Worker Pools->工作池 #

// 在这个例子中，我们将看到如何使用协程与通道实现一个_工作池_。

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

// 这是 worker 程序，我们会并发的运行多个 worker。
// worker 将在 `jobs` 频道上接收工作，并在 `results` 上发送相应的结果。
// 每个 worker 我们都会 sleep 一秒钟，以模拟一项昂贵的（耗时一秒钟的）任务。
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
	for j := range jobs {
		fmt.Println("worker", id, "started  job", j)
		time.Sleep(time.Second)
		fmt.Println("worker", id, "finished job", j)
		results <- j * 2
	}
}

func main() {

	// 为了使用 worker 工作池并且收集其的结果，我们需要 2 个通道。
	const numJobs = 5
	jobs := make(chan int, numJobs)
	results := make(chan int, numJobs)

	// 这里启动了 3 个 worker，
	// 初始是阻塞的，因为还没有传递任务。
	for w := 1; w <= 3; w++ {
		go worker(w, jobs, results)
	}

	// 这里我们发送 5 个 `jobs`，
	// 然后 `close` 这些通道，表示这些就是所有的任务了。
	for j := 1; j <= numJobs; j++ {
		jobs <- j
	}
	close(jobs)

	// 最后，我们收集所有这些任务的返回值。
	// 这也确保了所有的 worker 协程都已完成。
	// 另一个等待多个协程的方法是使用[WaitGroup](waitgroups)。
	for a := 1; a <= numJobs; a++ {
		<-results
	}
}

# 运行程序，显示 5 个任务被多个 worker 执行。
# 尽管所有的工作总共要花费 5 秒钟，但该程序只花了 2 秒钟，
# 因为 3 个 worker 是并行的。
$ time go run worker-pools.go 
worker 1 started  job 1
worker 2 started  job 2
worker 3 started  job 3
worker 1 finished job 1
worker 1 started  job 4
worker 2 finished job 2
worker 2 started  job 5
worker 3 finished job 3
worker 1 finished job 4
worker 2 finished job 5

real	0m2.358s