对于并发操作，前面我们已经了解到了 channel 通道、同步原语 sync 包对共享资源加锁、Context 跟踪协程/传参等，这些都是并发编程比较基础的元素，相信你已经有了很好的掌握。今天我们介绍下如何使用这些基础元素组成并发模式，更好的编写并发程序。

for select 无限循环模式

这个模式比较常见，之前文章中的示例也使用过，它一般是和 channel 组合完成任务，格式为：

for { //for 无限循环，或者使用 for range 循环
  select {
    //通过 channel 控制
    case <-done:
      return
    default:
      //执行具体的任务
  }
}

• 这种是 for + select 多路复用的并发模式，哪个 case 满足条件就执行对应的分支，直到有满足退出的条件，才会退出循环。
• 没有退出条件满足时，则会一直执行 default 分支

for range select 有限循环模式

for _,s:=range []int{}{
   select {
   case <-done:
      return
   case resultCh <- s:
   }

• 一般把迭代的内容发送到 channel 上
• done channel 用于退出 for 循环
• resultCh channel 用来接收循环的值，这些值可以通过 resultCh 传递给其他调用者

select timeout 模式

假如一个请求需要访问服务器获取数据，但是可能因为网络问题而迟迟获取不到响应，这时候就需要设置一个超时时间：

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	result := make(chan string)
	timeout := time.After(3 * time.Second) //
	go func() {
		//模拟网络访问
		time.Sleep(5 * time.Second)
		result <- "服务端结果"
	}()
	for {
		select {
		case v := <-result:
			fmt.Println(v)
		case <-timeout:
			fmt.Println("网络访问超时了")
			return
		default:
			fmt.Println("等待...")
			time.Sleep(1 * time.Second)
		}
	}
}

运行结果：

等待...
等待...
等待...
网络访问超时了

• select timeout 模式核心是通过 time.After 函数设置的超时时间，防止因为异常造成 select 语句无限等待

注意：
不要写成这样

for {
		select {
		case v := <-result:
			fmt.Println(v)
		case <-time.After(3 * time.Second): //不要写在 select 里面
			fmt.Println("网络访问超时了")
			return
		default:
			fmt.Println("等待...")
			time.Sleep(1 * time.Second)
		}
	}

case <- time.After(time.Second) 是本次监听动作的超时时间，意思就说，只有在本次 select 操作中会有效，再次 select 又会重新开始计时，但是有default ，那case 超时操作，肯定执行不到了。

Context 的 WithTimeout 函数超时取消

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"
)
func main() {
	// 创建一个子节点的context,3秒后自动超时
	//ctx, stop := context.WithCancel(context.Background())
	ctx, stop := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)

	go func() {
		worker(ctx, "打工人1")
	}()
	go func() {
		worker(ctx, "打工人2")
	}()
	time.Sleep(5*time.Second) //工作5秒后休息
	stop() //5秒后发出停止指令
	fmt.Println("???")
}

func worker(ctx context.Context, name string){
	for {
		select {
		case <- ctx.Done():
			fmt.Println("下班咯~~~")
			return
		default:
			fmt.Println(name, "认真摸鱼中，请勿打扰...")
		}
		time.Sleep(1 * time.Second)
	}
}

运行结果:

打工人2 认真摸鱼中，请勿打扰...
打工人1 认真摸鱼中，请勿打扰...
打工人1 认真摸鱼中，请勿打扰...
打工人2 认真摸鱼中，请勿打扰...
打工人2 认真摸鱼中，请勿打扰...
打工人1 认真摸鱼中，请勿打扰...
下班咯~~~
下班咯~~~
//两秒后
???

• 上面示例我们使用了 WithTimeout 函数超时取消，这是比较推荐的一种使用方式

Pipeline 模式

Pipeline 模式也成为流水线模式，模拟现实中的流水线生成。我们以组装手机为例，假设只有三道工序：零件采购、组装、打包成品：

零件采购（工序1）-》组装（工序2）-》打包（工序3）

package main

import (
	"fmt"
)

func main() {
	coms := buy(10)    //采购10套零件
	phones := build(coms) //组装10部手机
	packs := pack(phones) //打包它们以便售卖
	//输出测试，看看效果
	for p := range packs {
		fmt.Println(p)
	}
}

//工序1采购
func buy(n int) <-chan string {
	out := make(chan string)
	go func() {
		defer close(out)
		for i := 1; i <= n; i++ {
			out <- fmt.Sprint("零件", i)
		}
	}()
	return out
}

//工序2组装
func build(in <-chan string) <-chan string {
	out := make(chan string)
	go func() {
		defer close(out)
		for c := range in {
			out <- "组装(" + c + ")"
		}
	}()
	return out
}

//工序3打包
func pack(in <-chan string) <-chan string {
	out := make(chan string)
	go func() {
		defer close(out)
		for c := range in {
			out <- "打包(" + c + ")"
		}
	}()
	return out
}

运行结果：

打包(组装(零件1))
打包(组装(零件2))
打包(组装(零件3))
打包(组装(零件4))
打包(组装(零件5))
打包(组装(零件6))
打包(组装(零件7))
打包(组装(零件8))
打包(组装(零件9))
打包(组装(零件10))

扇入扇出模式

手机流水线运转后，发现配件组装工序比较耗费时间，导致工序1和工序3也相应的慢了下来，为了提升性能，工序2增加了两班人手：

• 根据示意图能看到，红色部分为扇出，蓝色为扇入

改进后的流水线：

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
)

func main() {
	coms := buy(10)    //采购10套配件
	//三班人同时组装100部手机
	phones1 := build(coms)
	phones2 := build(coms)
	phones3 := build(coms)
	//汇聚三个channel成一个
	phones := merge(phones1,phones2,phones3)
	packs := pack(phones) //打包它们以便售卖
	//输出测试，看看效果
	for p := range packs {
		fmt.Println(p)
	}
}

//工序1采购
func buy(n int) <-chan string {
	out := make(chan string)
	go func() {
		defer close(out)
		for i := 1; i <= n; i++ {
			out <- fmt.Sprint("零件", i)
		}
	}()
	return out
}

//工序2组装
func build(in <-chan string) <-chan string {
	out := make(chan string)
	go func() {
		defer close(out)
		for c := range in {
			out <- "组装(" + c + ")"
		}
	}()
	return out
}

//工序3打包
func pack(in <-chan string) <-chan string {
	out := make(chan string)
	go func() {
		defer close(out)
		for c := range in {
			out <- "打包(" + c + ")"
		}
	}()
	return out
}

//扇入函数（组件），把多个chanel中的数据发送到一个channel中
func merge(ins ...<-chan string) <-chan string {
	var wg sync.WaitGroup
	out := make(chan string)
	//把一个channel中的数据发送到out中
	p:=func(in <-chan string) {
		defer wg.Done()
		for c := range in {
			out <- c
		}
	}
	wg.Add(len(ins))
	//扇入，需要启动多个goroutine用于处于多个channel中的数据
	for _,cs:=range ins{
		go p(cs)
	}
	//等待所有输入的数据ins处理完，再关闭输出out
	go func() {
		wg.Wait()
		close(out)
	}()
	return out
}

运行结果：

打包(组装(零件2))
打包(组装(零件3))
打包(组装(零件1))
打包(组装(零件5))
打包(组装(零件7))
打包(组装(零件4))
打包(组装(零件6))
打包(组装(零件8))
打包(组装(零件9))
打包(组装(零件10))

1. merge 和业务无关，不能当做一道工序，我们应该把它叫做 组件
2. 组件是可以复用的，类似这种扇入工序，都可以使用 merge 组件

Futures 模式

Pipeline 流水线模式中的工序是相互依赖的，只有上一道工序完成，下一道工序才能开始。但是有的任务之间并不需要相互依赖，所以为了提高性能，这些独立的任务就可以并发执行。

Futures 模式可以理解为未来模式，主协程不用等待子协程返回的结果，可以先去做其他事情，等未来需要子协程结果的时候再来取，如果子协程还没有返回结果，就一直等待。

我们以火锅为例，洗菜、烧水这两个步骤之间没有依赖关系，可以同时做，最后

示例：

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	vegetablesCh := washVegetables() //洗菜
	waterCh := boilWater()           //烧水
	fmt.Println("已经安排好洗菜和烧水了，我先开一局")
	time.Sleep(2 * time.Second)

	fmt.Println("要做火锅了，看看菜和水好了吗")
	vegetables := <-vegetablesCh
	water := <-waterCh
	fmt.Println("准备好了，可以做火锅了:",vegetables,water)

}
//洗菜
func washVegetables() <-chan string {
	vegetables := make(chan string)
	go func() {
		time.Sleep(5 * time.Second)
		vegetables <- "洗好的菜"
	}()
	return vegetables
}
//烧水
func boilWater() <-chan string {
	water := make(chan string)
	go func() {
		time.Sleep(5 * time.Second)
		water <- "烧开的水"
	}()
	return water
}

运行结果：

已经安排好洗菜和烧水了，我先开一局
要做火锅了，看看菜和水好了吗
准备好了，可以做火锅了: 洗好的菜 烧开的水

1. Futures 模式下的协程和普通协程最大的区别是可以返回结果，而这个结果会在未来的某个时间点使用。所以在未来获取这个结果的操作必须是一个阻塞的操作，要一直等到获取结果为止。
2. 如果你的大任务可以拆解为一个个独立并发执行的小任务，并且可以通过这些小任务的结果得出最终大任务的结果，就可以使用 Futures 模式。

出处：https://www.cnblogs.com/isungge/p/15140274.html