Go 语言中协程通信实现的共享内存是怎样的

这篇文章给大家介绍Go 语言中协程通信实现的共享内存是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

通过 goroutine 基于协程在 Go 语言中实现并发编程，从语法结构来说，Go 语言的协程是非常简单的，只需要通过 go 关键字声明即可，难点在于并发引起的不确定性，以及为了协调这种不确定性在不同协程间所要进行的通信，常见的并发通信模型有两种：共享内存和消息传递。

下面，我们先来看看如何通过共享内存来实现 Go 协程通信，并通过协程通信来重构上篇教程的代码，实现应用程序的优雅退出，新建一个 memory.go，并编写代码如下：

package main
import (    "fmt"    "runtime"    "sync")
var counter int = 0
func add(a, b int, lock *sync.Mutex)  {    c := a + b    lock.Lock()    counter++    fmt.Printf("%d: %d + %d = %d\n", counter, a, b, c)    lock.Unlock()}
func main() {    start := time.Now()    lock := &sync.Mutex{}    for i := 0; i < 10; i++ {        go add(1, i, lock)    }
    for {        lock.Lock()        c := counter        lock.Unlock()        runtime.Gosched()        if c >= 10 {            break        }    }    end := time.Now()    consume := end.Sub(start).Seconds()    fmt.Println("程序执行耗时(s)：", consume)}

为了精确判断主协程退出时机问题，我们需要在所有子协程执行完毕后通知主协程，主协程在收到该信号后退出程序，通过共享内存的方式我们引入了一个全局的 counter 计数器，该计数器被所有协程共享，每执行一次子协程，该计数器的值加 1，当所有子协程执行完毕后，计数器的值应该是 10，我们在主协程中通过一个死循环来判断 counter 的值，只有当它大于等于 10 时，才退出循环，进而退出整个程序。

此外，由于 counter 变量会被所有协程共享，为了避免 counter 值被污染（两个协程同时操作计数器），我们还引入了锁机制，即 sync.Mutex，这是 Go 语言标准库提供的互斥锁，当一个 goroutine 调用其 Lock() 方法加锁后，其他 goroutine 必须等到这个 goroutine 调用同一个 sync.Mutex 的 Unlock() 方法解锁才能继续访问这个 sync.Mutex（通过指针传递到子协程，所以整个应用持有的是同一个互斥锁），我们可以通过这种方式保证所有 lock.Lock() 与 lock.Unlock() 之间的代码是以同步阻塞方式串行执行的，从而保证对 counter 进行读取和更新操作时，同时只有一个协程在操作它（既保证了操作的原子性）。

最后，我们还统计了整个程序执行时间。

当我们执行这段代码时，打印结果如下：

可以看到，实际执行时间远远小于1秒，这样一来，程序的整体执行效率相比于上篇教程的实现快了将近1万倍。

不过，代码也因此变得更复杂，更难以维护，这还只是个简单的加法运算实现，就要写这么多代码，要引入共享变量，还要引入互斥锁来保证操作的原子性，对于更加复杂的业务代码，如果到处都要加锁、解锁，显然对开发者和维护者来说都是噩梦，Go 语言既然以并发编程作为语言的核心优势，当然不至于将这样的问题用这么繁琐的方式来解决。

前面我们说，除了共享内存之外，还可以通过消息传递来实现协程通信，Go 语言本身的编程哲学也是「Don't communicate by sharing memory, share memory by communicating」，所以实际上，我们在 Go 语言并发编程实践中，使用的都是基于消息传递的方式实现协程之间的通信。

在消息传递机制中，每个协程是独立的个体，并且都有自己的变量，与共享内存不同的是，在不同协程间这些变量不共享，每个协程的输入和输出都只有一种方式，那就是消息，这有点类似于进程：每个进程都是独立的，不会被其他进程打扰，不同进程间靠消息来通信，它们不会共享内存。

关于Go 语言中协程通信实现的共享内存是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。