Golang百萬級高併發實踐

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go語言作為新興的語言，最近發展勢頭很是迅猛，其最大的特點就是原生支援併發。它使用的是「協程（goroutine）模型」，和傳統基於 os 執行緒和程序實現不同，go

語言的併發是基於使用者態的併發，這種併發方式就變得非常輕量，能夠輕鬆執行幾萬併發邏輯。

go 的併發屬於 csp 併發模型的一種實現，csp 併發模型的核心概念是：「不要通過共享記憶體來通訊，而應該通

過通訊來共享記憶體」。這在 go 語言中的實現就是 goroutine 和 channel。

在一些場景下，有大規模請求（十萬或百萬級qps），我們處理的請求可能不需要立馬知道結果，例如資料的打點，檔案的上傳等等。這時候我們需要非同步化處理。常用的方法有使用resque、mq、rabbitmq等。這裡我們在golang語言裡進行設計實踐。

直接使用goroutine

在go語言原生併發的支援下，我們可以直接使用乙個goroutine（如下方式）去並行處理這個請求。但是，這種方法明顯有些不好的地方，我們沒法控制goroutine產生數量，如果處理程式稍微耗時，在單機萬級十萬級qps請求下，goroutine大規模爆發，記憶體暴漲，處理效率會很快下降甚至引發程式崩潰。

...
go handle(request)
...

goroutine協同帶快取的管道

var queue = make(chan job, max_queue_size)

go func()
}}()

job := &job
queue

講真，這種方法使用了緩衝佇列一定程度上了提高了併發，但也是治標不治本，大規模併發只是推遲了問題的發生時間。當請求速度遠大於佇列的處理速度時，緩衝區很快被打滿，後面的請求一樣被堵塞了。

job佇列+工作池

只用緩衝佇列不能解決根本問題，這時候我們可以參考一下執行緒池的概念，定乙個工作池（協程池），來限定最大goroutine數目。每次來新的job時，從工作池裡取出乙個可用的worker來執行job。這樣一來即保障了goroutine的可控性，也盡可能大的提高了併發處理能力。

我們分別維護乙個全域性的job佇列和工作池。

var (
jobqueue jobchan
workerpool workerchan
)

type worker struct 
func (w *worker) start() 
// recieve quit event, stop worker
case 
return}}
}()}

type dispatcher struct 
func (d *dispatcher) run() 
for (job)
// stop dispatcher
case 
return}}
}

感謝handling 1 million requests per minute with go這篇文章給予的巨大啟發。

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