Go并发调用的超时处理的方法

之前有聊过 golang 的协程，我发觉似乎还很理论，特别是在并发安全上，所以特结合网上的一些例子，来试验下go routine中的 channel, select, context 的妙用。

场景-微服务调用

我们用 gin（一个web框架）作为处理请求的工具，需求是这样的：

一个请求 X 会去并行调用 A, B, C 三个方法，并把三个方法返回的结果加起来作为 X 请求的 Response。

但是我们这个 Response 是有时间要求的（不能超过3秒的响应时间），可能 A, B, C 中任意一个或两个，处理逻辑十分复杂，或者数据量超大，导致处理时间超出预期，那么我们就马上切断，并返回已经拿到的任意个返回结果之和。

我们先来定义主函数：

func main() {
 r := gin.New()
 r.GET("/calculate", calHandler)
 http.ListenAndServe(":8008", r)
}

非常简单，普通的请求接受和 handler 定义。其中 calHandler 是我们用来处理请求的函数。

分别定义三个假的微服务，其中第三个将会是我们超时的哪位~

func microService1() int {
 time.Sleep(1*time.Second)
 return 1
}

func microService2() int {
 time.Sleep(2*time.Second)
 return 2
}

func microService3() int {
 time.Sleep(10*time.Second)
 return 3
}

接下来，我们看看 calHandler 里到底是什么

func calHandler(c *gin.Context) {
 ...
}

要点1--并发调用

直接用 go 就好了嘛~

所以一开始我们可能就这么写：

go microService1()
go microService2()
go microService3()

很简单有没有，但是等等，说好的返回值我怎么接呢？

为了能够并行地接受处理结果，我们很容易想到用 channel 去接。

所以我们把调用服务改成这样：

var resChan = make(chan int, 3) // 因为有3个结果，所以我们创建一个可以容纳3个值的 int channel。
go func() {
 resChan <- microService1()
}()

go func() {
 resChan <- microService2()
}()

go func() {
 resChan <- microService3()
}()

有东西接，那也要有方法去算，所以我们加一个一直循环拿 resChan 中结果并计算的方法：

var resContainer, sum int
for {
 resContainer = <-resChan
 sum += resContainer
}

这样一来我们就有一个 sum 来计算每次从 resChan 中拿出的结果了。

要点2--超时信号

还没结束，说好的超时处理呢？

为了实现超时处理，我们需要引入一个东西，就是 context，什么是 context ?

我们这里只使用 context 的一个特性，超时通知（其实这个特性完全可以用 channel 来替代）。

可以看在定义 calHandler 的时候我们已经将 c *gin.Context 作为参数传了进来，那我们就不用自己在声明了。
gin.Context 简单理解为贯穿整个 gin 声明周期的上下文容器，有点像是分身，亦或是量子纠缠的感觉。

有了这个 gin.Context，我们就能在一个地方对 context 做出操作，而其他正在使用 context 的函数或方法，也会感受到 context 做出的变化。

ctx, _ := context.WithTimeout(c, 3*time.Second) //定义一个超时的 context

只要时间到了，我们就能用 ctx.Done() 获取到一个超时的 channel(通知)，然后其他用到这个 ctx 的地方也会停掉，并释放 ctx。

一般来说，ctx.Done() 是结合 select 使用的。

所以我们又需要一个循环来监听 ctx.Done()

for {
 select {
 case <- ctx.Done():
  // 返回结果
}

现在我们有两个 for 了，是不是能够合并下？

for {
 select {
 case resContainer = <-resChan:
  sum += resContainer
  fmt.Println("add", resContainer)
 case <- ctx.Done():
  fmt.Println("result:", sum)
  return
 }
}

诶嘿，看上去不错。

不过我们怎么在正常完成微服务调用的时候输出结果呢？

看来我们还需要一个 flag

var count int
for {
 select {
 case resContainer = <-resChan:
  sum += resContainer
  count ++
  fmt.Println("add", resContainer)
  if count > 2 {
   fmt.Println("result:", sum)
   return
  }
 case <- ctx.Done():
  fmt.Println("timeout result:", sum)
  return
 }
}

我们加入一个计数器，因为我们只是调用3次微服务，所以当 count 大于2的时候，我们就应该结束并输出结果了。

要点3--并发中的等待

上面的计时器是一种偷懒的方法，因为我们知道了调用微服务的次数，如果我们并不知道，或者之后还要添加呢？
手动每次改 count 的判断阈值会不会太沙雕了？这时候我们就要加入 sync 包了。
我们将会使用的 sync 的一个特性是 WaitGroup。它的作用是等待一组协程运行完毕后，执行接下去的步骤。

我们来改下之前微服务调用的代码块：

var success = make(chan int, 1) // 成功的通道标识
wg := sync.WaitGroup{} // 创建一个 waitGroup 组
wg.Add(3) // 我们往组里加3个标识，因为我们要运行3个任务
go func() {
 resChan <- microService1()
 wg.Done() // 完成一个，Done()一个
}()

go func() {
 resChan <- microService2()
 wg.Done()
}()

go func() {
 resChan <- microService3()
 wg.Done()
}()
wg.Wait() // 直到我们前面三个标识都被 Done 了，否则程序一直会阻塞在这里
success <- 1 // 我们发送一个成功信号到通道中

既然我们有了 success 这个信号，那么再把它加入到监控 for 循环中，并做些修改，删除原来 count 判断的部分。

go func() {
 for {
  select {
  case resContainer = <-resChan:
   sum += resContainer
   fmt.Println("add", resContainer)
  case <- success:
   fmt.Println("result:", sum)
   return
  case <- ctx.Done():
   fmt.Println("result:", sum)
   return
  }
 }
}()

三个 case，分工明确，一个用来拿服务输出的结果并计算，一个用来做最终的完成输出，一个是超时输出。
同时我们将这个循环监听，也作为协程运行。

至此，所有的主要代码都完成了。下面是完全版

package main

import (
 "context"
 "fmt"
 "net/http"
 "sync"
 "time"

 "github.com/gin-gonic/gin"
)

// 一个请求会触发调用三个服务，每个服务输出一个 int,
// 请求要求结果为三个服务输出 int 之和
// 请求返回时间不超过3秒，大于3秒只输出已经获得的 int 之和
func calHandler(c *gin.Context) {
 var resContainer, sum int
 var success, resChan = make(chan int), make(chan int, 3)
 ctx, _ := context.WithTimeout(c, 3*time.Second)

 go func() {
  for {
   select {
   case resContainer = <-resChan:
    sum += resContainer
    fmt.Println("add", resContainer)
   case <- success:
    fmt.Println("result:", sum)
    return
   case <- ctx.Done():
    fmt.Println("result:", sum)
    return
   }
  }
 }()

 wg := sync.WaitGroup{}
 wg.Add(3)
 go func() {
  resChan <- microService1()
  wg.Done()
 }()

 go func() {
  resChan <- microService2()
  wg.Done()
 }()

 go func() {
  resChan <- microService3()
  wg.Done()
 }()
 wg.Wait()
 success <- 1

 return
}

func main() {
 r := gin.New()
 r.GET("/calculate", calHandler)
 http.ListenAndServe(":8008", r)
}

func microService1() int {
 time.Sleep(1*time.Second)
 return 1
}

func microService2() int {
 time.Sleep(2*time.Second)
 return 2
}

func microService3() int {
 time.Sleep(10*time.Second)
 return 3
}

上面的程序只是简单描述了一个调用其他微服务超时的处理场景。

实际过程中还需要加很多很多调料，才能保证接口的对外完整性。

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