이전 답변에 대한 일부 의견을 확장하고 여기에 더 명확한 비교를 제공하기 위해 동일한 입력, 읽을 채널 조각 및 각 값을 호출하는 함수가 주어 졌을 때 지금까지 제시된 두 접근 방식의 예가 있습니다. 채널 가치의 출처.
접근 방식에는 세 가지 주요 차이점이 있습니다.
복잡성. 부분적으로 독자 선호도 일 수 있지만 채널 접근 방식이 더 관용적이고 간단하며 읽기 쉽다고 생각합니다.
공연. 제 Xeon amd64 시스템에서 goroutines + channels out은 약 2 배 정도의 반사 솔루션을 수행합니다 (일반적으로 Go의 반사는 종종 더 느리며 절대적으로 필요한 경우에만 사용해야 함). 물론 결과를 처리하는 함수 나 입력 채널에 값을 쓰는 데 상당한 지연이있는 경우 이러한 성능 차이는 쉽게 미미해질 수 있습니다.
차단 / 버퍼링 의미론. 이것의 중요성은 사용 사례에 따라 다릅니다. 대부분 중요하지 않거나 고 루틴 병합 솔루션의 약간의 추가 버퍼링이 처리량에 도움이 될 수 있습니다. 그러나 단일 작성자 만 차단 해제되고 다른 작성자가 차단 해제 되기 전에 값이 완전히 처리된다는 의미를 갖는 것이 바람직하다면 reflect 솔루션으로 만 달성 할 수 있습니다.
전송 채널의 "id"가 필요하지 않거나 소스 채널이 닫히지 않는 경우 두 가지 방법을 모두 단순화 할 수 있습니다.
고 루틴 병합 채널 :
// Process1 calls `fn` for each value received from any of the `chans`
// channels. The arguments to `fn` are the index of the channel the
// value came from and the string value. Process1 returns once all the
// channels are closed.
func Process1(chans []<-chan string, fn func(int, string)) {
// Setup
type item struct {
int // index of which channel this came from
string // the actual string item
}
merged := make(chan item)
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(len(chans))
for i, c := range chans {
go func(i int, c <-chan string) {
// Reads and buffers a single item from `c` before
// we even know if we can write to `merged`.
//
// Go doesn't provide a way to do something like:
// merged <- (<-c)
// atomically, where we delay the read from `c`
// until we can write to `merged`. The read from
// `c` will always happen first (blocking as
// required) and then we block on `merged` (with
// either the above or the below syntax making
// no difference).
for s := range c {
merged <- item{i, s}
}
// If/when this input channel is closed we just stop
// writing to the merged channel and via the WaitGroup
// let it be known there is one fewer channel active.
wg.Done()
}(i, c)
}
// One extra goroutine to watch for all the merging goroutines to
// be finished and then close the merged channel.
go func() {
wg.Wait()
close(merged)
}()
// "select-like" loop
for i := range merged {
// Process each value
fn(i.int, i.string)
}
}
반사 선택 :
// Process2 is identical to Process1 except that it uses the reflect
// package to select and read from the input channels which guarantees
// there is only one value "in-flight" (i.e. when `fn` is called only
// a single send on a single channel will have succeeded, the rest will
// be blocked). It is approximately two orders of magnitude slower than
// Process1 (which is still insignificant if their is a significant
// delay between incoming values or if `fn` runs for a significant
// time).
func Process2(chans []<-chan string, fn func(int, string)) {
// Setup
cases := make([]reflect.SelectCase, len(chans))
// `ids` maps the index within cases to the original `chans` index.
ids := make([]int, len(chans))
for i, c := range chans {
cases[i] = reflect.SelectCase{
Dir: reflect.SelectRecv,
Chan: reflect.ValueOf(c),
}
ids[i] = i
}
// Select loop
for len(cases) > 0 {
// A difference here from the merging goroutines is
// that `v` is the only value "in-flight" that any of
// the workers have sent. All other workers are blocked
// trying to send the single value they have calculated
// where-as the goroutine version reads/buffers a single
// extra value from each worker.
i, v, ok := reflect.Select(cases)
if !ok {
// Channel cases[i] has been closed, remove it
// from our slice of cases and update our ids
// mapping as well.
cases = append(cases[:i], cases[i+1:]...)
ids = append(ids[:i], ids[i+1:]...)
continue
}
// Process each value
fn(ids[i], v.String())
}
}
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