使用golang并发求和，作为对golang并发的一个练习.
为了验证结果的正确性，要给出最传统的版本：
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func sum1(data []int) int { s := 0 l := len(data) for i := 0; i < l; i++ { s += data[i] } return s} |
第二种方法
使用N个goroutine， 然后将N个分段的和写入N个channel中：
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func sum2(data []int) int { s := 0 l := len(data) const N = 5 seg := l / N var chs [N]<-chan int for i := 0; i < N; i++ { chs[i] = worker(data[i*seg : (i+1)*seg]) } for i := 0; i < N; i++ { s += <-chs[i] } return s}func worker(s []int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { length := len(s) sum := 0 for i := 0; i < length; i++ { sum += s[i] } out <- sum }() return out} |
对于一个求和的任务来说，用worker这种“模式”可能 太过麻烦，
看第三种
直接一个函数写出来：
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func sum3(data []int) int { s := 0 l := len(data) const N = 5 seg := l / N var mu sync.Mutex var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) // 直接加N个 for i := 0; i < N; i++ { go func(ii int) { tmpS := data[ii*seg : (ii+1)*seg] ll := len(tmpS) mu.Lock() for i := 0; i < ll; i++ { s += tmpS[i] } mu.Unlock() wg.Done() // 一个goroutine运行完 }(i) } wg.Wait() // 等N个goroutine都运行完 return s} |
注意sum3要在读写s的地方加锁，因为s可能被多个goroutine并发读写。
最后一种方法有data race问题
不过运行结果是对的，看一下思路：
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var sum4Tmp intvar sum4mu sync.Mutex// 这个有data race问题，可以用WaitGroup改，只是提供一种思路func sum4(data []int) int { //s := 0 l := len(data) const N = 5 seg := l / N for i := 0; i < N; i++ { go subsum4(data[i*seg : (i+1)*seg]) } // 这里是>1，因为要排除main // 这种方法不可靠，只是一种思路 for runtime.NumGoroutine() > 1 { } // go run -race sum.go会报data race问题 // main goroutine对它读 // 别的goroutine会对它写（go subsum4) return sum4Tmp}func subsum4(s []int) { length := len(s) sum := 0 sum4mu.Lock() for i := 0; i < length; i++ { sum += s[i] } sum4Tmp = sum4Tmp + sum defer sum4mu.Unlock()} |
最后测试如下：
首先创建一个slice, 放1e8(1亿)个整数(范围[0,10))进去,
然后用4种方法进行计算
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func calcTime(f func([]int) int, arr []int, tag string) { t1 := time.Now().UnixNano() s := f(arr) t2 := time.Now().UnixNano() - t1 fmt.Printf("%15s: time: %d, sum: %d\n", tag, t2, s)}func main() { const MAX = 1e8 // 1亿 arr := make([]int, MAX) for i := 0; i < MAX; i++ { arr[i] = rand.Intn(10) } calcTime(sum1, arr, "for") calcTime(sum2, arr, "worker") calcTime(sum3, arr, "WaitGroup") calcTime(sum4, arr, "NumGoroutine")} |
我的笔记本输出结果：
for: time: 61834200, sum: 450032946
worker: time: 51861100, sum: 450032946
WaitGroup: time: 153628200, sum: 450032946
NumGoroutine: time: 63791300, sum: 450032946
欢迎补充指正！
补充：Golang并发求和（竞争而非分段）
举例
如果要求2个goroutine并发完成1到100的和而不是分段的情况如何解决呢？
解决方案：
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var wg sync.WaitGroupvar ch chan int32var receiveCh chan int32func add(){ var sum int32 sum = 0 Loop: for { select { case val, ok := <-ch: if ok { atomic.AddInt32(&sum, val) } else { break Loop } } } receiveCh <- sum wg.Done()}func main() { wg.Add(3) ch = make(chan int32) receiveCh = make(chan int32, 2) go func(){ for i := 1; i <= 100; i++{ n := i //避免数据竞争 ch <- int32(n) } close(ch) wg.Done() }() go add() go add() wg.Wait() close(receiveCh) var sum int32 sum = 0 for res := range receiveCh{ sum += res } fmt.Println("sum:",sum)} |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://gerrylon.blog.csdn.net/article/details/83341311
