golang如何实现并发求和

这篇文章主要介绍了golang如何实现并发求和，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

Golang适合做什么

golang可以做服务器端开发，但golang很适合做日志处理、数据打包、虚拟机处理、数据库代理等工作。在网络编程方面，它还广泛应用于WEB应用、api应用等领域。

使用golang并发求和，作为对golang并发的一个练习.

为了验证结果的正确性，要给出最传统的版本：

func sum1(data []int) int { s := 0 l := len(data) for i := 0; i < l; i++ {  s += data[i] } return s}

第二种方法

使用N个goroutine， 然后将N个分段的和写入N个channel中：

func sum2(data []int) int { s := 0 l := len(data) const N = 5 seg := l / N var chs [N]<-chan int for i := 0; i < N; i++ {  chs[i] = worker(data[i*seg : (i+1)*seg]) } for i := 0; i < N; i++ {  s += <-chs[i] } return s}func worker(s []int) <-chan int { out := make(chan int) go func() {  length := len(s)  sum := 0  for i := 0; i < length; i++ {   sum += s[i]  }  out <- sum }() return out}

对于一个求和的任务来说，用worker这种“模式”可能 太过麻烦，

看第三种

直接一个函数写出来：

func sum3(data []int) int { s := 0 l := len(data) const N = 5 seg := l / N var mu sync.Mutex var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) // 直接加N个 for i := 0; i < N; i++ {  go func(ii int) {   tmpS := data[ii*seg : (ii+1)*seg]   ll := len(tmpS)   mu.Lock()   for i := 0; i < ll; i++ {    s += tmpS[i]   }   mu.Unlock()   wg.Done() // 一个goroutine运行完  }(i) } wg.Wait() // 等N个goroutine都运行完 return s}

注意sum3要在读写s的地方加锁，因为s可能被多个goroutine并发读写。

最后一种方法有data race问题

不过运行结果是对的，看一下思路：

var sum4Tmp intvar sum4mu sync.Mutex// 这个有data race问题，可以用WaitGroup改，只是提供一种思路func sum4(data []int) int { //s := 0 l := len(data) const N = 5 seg := l / N for i := 0; i < N; i++ {  go subsum4(data[i*seg : (i+1)*seg]) } // 这里是>1，因为要排除main // 这种方法不可靠，只是一种思路 for runtime.NumGoroutine() > 1 { } // go run -race sum.go会报data race问题 // main goroutine对它读 // 别的goroutine会对它写（go subsum4) return sum4Tmp}func subsum4(s []int) { length := len(s) sum := 0 sum4mu.Lock() for i := 0; i < length; i++ {  sum += s[i] } sum4Tmp = sum4Tmp + sum defer sum4mu.Unlock()}

最后测试如下：

首先创建一个slice, 放1e8(1亿)个整数(范围[0,10))进去,

然后用4种方法进行计算

func calcTime(f func([]int) int, arr []int, tag string) { t1 := time.Now().UnixNano() s := f(arr) t2 := time.Now().UnixNano() - t1 fmt.Printf("%15s: time: %d, sum: %d\n", tag, t2, s)}func main() { const MAX = 1e8 // 1亿 arr := make([]int, MAX) for i := 0; i < MAX; i++ {  arr[i] = rand.Intn(10) } calcTime(sum1, arr, "for") calcTime(sum2, arr, "worker") calcTime(sum3, arr, "WaitGroup") calcTime(sum4, arr, "NumGoroutine")}

我的笔记本输出结果：

for: time: 61834200, sum: 450032946

worker: time: 51861100, sum: 450032946

WaitGroup: time: 153628200, sum: 450032946

NumGoroutine: time: 63791300, sum: 450032946

欢迎补充指正！

补充：Golang并发求和（竞争而非分段）

举例

如果要求2个goroutine并发完成1到100的和而不是分段的情况如何解决呢？

解决方案：

var wg sync.WaitGroupvar ch chan int32var receiveCh chan int32func add(){var sum int32sum = 0Loop:for {select {case val, ok := <-ch:if ok {atomic.AddInt32(&sum, val)} else {break Loop}}}receiveCh <- sumwg.Done()}func main() {wg.Add(3)ch = make(chan int32)receiveCh = make(chan int32, 2)go func(){for i := 1; i <= 100; i++{n := i //避免数据竞争ch <- int32(n) }close(ch)wg.Done()}()go add()go add()wg.Wait()close(receiveCh)var sum int32sum = 0for res := range receiveCh{sum += res}fmt.Println("sum:",sum)}

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“golang如何实现并发求和”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持编程网，关注编程网GO频道，更多相关知识等着你来学习!