# 14.5 通道、超时和计时器(Ticker)
time
包中有一些有趣的功能可以和通道组合使用。
其中就包含了 time.Ticker
结构体,这个对象以指定的时间间隔重复的向通道 C 发送时间值:
type Ticker struct {
C <-chan Time // the channel on which the ticks are delivered.
// contains filtered or unexported fields
...
}
2
3
4
5
时间间隔的单位是 ns(纳秒,int64),在工厂函数 time.NewTicker
中以 Duration
类型的参数传入:func NewTicker(dur) *Ticker
。
在协程周期性的执行一些事情(打印状态日志,输出,计算等等)的时候非常有用。
调用 Stop()
使计时器停止,在 defer
语句中使用。这些都很好的适应 select
语句:
ticker := time.NewTicker(updateInterval)
defer ticker.Stop()
...
select {
case u:= <-ch1:
...
case v:= <-ch2:
...
case <-ticker.C:
logState(status) // call some logging function logState
default: // no value ready to be received
...
}
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
time.Tick()
函数声明为 Tick(d Duration) <-chan Time
,当你想返回一个通道而不必关闭它的时候这个函数非常有用:它以 d 为周期给返回的通道发送时间,d是纳秒数。如果需要像下边的代码一样,限制处理频率(函数 client.Call()
是一个 RPC 调用,这里暂不赘述(参见第 15.9 节):
import "time"
rate_per_sec := 10
var dur Duration = 1e9 / rate_per_sec
chRate := time.Tick(dur) // a tick every 1/10th of a second
for req := range requests {
<- chRate // rate limit our Service.Method RPC calls
go client.Call("Service.Method", req, ...)
}
2
3
4
5
6
7
8
9
这样只会按照指定频率处理请求:chRate
阻塞了更高的频率。每秒处理的频率可以根据机器负载(和/或)资源的情况而增加或减少。
问题 14.1:扩展上边的代码,思考如何承载周期请求数的暴增(提示:使用带缓冲通道和计时器对象)。
定时器(Timer)结构体看上去和计时器(Ticker)结构体的确很像(构造为 NewTimer(d Duration)
),但是它只发送一次时间,在 Dration d
之后。
还有 time.After(d)
函数,声明如下:
func After(d Duration) <-chan Time
在 Duration d
之后,当前时间被发到返回的通道;所以它和 NewTimer(d).C
是等价的;它类似 Tick()
,但是 After()
只发送一次时间。下边有个很具体的示例,很好的阐明了 select
中 default
的作用:
示例 14.11:timer_goroutine.go:
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
tick := time.Tick(1e8)
boom := time.After(5e8)
for {
select {
case <-tick:
fmt.Println("tick.")
case <-boom:
fmt.Println("BOOM!")
return
default:
fmt.Println(" .")
time.Sleep(5e7)
}
}
}
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
输出:
.
.
tick.
.
.
tick.
.
.
tick.
.
.
tick.
.
.
tick.
BOOM!
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
习惯用法:简单超时模式
要从通道 ch
中接收数据,但是最多等待1秒。先创建一个信号通道,然后启动一个 lambda
协程,协程在给通道发送数据之前是休眠的:
timeout := make(chan bool, 1)
go func() {
time.Sleep(1e9) // one second
timeout <- true
}()
2
3
4
5
然后使用 select
语句接收 ch
或者 timeout
的数据:如果 ch
在 1 秒内没有收到数据,就选择到了 time
分支并放弃了 ch
的读取。
select {
case <-ch:
// a read from ch has occured
case <-timeout:
// the read from ch has timed out
break
}
2
3
4
5
6
7
第二种形式:取消耗时很长的同步调用
也可以使用 time.After()
函数替换 timeout-channel
。可以在 select
中通过 time.After()
发送的超时信号来停止协程的执行。以下代码,在 timeoutNs
纳秒后执行 select
的 timeout
分支后,执行client.Call
的协程也随之结束,不会给通道 ch
返回值:
ch := make(chan error, 1)
go func() { ch <- client.Call("Service.Method", args, &reply) } ()
select {
case resp := <-ch
// use resp and reply
case <-time.After(timeoutNs):
// call timed out
break
}
2
3
4
5
6
7
8
9
注意缓冲大小设置为 1 是必要的,可以避免协程死锁以及确保超时的通道可以被垃圾回收。此外,需要注意在有多个 case
符合条件时, select
对 case
的选择是伪随机的,如果上面的代码稍作修改如下,则 select
语句可能不会在定时器超时信号到来时立刻选中 time.After(timeoutNs)
对应的 case
,因此协程可能不会严格按照定时器设置的时间结束。
ch := make(chan int, 1)
go func() { for { ch <- 1 } } ()
L:
for {
select {
case <-ch:
// do something
case <-time.After(timeoutNs):
// call timed out
break L
}
}
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
第三种形式:假设程序从多个复制的数据库同时读取。只需要一个答案,需要接收首先到达的答案,Query
函数获取数据库的连接切片并请求。并行请求每一个数据库并返回收到的第一个响应:
func Query(conns []Conn, query string) Result {
ch := make(chan Result, 1)
for _, conn := range conns {
go func(c Conn) {
select {
case ch <- c.DoQuery(query):
default:
}
}(conn)
}
return <- ch
}
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
再次声明,结果通道 ch
必须是带缓冲的:以保证第一个发送进来的数据有地方可以存放,确保放入的首个数据总会成功,所以第一个到达的值会被获取而与执行的顺序无关。正在执行的协程可以总是可以使用 runtime.Goexit()
来停止。
在应用中缓存数据:
应用程序中用到了来自数据库(或者常见的数据存储)的数据时,经常会把数据缓存到内存中,因为从数据库中获取数据的操作代价很高;如果数据库中的值不发生变化就没有问题。但是如果值有变化,我们需要一个机制来周期性的从数据库重新读取这些值:缓存的值就不可用(过期)了,而且我们也不希望用户看到陈旧的数据。