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社区首页 >专栏 >golang库源码学习——Pond,小而精的工作池库

golang库源码学习——Pond,小而精的工作池库

原创
作者头像
粲然忧生
发布2025-03-19 22:02:48
发布2025-03-19 22:02:48
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文章被收录于专栏:工程师的分享工程师的分享

pond 是一个轻量级的 Goroutine 池库,用于高效管理并发任务。它提供了灵活的配置选项和多种策略,适合处理高并发场景。

https://github.com/alitto/pond/tree/v1

一、特点:

1.轻量级

pond 的代码库非常精简,它的V1版本仅有四个业务文件!因此它的体积小,加载速度快。

2.零依赖

只依赖于 Go 的标准库(如 sync、time 等),这个是它最大的特点,其实看代码就能看出来,基本上就是用的chan的封装,但是在这个基础上增加了动态设置的功能

3.稳定性高

因为依赖少,pond 不会因为第三方库的更新或兼容性问题而受到影响,稳定性更高。在复杂的项目环境中,零依赖的库更容易维护和调试

4.易于集成

pond基本可以无缝集成到任何 Go 项目中,无需担心依赖冲突或版本问题

二、场景:

1.嵌入式系统

在资源受限的嵌入式系统中,零依赖的库可以显著减少内存占用和二进制文件大小。

pond 的轻量级特性使其非常适合在嵌入式设备中管理并发任务。

2. 复杂框架

比如业界的负责RPC、HTTP框架,可以减少对原始框架的侵害

3. 微服务架构

在微服务架构中,每个服务通常需要独立部署和运行。零依赖的库可以避免引入不必要的依赖,减少部署复杂度。

pond 可以用于处理微服务中的高并发任务,如请求处理、数据同步等。

4. 高性能计算

在高性能计算场景中,零依赖的库可以减少额外的开销,提升计算效率。

pond 的 Goroutine 池机制可以高效管理并发任务,适合用于并行计算、数据处理等场景。

5. 库开发

如果你正在开发一个 Go 库,并且希望尽量减少对外部依赖的引入,pond 是一个理想的选择。

零依赖的特性可以确保你的库更加通用和易于集成。

三、功能:

1.动态设置 Goroutine 池的大小和工作线程:

代码语言:go
复制
package main

import (
	"fmt"

	"github.com/alitto/pond"
)

func main() {

	// Create a buffered (non-blocking) pool that can scale up to 100 workers
	// and has a buffer capacity of 1000 tasks
	pool := pond.New(100, 1000)

	// Submit 1000 tasks
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		n := i
		pool.Submit(func() {
			fmt.Printf("Running task #%d\n", n)
		})
	}

	// Stop the pool and wait for all submitted tasks to complete
	pool.StopAndWait()
}

这里例子里面设置了一个1000协程的任务池,并有100个工作线程来处理

我们看下pond的源代码:

本质上就是创建了一个长度为1000的chan

而启动并执行工作线程的前提这里主要做一个“正在工作的线程”数目的比较,如果

runningWorkerCount大于等于设置的线程,或者还有空闲工作线程,则不再生成新的工作线程

当然这里还有一个策略问题后面会讲到

2.动态设置 Goroutine 池的大小和工作线程及最小的工作协程数:

代码语言:go
复制
package main

import (
	"fmt"

	"github.com/alitto/pond"
)

func main() {

	// Create an unbuffered (blocking) pool with a fixed 
	// number of workers
	pool := pond.New(10, 0, pond.MinWorkers(10))

	// Submit 1000 tasks
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		n := i
		pool.Submit(func() {
			fmt.Printf("Running task #%d\n", n)
		})
	}

	// Stop the pool and wait for all submitted tasks to complete
	pool.StopAndWait()
}

这样设置确保池中始终至少有 10 个 Goroutine,即使没有任务需要处理。当任务到来时,这些 Goroutine 可以立即处理任务,而不需要等待新的,这种设置适合的场景为:

1. 高并发场景:

如果你的应用需要处理大量并发任务,设置 MinWorkers 可以确保有足够的 Goroutine 来处理任务,避免任务堆积。

2. 低延迟场景:

如果你的应用对响应速度要求较高,设置 MinWorkers 可以减少任务处理的时间,提高整体性能。

3. 资源敏感场景:

如果你的应用需要严格控制资源使用,设置 MinWorkers 可以确保 Goroutine 的数量不会低于某个阈值,从而避免资源不足的问题

其中,这里有一个很好的设计模式,设计模式:函数式选项模式(Functional Options Pattern)

看下源码:

代码语言:go
复制
func New(maxWorkers, maxCapacity int, options ...Option) *WorkerPool {

	// Instantiate the pool
	pool := &WorkerPool{
		maxWorkers:   maxWorkers,
		maxCapacity:  maxCapacity,
		idleTimeout:  defaultIdleTimeout,
		strategy:     Eager(),
		panicHandler: defaultPanicHandler,
	}

	// Apply all options
	for _, opt := range options {
		opt(pool)
	}
    ...
}
代码语言:go
复制
func MinWorkers(minWorkers int) Option {
	return func(pool *WorkerPool) {
		pool.minWorkers = minWorkers
	}
}

可以看出来New方法这里传参都是函数式的,并通过opt进行执行

这样就是典型的函数式选项模式(Functional Options Pattern)

这种模式的核心思想是:

·通过传递函数来配置对象,而不是直接传递参数

·每个函数负责设置对象的一个特定属性

为什么使用函数式选项模式?
可扩展性

如果直接在 New 函数中传递参数,当需要新增配置选项时,必须修改 New 函数的签名,这会导致破坏性变更(Breaking Change)。

使用函数式选项模式,可以通过新增函数来扩展配置选项,而无需修改 New 函数的签名。

灵活性

函数式选项模式允许用户只设置需要的选项,而忽略其他选项。

例如,pond.New 可以接受任意数量的配置函数,用户可以根据需求选择性地传递这些函数。

可读性

通过函数式选项模式,代码的可读性更高。每个配置函数都有一个明确的名称,可以直观地表达其作用。

例如,pond.MinWorkers(10) 比直接传递一个 10 更容易理解。

默认值

函数式选项模式可以方便地为配置选项提供默认值。如果用户没有传递某个配置函数,则使用默认值。

3.动态设置 Goroutine 池的大小和工作线程及任务组和上下文:

单独创建组:

代码语言:go
复制
package main

import (
	"fmt"

	"github.com/alitto/pond"
)

func main() {

	// Create a pool
	pool := pond.New(10, 1000)
	defer pool.StopAndWait()

	// Create a task group
	group := pool.Group()

	// Submit a group of tasks
	for i := 0; i < 20; i++ {
		n := i
		group.Submit(func() {
			fmt.Printf("Running group task #%d\n", n)
		})
	}

	// Wait for all tasks in the group to complete
	group.Wait()
}

创建组及设置组内上下文:

代码语言:go
复制
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"net/http"

	"github.com/alitto/pond"
)

func main() {

	// Create a worker pool
	pool := pond.New(10, 1000)
	defer pool.StopAndWait()

	// Create a task group associated to a context
	group, ctx := pool.GroupContext(context.Background())

	var urls = []string{
		"https://www.golang.org/",
		"https://www.google.com/",
		"https://www.github.com/",
	}

	// Submit tasks to fetch each URL
	for _, url := range urls {
		url := url
		group.Submit(func() error {
			req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodGet, url, nil)
			resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
			if err == nil {
				resp.Body.Close()
			}
			return err
		})
	}

	// Wait for all HTTP requests to complete.
	err := group.Wait()
	if err != nil {
		fmt.Printf("Failed to fetch URLs: %v", err)
	} else {
		fmt.Println("Successfully fetched all URLs")
	}
}

此功能为共同任务的子任务提供同步、错误传播和上下文取消功能。类似于 golang.org/x/sync/errgroup 软件包中的 errgroup.Group,并发性受 Worker 池约束。

这里主要是便于业务管理

4. 一些灵活的设置:

比如这是工作线程的自动销毁,为闲时降低工作负载

代码语言:go
复制
// This will create a pool that will remove workers 100ms after they become idle 
pool := pond.New(10, 1000, pond.IdleTimeout(100 * time.Millisecond))

比如做一些panic的收集

代码语言:go
复制
// Custom panic handler function
panicHandler := func(p interface{}) {
	fmt.Printf("Task panicked: %v", p)
}

// This will create a pool that will handle panics using a custom panic handler
pool := pond.New(10, 1000, pond.PanicHandler(panicHandler)))

5. 工作线程策略:

这里是一个比较有意思的地方

池大小调整策略:预设了三种常见场景的策略:进取型、均衡型和懒惰型

进取型:以提高资源使用率为代价最大化响应速度,在某些情况下可能会降低吞吐量。该策略适用于在大部分时间内以小部分容量运行,偶尔会收到突发任务的工人池。这是默认策略。

均衡型:试图在响应速度和吞吐量之间找到平衡。它适用于一般用途的工作池,或那些大部分时间都以接近 50%的容量运行的工作池。

懒惰型:以牺牲响应速度为代价最大化吞吐量。这种策略适用于大部分时间都将以接近最大容量运行的工人池。

默认是Eager

下图说明了随着提交任务数量的增加,不同池大小调整策略的行为。每条线代表池中工作进程的数量(池规模),X 轴代表已提交任务的数量(累计)。

我们看看源码实现:

代码语言:go
复制
var maxProcs = runtime.GOMAXPROCS(0)

// Preset pool resizing strategies
var (
	// Eager maximizes responsiveness at the expense of higher resource usage,
	// which can reduce throughput under certain conditions.
	// This strategy is meant for worker pools that will operate at a small percentage of their capacity
	// most of the time and may occasionally receive bursts of tasks. It's the default strategy.
	Eager = func() ResizingStrategy { return RatedResizer(1) }
	// Balanced tries to find a balance between responsiveness and throughput.
	// It's suitable for general purpose worker pools or those
	// that will operate close to 50% of their capacity most of the time.
	Balanced = func() ResizingStrategy { return RatedResizer(maxProcs / 2) }
	// Lazy maximizes throughput at the expense of responsiveness.
	// This strategy is meant for worker pools that will operate close to their max. capacity most of the time.
	Lazy = func() ResizingStrategy { return RatedResizer(maxProcs) }
)

// ratedResizer implements a rated resizing strategy
type ratedResizer struct {
	rate uint64
	hits uint64
}

// RatedResizer creates a resizing strategy which can be configured
// to create workers at a specific rate when the pool has no idle workers.
// rate: determines the number of tasks to receive before creating an extra worker.
// A value of 3 can be interpreted as: "Create a new worker every 3 tasks".
func RatedResizer(rate int) ResizingStrategy {

	if rate < 1 {
		rate = 1
	}

	return &ratedResizer{
		rate: uint64(rate),
	}
}

func (r *ratedResizer) Resize(runningWorkers, minWorkers, maxWorkers int) bool {

	if r.rate == 1 || runningWorkers == 0 {
		return true
	}

	r.hits++

	return r.hits%r.rate == 1
}

可以看到三种策略的本质实现是:基于当前可以运行的CPU核数来判断的

1.进取型默认为一,即主要需要工作线程,就增加

2.均衡型为CPU核数的一半,即如果在一个16核的机器上,每增加8个任务,增加一个工作线程

3.懒惰型为CPU核数,即如果在一个16核的机器上,每增加16个任务,增加一个工作线程

这里就是为什么进取型适合前端页面API的类型,有时猛的过来一堆任务需要完成,但很多时候并不会有线程过来

6. 异步工作:

那提交任务是同步还是异步的?

答案是可以同步、也可以异步

分别是TrySubmit和Submit

代码语言:go
复制
func (p *WorkerPool) TrySubmit(task func()) bool {
	return p.submit(task, false)
}

func (p *WorkerPool) submit(task func(), mustSubmit bool) (submitted bool) {
	if task == nil {
		return
	}

	if p.Stopped() {
		// Pool is stopped and caller must submit the task
		if mustSubmit {
			panic(ErrSubmitOnStoppedPool)
		}
		return
	}

	// Increment submitted and waiting task counters as soon as we receive a task
	atomic.AddUint64(&p.submittedTaskCount, 1)
	atomic.AddUint64(&p.waitingTaskCount, 1)
	p.tasksWaitGroup.Add(1)

	defer func() {
		if !submitted {
			// Task was not sumitted to the pool, decrement submitted and waiting task counters
			atomic.AddUint64(&p.submittedTaskCount, ^uint64(0))
			atomic.AddUint64(&p.waitingTaskCount, ^uint64(0))
			p.tasksWaitGroup.Done()
		}
	}()

	// Start a worker as long as we haven't reached the limit
	if submitted = p.maybeStartWorker(task); submitted {
		return
	}

	if !mustSubmit {
		// Attempt to dispatch to an idle worker without blocking
		select {
		case p.tasks <- task:
			submitted = true
			return
		default:
			// Channel is full and can't wait for an idle worker, so need to exit
			return
		}
	}

	// Submit the task to the tasks channel and wait for it to be picked up by a worker
	p.tasks <- task
	submitted = true
	return
}

通过源码可以知道:

异步和同步的区别在于,提交任务后,是否要等提交成功再返回

刚才说到pond本质上是一个chan,长度固定没,如果任务满了,再提交任务,chan会堵塞

所以如果是异步提交就不会堵塞

这里保证的服务不会卡在这里

在很多程序中推荐使用TrySubmit

6. 可观测

能看的数据:

pool.RunningWorkers() int: Current number of running workers

pool.IdleWorkers() int: Current number of idle workers

pool.MinWorkers() int: Minimum number of worker goroutines

pool.MaxWorkers() int: Maxmimum number of worker goroutines

pool.MaxCapacity() int: Maximum number of tasks that can be waiting in the queue at any given time (queue capacity)

pool.SubmittedTasks() uint64: Total number of tasks submitted since the pool was created

pool.WaitingTasks() uint64: Current number of tasks in the queue that are waiting to be executed

pool.SuccessfulTasks() uint64: Total number of tasks that have successfully completed their exection since the pool was created

pool.FailedTasks() uint64: Total number of tasks that completed with panic since the pool was created

pool.CompletedTasks() uint64: Total number of tasks that have completed their exection either successfully or with panic since the pool was created

所以虽然代码量很少,但依然有做指标监控,使用的时候可以做日志上报

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、特点:
    • 1.轻量级
    • 2.零依赖
    • 3.稳定性高
    • 4.易于集成
  • 二、场景:
    • 1.嵌入式系统
    • 2. 复杂框架
    • 3. 微服务架构
    • 4. 高性能计算
    • 5. 库开发
  • 三、功能:
    • 1.动态设置 Goroutine 池的大小和工作线程:
    • 2.动态设置 Goroutine 池的大小和工作线程及最小的工作协程数:
      • 1. 高并发场景:
      • 2. 低延迟场景:
      • 3. 资源敏感场景:
      • 为什么使用函数式选项模式?
      • 可扩展性
      • 灵活性
      • 可读性
      • 默认值
    • 3.动态设置 Goroutine 池的大小和工作线程及任务组和上下文:
    • 4. 一些灵活的设置:
    • 5. 工作线程策略:
    • 6. 异步工作:
    • 6. 可观测
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