go获取协程(goroutine)号的实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

func GetGID() uint64 { b := make([]byte, 64) b = b[:runtime.Stack(b, false)] b = bytes.TrimPrefix(b, []byte("goroutine ")) b = b[:bytes.IndexByte(b, ' ')] n, _ := strconv.ParseUint(string(b), 10, 64) return n }

补充：Go语言并发协程Goroutine和通道channel

Go语言并发协程Goroutine

1.1 Go语言竞争状态

有并发，就有资源竞争，如果两个或者多个 goroutine 在没有相互同步的情况下，访问某个共享的资源，比如同时对该资源进行读写时，就会处于相互竞争的状态，这就是并发中的资源竞争。

并发本身并不复杂，但是因为有了资源竞争的问题，就使得我们开发出好的并发程序变得复杂起来，因为会引起很多莫名其妙的问题。

以下代码就会出现竞争状态：

import ( "fmt" "runtime" "sync" ) var ( count int32 wg sync.WaitGroup ) func main() { wg.Add(2) go incCount() go incCount() wg.Wait() fmt.Println(count) } func incCount() { defer wg.Done() for i := 0; i < 2; i++ { value := count runtime.Gosched() value++ count = value } }

count 变量没有任何同步保护，所以两个 goroutine 都会对其进行读写，会导致对已经计算好的结果被覆盖，以至于产生错误结果。

代码中的 runtime.Gosched() 是让当前 goroutine 暂停的意思，退回执行队列runq，让其他等待的 goroutine 运行，目的是为了使资源竞争的结果更明显，下次运行暂停的goroutine时从断点处开始。

分析程序运行过程：

g1 读取到 count 的值为 0；

然后 g1 暂停了，切换到 g2 运行，g2 读取到 count 的值也为 0；

g2 暂停，切换到 g1暂停的位置继续运行，g1 对 count+1，count 的值变为 1；

g1 暂停，切换到 g2，g2 刚刚已经获取到值 0，对其 +1，最后赋值给 count，其结果还是 1；

可以看出 g1 对 count+1 的结果被 g2 给覆盖了，两个 goroutine 都 +1 而结果还是 1。

通过上面的分析可以看出，之所以出现上面的问题，是因为两个 goroutine 相互覆盖结果。

所以我们对于同一个资源的读写必须是原子化的，也就是说，同一时间只能允许有一个 goroutine 对共享资源进行读写操作。 此例子的共享资源就是count

通过go build -race生成一个可以执行文件，然后再运行这个可执行文件，就可以检测资源竞争信息，看到打印出的检测信息。如下

================== WARNING: DATA RACE Read at 0x000000619cbc by goroutine 8: main.incCount() D:/code/src/main.go:25 +0x80// goroutine 8 在代码 25 行读取共享资源value := count Previous write at 0x000000619cbc by goroutine 7: main.incCount() D:/code/src/main.go:28 +0x9f// goroutine 7 在代码 28行修改共享资源count=value Goroutine 8 (running) created at: main.main() D:/code/src/main.go:17 +0x7e Goroutine 7 (finished) created at: main.main() D:/code/src/main.go:16 +0x66//两个 goroutine 都是从 main 函数的 16、17 行通过 go 关键字启动的。 ================== 4 Found 1 data race(s)

1.2 锁住共享资源

Go语言提供了传统的同步 goroutine 的机制，就是对共享资源加锁。atomic 和 sync 包里的一些函数就可以对共享的资源进行加锁操作。

1.2.1 原子函数

原子函数能够以很底层的加锁机制来同步访问整型变量和指针

import ( "fmt" "runtime" "sync" "sync/atomic" ) var ( counter int64 wg sync.WaitGroup ) func main() { wg.Add(2) go incCounter(1) go incCounter(2) wg.Wait() //等待goroutine结束 fmt.Println(counter) } func incCounter(id int) { defer wg.Done() for count := 0; count < 2; count++ { atomic.AddInt64(&counter, 1) //安全的对counter加1 runtime.Gosched() } }

上述代码中使用了 atmoic 包的 AddInt64 函数，这个函数会同步整型值的加法，方法是强制同一时刻只能有一个 gorountie 运行并完成这个加法操作。

另外两个有用的原子函数是 LoadInt64 和 StoreInt64。这两个函数提供了一种安全地读和写一个整型值的方式。下面的代码就使用了 LoadInt64 和 StoreInt64 函数来创建一个同步标志，这个标志可以向程序里多个 goroutine 通知某个特殊状态。

import ( "fmt" "sync" "sync/atomic" "time" ) var ( shutdown int64 wg sync.WaitGroup ) func main() { wg.Add(2) go doWork("A") go doWork("B") time.Sleep(1 * time.Second) fmt.Println("Shutdown Now") atomic.StoreInt64(&shutdown, 1) wg.Wait() } func doWork(name string) { defer wg.Done() for { fmt.Printf("Doing %s Work\n", name) time.Sleep(250 * time.Millisecond) if atomic.LoadInt64(&shutdown) == 1 { fmt.Printf("Shutting %s Down\n", name) break } } } --output-- Doing A Work Doing B Work Doing B Work Doing A Work Doing A Work Doing B Work Doing B Work Doing A Work//前8行顺序每次运行时都不一样 Shutdown Now Shutting A Down Shutting B Down//A和B都shut down后，由wg.Done()把计数器置0

上面代码中 main 函数使用 StoreInt64 函数来安全地修改 shutdown 变量的值。如果哪个 doWork goroutine 试图在 main 函数调用 StoreInt64 的同时调用 LoadInt64 函数，那么原子函数会将这些调用互相同步，保证这些操作都是安全的，不会进入竞争状态。

1.2.2 锁

见上篇文章，上面的例子为保持同步，取消竞争，可照以下操作：

func incCounter(id int) { defer wg.Done() for count := 0; count < 2; count++ { //同一时刻只允许一个goroutine进入这个临界区 mutex.Lock() { value := counter runtime.Gosched()//退出当前goroutine，调度器会再次分配这个 goroutine 继续运行。 value++ counter = value } mutex.Unlock() //释放锁，允许其他正在等待的goroutine进入临界区 } }

1.3 通道chan

统统将通道两端的goroutine理解为生产者-消费者模式。

通道的数据接收一共有以下 4 种写法。

阻塞接收数据

阻塞模式接收数据时，将接收变量作为<-操作符的左值，格式如下：

data := <-ch

执行该语句时将会阻塞，直到接收到数据并赋值给 data 变量。

2) 非阻塞接收数据

使用非阻塞方式从通道接收数据时，语句不会发生阻塞，格式如下：

data, ok := <-ch

data：表示接收到的数据。未接收到数据时，data 为通道类型的零值。

ok：表示是否接收到数据。

非阻塞的通道接收方法可能造成高的 CPU 占用，因此使用非常少。如果需要实现接收超时检测，可以配合 select 和计时器 channel 进行

3) 循环接收数据

import ( "fmt" "time" ) func main() { // 构建一个通道，这里有没有缓冲都可，因为是收了就发，无需阻塞等待 ch := make(chan int) // 开启一个并发匿名函数 go func() { // 从3循环到0 for i := 3; i >= 0; i-- { // 发送3到0之间的数值 ch <- i // 每次发送完时等待 time.Sleep(time.Second) } }() // 遍历接收通道数据 for data := range ch { // 打印通道数据 fmt.Println(data) // 当遇到数据0时, 退出接收循环 if data == 0 { break } } } --output--

1.3.1 单向通道

ch := make(chan int) // 声明一个只能写入数据的通道类型, 并赋值为ch var chSendOnly chan<- int = ch 或 ch := make(chan<- int) //声明一个只能读取数据的通道类型, 并赋值为ch var chRecvOnly <-chan int = ch 或 ch := make(<-chan int)

1.3.2 优雅的关闭通道

1.3.3 无缓冲的通道

如果两个 goroutine 没有同时准备好，通道会导致先执行发送或接收操作的 goroutine 阻塞等待。（阻塞指的是由于某种原因数据没有到达，当前协程（线程）持续处于等待状态，直到条件满足才解除阻塞）这种对通道进行发送和接收的交互行为本身就是同步的。其中任意一个操作都无法离开另一个操作单独存在。

在网球比赛中，两位选手会把球在两个人之间来回传递。选手总是处在以下两种状态之一，要么在等待接球，要么将球打向对方。可以使用两个 goroutine 来模拟网球比赛，并使用无缓冲的通道来模拟球的来回

// 这个示例程序展示如何用无缓冲的通道来模拟 // 2 个goroutine 间的网球比赛 package main import ( "fmt" "math/rand" "sync" "time" ) // wg 用来等待程序结束 var wg sync.WaitGroup func init() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) } // main 是所有Go 程序的入口 func main() { // 创建一个无缓冲的通道 court := make(chan int) // 计数加 2，表示要等待两个goroutine wg.Add(2) // 启动两个选手 go player("Nadal", court) go player("Djokovic", court) // 发球 court <- 1 // 等待游戏结束 wg.Wait() } // player 模拟一个选手在打网球 func player(name string, court chan int) { // 在函数退出时调用Done 来通知main 函数工作已经完成 defer wg.Done() for { // 等待球被击打过来 ball, ok := <-court if !ok { // 如果通道被关闭，我们就赢了 fmt.Printf("Player %s Won\n", name) return } // 选随机数，然后用这个数来判断我们是否丢球 n := rand.Intn(100) if n%13 == 0 { fmt.Printf("Player %s Missed\n", name) // 关闭通道，表示我们输了 close(court) return } // 显示击球数，并将击球数加1 fmt.Printf("Player %s Hit %d\n", name, ball) ball++ // 将球打向对手，为啥这里是把ball发送到另一个go协程？ //因为court无缓冲，此时另一个go协程正好在等待接收court内的值，所以此时转向另一个go协程代码 court <- ball } }

1.3.4 有缓冲的通道

有缓冲的通道是一种在被接收前能存储一个或者多个值的通道。这种类型的通道并不强制要求 goroutine 之间必须同时完成发送和接收，发送和接受的阻塞条件为只有在通道中没有要接收的值时，接收动作才会阻塞。只有在通道没有可用缓冲区容纳被发送的值时，发送动作才会阻塞。

有缓冲的通道和无缓冲的通道之间的一个很大的不同：无缓冲的通道保证进行发送和接收的 goroutine 会在同一时间进行数据交换；有缓冲的通道没有这种保证。

为什么要给通道限制缓冲区大小？

通道（channel）是在两个 goroutine 间通信的桥梁。使用 goroutine 的代码必然有一方提供数据，一方消费数据。当提供数据一方的数据供给速度大于消费方的数据处理速度时，如果通道不限制长度，那么内存将不断膨胀直到应用崩溃。因此，限制通道的长度有利于约束数据提供方的供给速度，供给数据量必须在消费方处理量+通道长度的范围内，才能正常地处理数据。

1.3.5 channel超时机制

select 机制不是专门为超时而设计的，却能很方便的解决超时问题，因为 select 的特点是只要其中有一个 case 已经完成，程序就会继续往下执行，而不会考虑其他 case 的情况。

基本语句为：

每个 case 语句里必须是一个 IO 操作，

select { case <-chan1: // 如果chan1成功读到数据，则进行该case处理语句 case chan2 <- 1: // 如果成功向chan2写入数据，则进行该case处理语句 default: // 如果上面都没有成功，则进入default处理流程 }

例子，注意之所以输出5个num，是因为select里的time.After在这里的意思是ch通道无值可以接收的时候的3s后才print超时，即最多ch通道最多阻塞等待3s

func main() { ch := make(chan int) quit := make(chan bool) //新开一个协程 go func() { for { select { case num := <-ch: fmt.Println("num = ", num) case <-time.After(3 * time.Second): fmt.Println("超时") quit <- true } } }() //别忘了() for i := 0; i < 5; i++ { ch <- i time.Sleep(time.Second)//主协程进入休眠状态，等待上面的go协程运行并进入阻塞等待状态，就这样来回运行，并通过chan通信 } <-quit fmt.Println("程序结束") } --output-- num = 0 num = 1 num = 2 num = 3 num = 4 超时 程序结束

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

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