // or something fancier if you like
        wg.Add(ncpu)
        for i := 0; i < ncpu; i++ {
            go func() {
                defer wg.Done()
                for j := range in {
                    out <- doSomethingWith(j)
                }
            }()
        }
        wg.Wait()
    }
    return out
}

通过使用runtime.NumCPU()，我们得到的阅读作业的工人与运行作业的CPU一样多。
如果输出通道读取器的结构合理（即，不要使管道阻塞），通常不需要缓冲输出通道。如果不是，则此处的缓冲深度会限制您可以“消耗”任何消耗结果的人的工作数。根据“提前进行”的有用程度进行设置-不一定是CPU数量，预期作业数量或其他。