设计思路
- 分层管理:根据系统的层级结构,对每个层级或模块分别使用一个WaitGroup。这样可以将同步操作按模块或层级进行划分,便于管理和理解。例如,对于系统的业务逻辑层、数据访问层等分别设置对应的WaitGroup。
- 依赖关系梳理:明确不同模块Go协程之间的依赖关系。对于存在依赖的协程,确保被依赖的协程先完成任务,然后依赖它的协程才能继续执行。可以通过在启动依赖协程时,传入相应的WaitGroup指针,在依赖协程完成任务后调用
Done
方法。
- 全局同步:设置一个全局的WaitGroup,用于等待所有模块的任务完成。每个模块的WaitGroup完成后,再将全局WaitGroup的计数减一。
实现要点
- 初始化WaitGroup:在每个模块启动时,初始化对应的WaitGroup,并根据需要执行的协程数量设置其计数器。例如:
var module1WG sync.WaitGroup
module1WG.Add(numOfCoroutinesInModule1)
- 协程中使用WaitGroup:在每个协程的开始和结束部分分别处理WaitGroup。开始时,不需要特殊操作,因为计数器已在初始化时设置;结束时,调用
Done
方法。例如:
go func() {
defer module1WG.Done()
// 协程具体逻辑
}()
- 等待所有协程完成:在模块的逻辑结束处,调用
Wait
方法等待所有协程完成。例如:
module1WG.Wait()
// 模块所有协程完成后执行的逻辑
- 全局同步实现:每个模块完成
Wait
后,对全局WaitGroup调用Done
方法。在系统的主逻辑中,等待全局WaitGroup完成。例如:
var globalWG sync.WaitGroup
globalWG.Add(numOfModules)
// 启动各个模块
go func() {
// 模块1逻辑
module1WG.Wait()
globalWG.Done()
}()
// 其他模块类似
globalWG.Wait()
// 整个系统所有模块完成后执行的逻辑
性能优化
- 减少不必要的等待:确保协程任务尽量并行执行,避免因过度同步导致的性能瓶颈。只有在真正需要等待某个结果时才使用WaitGroup进行同步。
- 合理设置协程数量:根据系统资源(如CPU核心数、内存等)合理设置每个模块的协程数量,避免创建过多协程导致系统资源耗尽。可以通过测试不同的协程数量来找到最优值。
- 异步处理非关键任务:对于一些非关键的任务,可以将其设置为异步执行,不依赖WaitGroup同步,以提高系统整体的响应速度。
跨模块同步问题解决方案
- 使用通道(Channel):在跨模块同步时,可以结合通道来传递信号或数据。例如,模块A需要等待模块B的某个结果,可以通过通道将结果从模块B传递到模块A。模块A在收到通道的数据后,再继续执行相关逻辑。
// 模块B
resultCh := make(chan int)
go func() {
// 计算结果
result := calculateResult()
resultCh <- result
close(resultCh)
}()
// 模块A
result := <-resultCh
// 使用结果继续执行逻辑
- 事件驱动架构:采用事件驱动的方式进行跨模块通信。当某个模块完成特定任务时,发布一个事件,其他依赖该事件的模块订阅该事件并做出响应。可以使用第三方库如
eventbus
来实现事件驱动架构。
- 分布式锁:对于一些需要跨模块保证原子性的操作,可以使用分布式锁。例如,使用Redis实现分布式锁,确保在多个模块中只有一个协程能够执行特定的关键操作。在Go中,可以使用
redsync
库来实现Redis分布式锁。
// 获取分布式锁
mux, err := redsync.New([]string{"redis://127.0.0.1:6379"})
if err != nil {
// 处理错误
}
lock, err := mux.Lock("my-lock-key", 10*time.Second)
if err != nil {
// 处理错误
}
defer lock.Unlock()
// 执行关键操作