Go语言并发之美：解释其中内核、外延

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并发模式之外延

协程相较于线程，可以大量创建。打开这扇门，我们拓展出新的用法，可以做生成器，可以让函数返回“服务”，可以让循环并发执行，还能共享变量。但是出现新 的用法的同时，也带来了新的棘手问题，协程也会泄漏，不恰当的使用会影响性能。下面会逐一介绍各种用法和问题。演示的代码用GO语言写成，因为其简洁明 了，而且支持全部功能。

生成器

有的时候，我们需要有一个函数能不断生成数据。比方说这个函数可以读文件，读网络，生成自增长序列，生成随机数。这些行为的特点就是，函数的已知一些变量，如文件路径。然后不断调用，返回新的数据。

下面生成随机数为例，以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。

非并发的做法是这样的：

// 函数rand_generator_1 ，返回 int

funcrand_generator_1() int {

         return rand.Int()

}

上面是一个函数，返回一个int。假如rand.Int()这个函数调用需要很长时间等待，那该函数的调用者也会因此而挂起。所以我们可以创建一个协程，专门执行rand.Int()。

// 函数rand_generator_2，返回通道(Channel)

funcrand_generator_2() chan int {

         // 创建通道

         out := make(chan int)

         // 创建协程

         go func() {

                   for {

                            //向通道内写入数据，如果无人读取会等待

                            out <- rand.Int()

                   }

         }()

         return out

} 

funcmain() {

         // 生成随机数作为一个服务

         rand_service_handler :=rand_generator_2()

         // 从服务中读取随机数并打印

         fmt.Printf("%d\n",<-rand_service_handler)

}

上面的这段函数就可以并发执行了rand.Int()。有一点值得注意到函数的返回可以理解为一个“服务”。但我们需要获取随机数据时候，可以随时向这个 服务取用，他已经为我们准备好了相应的数据，无需等待，随要随到。如果我们调用这个服务不是很频繁，一个协程足够满足我们的需求了。但如果我们需要大量访 问，怎么办？我们可以用下面介绍的多路复用技术，启动若干生成器，再将其整合成一个大的服务。

调用生成器，可以返回一个“服务”。可以用在持续获取数据的场合。用途很广泛，读取数据，生成ID，甚至定时器。这是一种非常简洁的思路，将程序并发化。