Go语言并发模型：以并行处理MD5为例

概述简介 Go语言的并发原语允许开发者以类似于 Unix Pipe 的方式构建数据流水线 (data pipelines)，数据流水线能够高效地利用 I/O和多核 CPU 的优势。 本文要讲的就是一些使用流水线的一些例子，流水线的错误处理也是本文的重点。 阅读建议 本文是"Go语言并发模型：像Unix Pipe那样使用channel" 一文的下半部分，但重点在于实践。如果你对 channel 已经比较 简介

Go语言的并发原语允许开发者以类似于 Unix Pipe 的方式构建数据流水线 (data pipelines)，数据流水线能够高效地利用 I/O和多核 cpu 的优势。

本文要讲的就是一些使用流水线的一些例子，流水线的错误处理也是本文的重点。

阅读建议

本文是"Go语言并发模型：像Unix Pipe那样使用channel"
一文的下半部分，但重点在于实践。如果你对 channel 已经比较熟悉，则可以独立阅读。
如果你对 channel 和 go 两个关键字不太熟悉，建议先阅读上半部分。

本文所使用的例子是批量计算文件的MD5值，实现了 linux 下的 md5sum 命令。
我们首先会讲到 md5sum 的单线程版本，逐步深入到并发的初级和高级版本。

本文中绝大多数讲解都是基于代码进行的。在文章末尾"相关链接"中可以下载三个版本的 md5sum 的实现。

单线程版的 md5sum

MD5 是一种广泛用于文件校验的 hash 算法。linux 下的 md5sum 命令会打印一组文件的 md5值。它的使用方式如下：

% md5sum *.goc33237079343a4d567a2a29df0b8e46e  bounded.goa7e3771f2ed58d4b34a73566d93ce63a  parallel.go1dc687202696d650594aaac56d579179  serial.go

我们的示例程序类似于 md5sum，但是它接收文件夹作为参数，并打印出每个文件的 md5值，打印结果按照路径排序。
下面这个例子是 打印当前目录下所有文件的 md5 值：

% go run serial.go .c33237079343a4d567a2a29df0b8e46e  bounded.goa7e3771f2ed58d4b34a73566d93ce63a  parallel.go1dc687202696d650594aaac56d579179  serial.go

程序的 main 函数调用辅助函数 MD5All，它会返回路径名称到md5值的一个映射。main 函数中对结果进行排序以后，打印出来：

func main() {    // 计算特定目录下所有文件的 md5值，     // 然后按照路径名顺序打印结果    m,err := MD5All(os.Args[1])    if err != nil {        fmt.Println(err)        return    }    var paths []string    for path := range m {        paths = append(paths,path)    }    sort.Strings(paths)    for _,path := range paths {        fmt.Printf("%x  %s\n",m[path],path)    }}

本文中，函数 MD5All 是讨论的焦点。在 serial.go的实现中，我们没有使用并发，而是逐个读取和计算 filepath.Walk 生成的目录和文件。代码如下：

// MD5All 读取 root 目录下的所有文件，返回一个map// 该 map 存储了 文件路径到文件内容 md5值的映射// 如果 Walk 执行失败，或者 IoUtil.Readfile 读取失败，// MD5All 都会返回错误func MD5All(root string) (map[string][md5.Size]byte,error) {    m := make(map[string][md5.Size]byte)    err := filepath.Walk(root,func(path string,info os.fileInfo,err error) error {        if err != nil {            return err        }        if !info.Mode().IsRegular() {            return nil        }        data,err := IoUtil.Readfile(path)        if err != nil {            return err        }        m[path] = md5.Sum(data)        return nil    })    if err != nil {        return nil,err    }    return m,nil}

上面的代码中，filepath.Walk 接收两个参数，文件路径和函数指针。
只要是函数签名和返回值 满足 func(string,os.fileInfo,error) error，均可以作为第二参数传递给 filepath.Walk。

点击 serial.go 下载单线程版本的 md5sum。

并发版的 md5sum

点击 parallel.go 下载并发版 md5sum 的代码。

在这个版本的实现中，我们把 MD5All 切割成两个阶段的流水线。
第一阶段是 sumfiles，它遍历文件树，每个文件都在一个新的 goroutine 里计算md5值，然后将结果发送到一个result 类型的channel里。
result 类型的定义如下：

type result struct {    path string    sum  [md5.Size]byte    err  error}

sumfiles 返回两个 channel，一个用于接收 md5计算的结果，一个用于接收 filepath.Walk 产生的错误。
Walk 函数为每一个文件创建一个 goroutine，然后检查 done channel。如果 done channel 被关闭，walk 函数立即停止执行。代码示例如下：

func sumfiles(done <-chan struct{},root string) (<-chan result,<-chan error) {    // 对于每一个普通文件，启动一个 gorotuine 计算文件 md5 值，    // 然后 将结果发送到 c。    // walk 的错误结果发送到 errc。    c := make(chan result)    errc := make(chan error,1)    go func() {        var wg sync.WaitGroup        err := filepath.Walk(root,err error) error {            if err != nil {                return err            }            if !info.Mode().IsRegular() {                return nil            }            wg.Add(1)            go func() {                data,err := IoUtil.Readfile(path)                select {                case c <- result{path,md5.Sum(data),err}:                case <-done:                }                wg.Done()            }()            // done channel 关闭时，终止 walk 函数            select {            case <-done:                return errors.New("walk canceled")            default:                return nil            }        })        // Walk 函数已经返回，所以 所有对 wg.Add 的调用都会结束        // 启动一个 goroutine， 它会在所有发送都结束时，关闭 c。        go func() {            wg.Wait()            close(c)        }()        // 这里不需要 select 语句，应为 errc 是缓冲管道        errc <- err    }()    return c,errc}

MD5All 从 c 接收 md5值。 MD5All 遇到错误时会提前返回，通过 defer 语句关闭 done channel：

func MD5All(root string) (map[string][md5.Size]byte,error) {    // MD5All 在函数返回时关闭 done channel    // 在从 c 和 errc 接收数据前，也可能关闭    done := make(chan struct{})    defer close(done)    c,errc := sumfiles(done,root)    m := make(map[string][md5.Size]byte)    for r := range c {        if r.err != nil {            return nil,r.err        }        m[r.path] = r.sum    }    if err := <-errc; err != nil {        return nil,nil}

限制并发量

在 并发版 MD5All (parallel.go) 的实现中，
我们为每个文件创建了一个 goroutine。如果一个目录中包含很多大文件，可能出现OOM。

我们对并发读取的文件数目稍作限制，进而限制内存的分配。点击 bounded.go
查看限制并发版本的 md5sum。 为了实现限制的目的，我们创建固定数量的 goroutine 用于读取文件。
这里的流水线包含三个阶段：遍历文件和目录、读取并计算md5值、搜集和整合计算结果。

第一阶段时 walkfiles，它生成一个目录下每个普通文件的路径。代码如下：

func walkfiles(done <-chan struct{},root string) (<-chan string,<-chan error) {    paths := make(chan string)    errc := make(chan error,1)    go func() {        // Walk 函数返回时，关闭 channel paths        defer close(paths)        // 这里不需要select，因为 errc 是缓冲 channel        errc <- filepath.Walk(root,err error) error {            if err != nil {                return err            }            if !info.Mode().IsRegular() {                return nil            }            select {            case paths <- path:            case <-done:                return errors.New("walk canceled")            }            return nil        })    }()    return paths,errc}

第二阶段创建固定个数的goroutine digester，每个 digester 从 paths channel 读取文件名，并将结果发送给 c。代码如下：

func digester(done <-chan struct{},paths <-chan string,c chan<- result) {    for path := range paths {        data,err := IoUtil.Readfile(path)        select {        case c <- result{path,err}:        case <-done:            return        }    }}

不像前面的例子，这里 digester 没有关闭输出 channel c，因为 多个 digester 在共享这个channel。
关闭 *** 作放到 MD5All 中实现，当所有 digester 运行结束时，MD5All 关闭这个channel。代码如下：

// 启动固定数量的 goroutine 处理文件    c := make(chan result)    var wg sync.WaitGroup    const numDigesters = 20    wg.Add(numDigesters)    for i := 0; i < numDigesters; i++ {        go func() {            digester(done,paths,c)            wg.Done()        }()    }    go func() {        wg.Wait()        close(c)    }()

我们可以让每个 digester 创建和返回自己的输出 channel。如果这样做，我们还需要额外的 goroutine 去合并结果。

第三阶段从 channel c 接收结果，并从 channel errc 读取错误信息并执行检查。
检查 *** 作不能在 c 读取结束之前完成，因为 walkfiles 函数可能会被阻塞而无法向下游阶段发送数据。 代码如下：

// ... 省略部分代码 ...    m := make(map[string][md5.Size]byte)    for r := range c {        if r.err != nil {            return nil,r.err        }        m[r.path] = r.sum    }    // Check whether the Walk Failed.    if err := <-errc; err != nil {        return nil,nil}

关于Go语言并发模型，使用 Go内置的 channel 类型和 go 关键字实现高并发和并发控制的主题就先到这里。
在最近发布的 go 1.7中，在核心库中广泛加入了对 context 的支持，以便更好地控制并发和超时。但在这之前
golang.org/x/net/context 包就一直存在，下一期我们将对 context 包及其应用场景进行讨论。

相关链接

原文链接

serial.go

parallel.go

bounded.go

golang.org/x/net/context

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总结

以上是内存溢出为你收集整理的Go语言并发模型：以并行处理MD5为例全部内容，希望文章能够帮你解决Go语言并发模型：以并行处理MD5为例所遇到的程序开发问题。

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