内容摘要：本文转载自微信公众号「Golang来啦」，作者Seekload。转载本文请联系Golang来啦公众号。你好，我是 Seekload。今天给大家分享一篇 如何使用 context、waitGroup 实

本文转载自微信公众号「Golang来啦」，使用作者Seekload。优雅转载本文请联系Golang来啦公众号。处理

你好，使用我是优雅 Seekload。

今天给大家分享一篇 如何使用 context、处理waitGroup 实现程序快速且优雅退出 的使用文章!

原文如下：

最近，我正在编写一个“滴答器”的优雅应用程序，每次“滴答”时可能会产生数千的处理 goroutine。我想确保当应用终止时，使用即使有一些特定的优雅 goroutine 处理比较缓慢，它也能快速而优雅地退出。处理

刚开始的使用时候，围绕如何输出日志，优雅我使用 sync.WaitGroup 实现流程控制，处理但我很快意识到如果我创建了很多 goroutine，即使其中很小一部分没有立即返回，我的程序会在终止时 hang 住。这让我重新考虑 context.WithCancel，并理解该如何重新调整我的程序，使其能快速且优雅地退出!

我们可以通过构建示例程序一步步来验证下，最初的示例程序并不会使用前面提到的技术点。

package main import (  "fmt"  "log"  "math/rand"  "os"  "os/signal"  "syscall"  "time" ) func doSomething(ch chan int) {   fmt.Printf("Received job %d\n", <-ch) } func init() {   rand.Seed(time.Now().Unix()) } func main() {   var (   closing   = make(chan struct{ })   ticker    = time.NewTicker(1 * time.Second)   logger    = log.New(os.Stderr, "", log.LstdFlags)   batchSize = 6   jobs      = make(chan int, batchSize)  )  go func() {    signals := make(chan os.Signal, 1)   signal.Notify(signals, syscall.SIGTERM, os.Interrupt)   <-signals   close(closing)  }() loop:  for {    select {    case <-closing:    break loop   case <-ticker.C:    for n := 0; n < batchSize; n++ {      jobs <- n     go doSomething(jobs)    }    logger.Printf("Completed doing %d things.", batchSize)   }  } } 

执行程序，我们会发现 Received job ... 和 Completed doing ... 会交替输出，源码下载输出可能类似下面这样：

Received job 0 Received job 1 Received job 2 2021/02/08 21:30:59 Completed doing 6 things. Received job 3 Received job 4 Received job 5 2021/02/08 21:31:00 Completed doing 6 things. 

多次打印的结果并不一致!这是合理的，我们都知道 goroutines 并不会阻塞，所以除非我们对它做些什么，否则协程里的代码会立即执行。

我们添加 WaitGroup 来完善下流程，先在 var 代码块中定义变量：

var (     ..     wg sync.WaitGroup ) 

调整下 loop 循环：

for n := 0; n < batchSize; n++ {      wg.Add(1)     jobs <- n     go doSomething(&wg, jobs) } wg.Wait() logger.Printf("Completed doing %d things.", batchSize) 

最后，修改协程函数：

func doSomething(wg *sync.WaitGroup, ch chan int) {      defer wg.Done()     fmt.Printf("Received job %d\n", <-ch) } 

WaitGroups 会等待一组 goroutines 执行完成，仔细阅读代码我们发现：

每次循环时 WaitGroup 的计数器会加 1，加 1 原因是因为在 goroutine 里每次调用 wg.Done() 计数器会减一，这样 goroutine 执行完成返回之后计数器能维持平衡; 在调用 logger 之前，我们添加了 wg.Wait()，这样当程序执行到这里的时候便会阻塞直到 WaitGroups 的计数器减为 0。当所有 goroutines 调用 wg.Done() 之后，计数器便会恢复成 0。

很简单，是不是?我们再次执行程序，可以看到结果比之前的更一致：

2021/02/08 21:46:47 Completed doing 6 things. Received job 0 Received job 1 Received job 2 Received job 4 Received job 5 Received job 3 2021/02/08 21:46:48 Completed doing 6 things. Received job 0 Received job 2 Received job 3 Received job 4 Received job 5 Received job 1 

顺便说一句，与预期的一样，jobs 并不会按顺序执行，因为我们并没有采取任何措施来确保这一点。

在我们继续之前，云服务器按照目前的状态执行程序并尝试使用 Control+D 来终止程序，程序退出不会出现任何问题。

为了证明程序需要进一步完善，让我们添加一些代码模拟真实业务场景。我们新建一个函数，函数里面调用外部 API 并等待请求响应。请求过程中，我们将会调用 context.WithCancel 取消请求。

首先，创建一个未使用 context 的函数。下面的代码更复杂，有必要的话请看注释：

func doAPICall(wg *sync.WaitGroup) error {   defer wg.Done()  req, err := http.NewRequest("GET", "https://httpstat.us/200", nil)  if err != nil {    return err  }  // The httpstat.us API accepts a sleep parameter which sleeps the request for the  // passed time in ms  q := req.URL.Query()  sleepMin := 1000  sleepMax := 4000  q.Set("sleep", fmt.Sprintf("%d", rand.Intn(sleepMax-sleepMin)+sleepMin))  req.URL.RawQuery = q.Encode()  // Make the request to the API in an anonymous function, using a channel to  // communicate the results  c := make(chan error, 1)  go func() {    // For the purposes of this example, were not doing anything with the response.   _, err := http.DefaultClient.Do(req)   c <- err  }()  // Block until the channel is populated  return <-c } 

修改定时器“滴答”，删除调用 doSomething() 的代码、删除 jobs channel(不会再使用到它)并且调用 doAPICall()。

for n := 0; n < batchSize; n++ {      wg.Add(1)     go doAPICall(&wg) } 

执行程序并再次尝试退出程序：

WaitGroup 会等待所有的 goroutines 完成; doAPICall() 调用会发生阻塞直到 httpstat.us() 接口返回，调用耗时大概 1000ms ~ 4000ms; 取决于你终止程序的时间，退出会变得很困难(耗时比较长)，试一次可能发现不了问题，在不同的时刻多尝试几次;

现在来演示 context.WithCancel 如何进一步控制程序取消。当 context.WithCancel 初始化之后，会返回一个 context 和取消函数 CancelFunc()。这个取消函数会取消 context，第一次听到这个会困惑。阅读 Go 官方博客的文章 Go Concurrency Patterns: Context[1] 对于进一步理解 context.WithCancel 会有所帮助，服务器托管推荐阅读完本篇文章之后再看!

ok，我们回到正文。为了实现取消流程控制，需要修改下代码。首先，使用 context 创建一个取消函数：

var (     ctx, cancel = context.WithCancel(context.Background())     ... ) 

接着，在匿名函数里监听程序终止的信号，signals 被通知之后调用 CancelFunc，这意味着上下文将被视为已取消：

go func() {      signals := make(chan os.Signal, 1)     signal.Notify(signals, syscall.SIGTERM, os.Interrupt)     <-signals     logger.Println("Initiating shutdown of producer.")     cancel()     close(closing) }() 

接着，调整 doAPICall() 函数，多接收一个 context 参数;使用 select-case 修改函数返回，等待 ctx.Done 或等待请求响应。为了简介，只展示了函数部分代码：

func doAPICall(ctx context.Context, ....) {      // Cancel the request if ctx.Done is closed or await the response     select {      case <-ctx.Done():            return ctx.Err()     case err := <-c:         return err     } } 

最后，确保调用 doAPICall() 函数时传递了 context 参数。现在，运行程序并多次在不同的时间点终止程序。

现在会发生什么?程序会立即退出。select-case 代码会监听 ctx.Done 是否关闭或者接口请求是否响应，哪个 case 的 channel 信号先到就先执行谁。当应用程序终止时，ctx.Done() 优先执行并且函数提前返回，不再关心请求是否响应。WaitGroup 的作用没变 - 等待一组 goroutines 完成。现在，程序的终止流程得到很大改善。

Go 的基本哲学之一就是：

Dont communicate by sharing memory; share memory by communicating.

这里，我们使用 channel 在 goroutines 之间传递引用，这使得我们能够改进应用程序的流程。

有很多种办法可以用来改善流程，例如，我们不跨 goroutine 接收 API 的响应或者错误。值得庆幸的是，Go 很容易就可以实现这点，因此可以将它视为一个起点，如果你还想完善，可以尝试下这些想法。

下面是完整的示例，仅供参考：

package main import (  "context"  "fmt"  "log"  "math/rand"  "net/http"  "os"  "os/signal"  "sync"  "syscall"  "time" ) func doAPICall(ctx context.Context, wg *sync.WaitGroup) error {   defer wg.Done()  req, err := http.NewRequest("GET", "https://httpstat.us/200", nil)  if err != nil {    return err  }  // The httpstat.us API accepts a sleep parameter which sleeps the request for the  // passed time in ms  q := req.URL.Query()  sleepMin := 1000  sleepMax := 4000  q.Set("sleep", fmt.Sprintf("%d", rand.Intn(sleepMax-sleepMin)+sleepMin))  req.URL.RawQuery = q.Encode()  c := make(chan error, 1)  go func() {    // For the purposes of this example, were not doing anything with the response.   _, err := http.DefaultClient.Do(req)   c <- err  }()  // Block until either channel is populated or closed  select {   case <-ctx.Done():   return ctx.Err()  case err := <-c:   return err  } } func init() {   rand.Seed(time.Now().Unix()) } func main() {   var (   closing     = make(chan struct{ })   ticker      = time.NewTicker(1 * time.Second)   logger      = log.New(os.Stderr, "", log.LstdFlags)   batchSize   = 6   wg          sync.WaitGroup   ctx, cancel = context.WithCancel(context.Background())  )  go func() {    signals := make(chan os.Signal, 1)   signal.Notify(signals, syscall.SIGTERM, os.Interrupt)   <-signals   cancel()   close(closing)  }() loop:  for {    select {    case <-closing:    break loop   case <-ticker.C:    for n := 0; n < batchSize; n++ {      wg.Add(1)     go doAPICall(ctx, &wg)    }    wg.Wait()    logger.Printf("Completed doing %d things.", batchSize)   }  } } 

最后一点，本文部分代码受到博文 Go Concurrency Patterns: Context[2] 的启发，再次推荐这篇文章。这篇文章还介绍了其他控制函数，比如：context.WithTimeout 等。Go 官方博客是每个人都应该阅读的宝库!

参考资料

[1]Go Concurrency Patterns: Context: https://blog.golang.org/context

[2]Go Concurrency Patterns: Context: https://blog.golang.org/context

via:https://justbartek.ca/p/golang-context-wg-go-routines/

作者：Bartek