译自http://blog.golang.org/pipelines。
这是Go官方blog的一篇文章，介绍了如何使用Go来编写并发程序，并按照程序的演化顺序，介绍了不同模式遇到的问题以及解决的问题。主要解释了用管道模式链接不同的线程，以及如何在某个线程取消工作时，保证所有线程以及管道资源的正常回收。
Go并发模式：管道和取消
作者：Sameer Ajmani，blog.golang.org，写于2014年3月13日。
Go本身提供的并发特性，可以轻松构建用于处理流数据的管道，从而高效利用I/O和多核CPU。这篇文章就展示了这种管道的例子，并关注当操作失败时要处理的一些细节，并介绍了如何干净的处理错误的技巧。
什么是管道？#
Go语言里没有明确定义管道，而只是把管道当作一类并发程序。简单来说，管道是一系列由channel联通的状态（stage），而每个状态是一组运行相同函数的Goroutine。每个状态上，Goroutine
- 通过流入（inbound）channel接收上游的数值
- 运行一些函数来处理接收的数据，一般会产生新的数值
- 通过流出（outbound）channel将数值发给下游
每个语态都会有任意个流入或者流出channel，除了第一个状态（只有流出channel）和最后一个状态（只有流入channel）。第一个状态有时被称作源或者生产者；最后一个状态有时被称作槽（sink）或者消费者。
我们先从一个简单的管道例子开始解释这些想法和技术。之后，我们再来看一些更真实的例子。
求平方数#
考虑一个管道和三个状态。
第一个状态，gen，是一个将一系列整数一一传入channel的函数。gen函数启动一个Goroutine，将整数数列发送给channel，如果所有数都发送完成，关闭这个channel：
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| func gen(nums ...int) <-chan int {
out := make(chan int)
go func() {
for _, n := range nums {
out <- n
}
close(out)
}()
return out
}
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第二个状态，sq，从一个channel接收整数，并求整数的平方，发送给另一个channel。当流入channel被关闭，而且状态已经把所有数值都发送给了下游，关闭流出channel：
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| func sq(in <-chan int) <-chan int {
out := make(chan int)
go func() {
for n := range in {
out <- n * n
}
close(out)
}()
return out
}
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主函数建立起管道，并执行最终的状态：从第二个状态接收所有的数值并打印，直到channel被关闭：
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| func main() {
// 建立管道
c := gen(2, 3)
out := sq(c)
// 产生输出
fmt.Println(<-out) // 4
fmt.Println(<-out) // 9
}
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因为sq有相同类型的流入和流出channel，我们可以将其组合任意次。我们也可以将main函数写成和其他状态类似的范围循环的形式：
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| func main() {
// 建立管道并产生输出
for n := range sq(sq(gen(2, 3))) {
fmt.Println(n) // 16 和 81
}
}
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扇出，扇入#
多个函数可以同时从一个channel接收数据，直到channel关闭，这种情况被称作_扇出_。这是一种将工作分布给一组工作者的方法，目的是并行使用CPU和I/O。
一个函数同时接收并处理多个channel输入并转化为一个输出channel，直到所有的输入channel都关闭后，关闭输出channel。这种情况称作_扇入_。
我们可以将我们的管道改为同时执行两个sq实例，每个都从同样的输入channel读取数据。我们还引入新函数，merge，来扇入所有的结果：
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| func main() {
in := gen(2, 3)
// 在两个从in里读取数据的Goroutine间分配sq的工作
c1 := sq(in)
c2 := sq(in)
// 输出从c1和c2合并的数据
for n := range merge(c1, c2) {
fmt.Println(n) // 4 和 9, 或者 9 和 4
}
}
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merge对每个流入channel启动一个Goroutine，并将流入的数值复制到流出channel，由此将一组channel转换到一个channel。一旦启动了所有的output Goroutine，merge函数会多启动一个Goroutine，这个Goroutine在所有的输入channel输入完毕后，关闭流出channel。
往一个已经关闭的channel输出会产生异常（panic），所以一定要保证所有数据发送完成后再执行关闭。sync.WaitGroup类型提供了方便的方法，来保证这种同步：
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| func merge(cs ...<-chan int) <-chan int {
var wg sync.WaitGroup
out := make(chan int)
// 为cs中每个输入channel启动输出Goroutine。output从c中复制数值，直到c被关闭
// 之后调用wg.Done
output := func(c <-chan int) {
for n := range c {
out <- n
}
wg.Done()
}
wg.Add(len(cs))
for _, c := range cs {
go output(c)
}
// 启动一个Goroutine，当所有output Goroutine都工作完后（wg.Done），关闭out，
// 保证只关闭一次。这个Goroutine必须在wg.Add之后启动
go func() {
wg.Wait()
close(out)
}()
return out
}
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突然关闭#
我们的管道函数里有个模式：
- 状态会在所有发送操作做完后，关闭它们的流出channel
- 状态会持续接收从流入channel输入的数值，直到channel关闭
这个模式使得每个接收状态可以写为一个range循环，并保证所有的Goroutine在将所有的数值发送成功给下游后立刻退出。
但是实际的管道，状态不能总是接收所有的流入数值。有时这是设计决定的：接收者可能只需要一部分数值做进一步处理。更常见的情况是，一个状态会由于从早先的状态流入的数值有误而退出。不管哪种情况，接收者都不应该继续等待剩下的数值，而且我们希望早先的状态可以停止生产后续状态不需要的数据。
在我们的管道例子里，如果一个状态无法处理所有的流入数值，试图发送那些数值的Goroutine会被永远阻塞住：
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| // 处理输出的第一个数值
out := merge(c1, c2)
fmt.Println(<-out) // 4 或者 9
return
// 由于我们不再接收从out输出的第二个数值，其中一个输出Goroutine会由于试图发送数值而挂起
}
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这是资源泄漏：Goroutine会占用内存和运行时资源，而且Goroutine栈里的堆引用会一直持有数据，这些数据无法被垃圾回收。Goroutine本身也无法被垃圾回收，它们必须靠自己退出（而不是被其他人杀死）。
即便下游的状态无法接收所有的流入数值，我们依然需要让管道里的上游状态正常退出。一种方法是修改流出channel，使其含有缓冲区。缓冲区可以持有固定数量的数值，当缓冲区有空间时，发送操作会立刻完成（，不会产生阻塞）。
在创建channel时，如果已经知道要发送数值的数量，缓冲区可以简化代码。比如，我们可以让gen把整数列表里的数复制进channel缓冲区，而不需使用新的Goroutine：
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| func gen(nums ...int) <-chan int {
out := make(chan int, len(nums))
for _, n := range nums {
out <- n
}
close(out)
return out
}
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回到我们管道的阻塞问题上来，我们可以考虑给merge的流出channel加上缓冲区：
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| func merge(cs ...<-chan int) <-chan int {
var wg sync.WaitGroup
out := make(chan int, 1) // 1个空间足够应付未读的输入
// ... 其余未变 ...
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这个改动当然修正了程序中阻塞Goroutine的问题，但这不是好的代码。缓冲区的大小为1，依赖于我们已经知道我们将要merge的数值总数和下游状态要处理的数值总数。这太脆弱了：如果我们从gen传入额外的数值，或者下游状态再多读一些数值，我们仍将看到Goroutine被阻塞住了。
不使用缓冲区的话，我们需要提供一种方法，让下游状态通知发送者，下游状态将停止接收输入。
显式取消#
当main要在不接收所有来自out的数值前退出，就需要告诉所有上游状态的Goroutine，放弃尝试发送数值的行为。这可以通过发送数值到一个叫做done的channel来完成。例子里有两个潜在的会被阻塞的发送者，所以给done发送了两个数值：
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| func main() {
in := gen(2, 3)
// 发布sq的工作到两个都从in里读取数据的Goroutine
c1 := sq(in)
c2 := sq(in)
// 处理来自output的第一个数值
done := make(chan struct{}, 2)
out := merge(done, c1, c2)
fmt.Println(<-out) // 4 或者 9
// 通知其他发送者，该退出了
done <- struct{}{}
done <- struct{}{}
}
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发送Goroutine将发送操作替换为一个select语句，要么把数据发送给out，要么处理来自done的数值。done的类型是个空结构，因为具体数值并不重要：接收事件本身就指明了应当放弃继续发送给out的动作。而output Goroutine会继续循环处理流入的channel，c,而不会阻塞上游状态：
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| func merge(done <-chan struct{}, cs ...<-chan int) <-chan int {
var wg sync.WaitGroup
out := make(chan int)
// 为每个cs中的输入channel启动一个output Goroutine。outpu从c里复制数值直到c被关闭
// 或者从done里接收到数值，之后output调用wg.Done
output := func(c <-chan int) {
for n := range c {
select {
case out <- n:
case <-done:
}
}
wg.Done()
}
// ... 其余的不变 ...
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但是这种方法有个问题：下游的接收者需要知道潜在会被阻塞的上游发送者的数量。追踪这些数量不仅枯燥，还容易出错。
我们需要一种方法，让不知道也不限制数量的Goroutine，停止往它们下游发送数据的行为。在Go里，我们可以通过关闭channel来实现这个工作，因为channel被关闭时，接收工作会立刻执行，并产生一个符合类型的0值。
这就是说，main可以容易的通过关闭donechannel来释放所有的发送者。关闭是个高效的发送给所有发送者的广播信号。我们扩展管道里的每个函数，让其以参数方式接收done，并通过defer语句在函数退出时执行关闭操作，这样main里所有的退出路径都会触发管道里的所有状态退出。
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| func main() {
// 构建done channel，整个管道里分享done，并在管道退出时关闭这个channel
// 以此通知所有Goroutine该推出了。
done := make(chan struct{})
defer close(done)
in := gen(done, 2, 3)
// 发布sq的工作到两个都从in里读取数据的Goroutine
c1 := sq(done, in)
c2 := sq(done, in)
// 处理来自output的第一个数值
out := merge(done, c1, c2)
fmt.Println(<-out) // 4 或者 9
// done会通过defer调用而关闭
}
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管道里的每个状态现在都可以随意的提早退出了：sq可以在它的循环中退出，因为我们知道如果done已经被关闭了，也会关闭上游的gen状态。sq通过defer语句，保证不管从哪个返回路径，它的out channel都会被关闭。
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| func sq(done <-chan struct{}, in <-chan int) <-chan int {
out := make(chan int)
go func() {
defer close(out)
for n := range in {
select {
case out <- n * n:
case <-done:
return
}
}
}()
return out
}
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下面列出了构建管道的指南：
- 状态会在所有发送操作做完后，关闭它们的流出channel
- 状态会持续接收从流入channel输入的数值，直到channel关闭或者其发送者被释放。
管道要么保证足够能存下所有发送数据的缓冲区，要么接收来自接收者明确的要放弃channel的信号，来保证释放发送者。
对目录做摘要#
来考虑一个更现实的管道。
MD5是一个摘要算法，经常在对文件的校验的时候使用。命令行上使用md5sum来打印出一系列文件的摘要数值。
我们的程序类似md5sum，但是参数是一个目录，之后会打印出这个目录下所有常规文件的摘要值，以文件路径名排序。
我们的主函数包含一个MD5All的辅助函数，返回一个路径名到摘要值的映射，之后排序并打印结果：
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| func main() {
// 计算指定目录下所有文件的MD5值，之后按照目录名排序并打印结果
m, err := MD5All(os.Args[1])
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
var paths []string
for path := range m {
paths = append(paths, path)
}
sort.Strings(paths)
for _, path := range paths {
fmt.Printf("%x %s\n", m[path], path)
}
}
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MD5All函数是我们讨论的焦点。在serial.go文件里，是非并发的函数实现，再扫描目录树时简单读取并计算每个文件。
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| // MD5All读取文件目录root下所有文件，并返回从文件路径到文件内容MD5值的映射。如果扫描目录
// 出错或者任何操作失败，MD5All返回失败。
func MD5All(root string) (map[string][md5.Size]byte, error) {
m := make(map[string][md5.Size]byte)
err := filepath.Walk(root, func(path string, info os.FileInfo, err error) error {
if err != nil {
return err
}
if info.IsDir() {
return nil
}
data, err := ioutil.ReadFile(path)
if err != nil {
return err
}
m[path] = md5.Sum(data)
return nil
})
if err != nil {
return nil, err
}
return m, nil
}
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并行摘要#
在parallel.go里，我们把MD5All分解为两个状态的管道。第一个状态，sumFiles，遍历目录，在一个新的Goroutine里对每个文件做摘要，并把结果发送到类型为result的channel：
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| type result struct {
path string
sum [md5.Size]byte
err error
}
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sumFiles返回两个channel：一个用来传递result，另一个用来返回filepath.Walk的错误。遍历函数启动一个新的Goroutine来处理每个常规文件，之后检查done。如果done已经被关闭了，遍历就立刻停止：
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| func sumFiles(done <-chan struct{}, root string) (<-chan result, <-chan error) {
// 对每个常规文件，启动一个Goroutine计算文件内容并发送结果到c。发送walk的结果到errc
c := make(chan result)
errc := make(chan error, 1)
go func() {
var wg sync.WaitGroup
err := filepath.Walk(root, func(path string, info os.FileInfo, err error) error {
if err != nil {
return err
}
if info.IsDir() {
return nil
}
wg.Add(1)
go func() {
data, err := ioutil.ReadFile(path)
select {
case c <- result{path, md5.Sum(data), err}:
case <-done:
}
wg.Done()
}()
// 如果done被关闭了，停止walk
select {
case <-done:
return errors.New("walk canceled")
default:
return nil
}
})
// walk已经返回，所有wg.Add的工作都做完了。开启新进程，在所有发送完成后
// 关闭c。
go func() {
wg.Wait()
close(c)
}()
// 因为errc有缓冲区，所以这里不需要select。
errc <- err
}()
return c, errc
}
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MD5All从c接收所有的摘要值。MD5All返回早先的错误，通过defer关闭done：
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| func MD5All(root string) (map[string][md5.Size]byte, error) {
// MD5All在返回时关闭done channel；这个可能在从c和errc收到所有的值之前被调用
done := make(chan struct{})
defer close(done)
c, errc := sumFiles(done, root)
m := make(map[string][md5.Size]byte)
for r := range c {
if r.err != nil {
return nil, r.err
}
m[r.path] = r.sum
}
if err := <-errc; err != nil {
return nil, err
}
return m, nil
}
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受限的并发#
在parallel.go里实现的MD5All对每个文件启动一个新的Goroutine。如果目录里含有很多大文件，这可能会导致申请大量内存，超出机器上的可用内存。
我们可以通过控制并行读取的文件数量来限制内存的申请。在bounded.go，我们创建固定数量的用于读取文件的Goroutine，来限制内存使用。现在整个管道有三个状态：遍历树，读取并对文件做摘要，收集摘要值。
第一个状态，walkFiles，发送树里的每个常规文件的路径：
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| func walkFiles(done <-chan struct{}, root string) (<-chan string, <-chan error) {
paths := make(chan string)
errc := make(chan error, 1)
go func() {
// 在Walk之后关闭paths channel
defer close(paths)
// 因为errc有缓冲区，所以这里不需要select。
errc <- filepath.Walk(root, func(path string, info os.FileInfo, err error) error {
if err != nil {
return err
}
if info.IsDir() {
return nil
}
select {
case paths <- path:
case <-done:
return errors.New("walk canceled")
}
return nil
})
}()
return paths, errc
}
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中间的状态启动固定数量的digester Goroutine，从paths接收文件名，并将结果result发送到channel c：
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| func digester(done <-chan struct{}, paths <-chan string, c chan<- result) {
for path := range paths {
data, err := ioutil.ReadFile(path)
select {
case c <- result{path, md5.Sum(data), err}:
case <-done:
return
}
}
}
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不象之前的例子，digester并不关闭输出channel，因为多个Goroutine会发送到共享的channel。另一边，MD5All中的代码会在所有digester完成后关闭channel：
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| // 启动固定数量的Goroutine来读取并对文件做摘要。
c := make(chan result)
var wg sync.WaitGroup
const numDigesters = 20
wg.Add(numDigesters)
for i := 0; i < numDigesters; i++ {
go func() {
digester(done, paths, c)
wg.Done()
}()
}
go func() {
wg.Wait()
close(c)
}()
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我们也可以让每个digester创建并返回自己的输出channel，但是这就需要一个单独的Goroutine来扇入所有结果。
最终从c收集到所有结果result，并检查从errc传入的错误。这个错误的检查不能提早，因为在这个时间点之前，walkFiles可能会因为正在发送消息给下游而阻塞：
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| m := make(map[string][md5.Size]byte)
for r := range c {
if r.err != nil {
return nil, r.err
}
m[r.path] = r.sum
}
// 检查Walk是否失败
if err := <-errc; err != nil {
return nil, err
}
return m, nil
}
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这篇文章展示了使用Go构建流数据管道的技术。要慎重处理这种管道产生的错误，因为管道里的每个状态都可能因为向下游发送数值而阻塞，而下游的状态却不再关心输入的数据。我们展示了如何将关闭channel作为“完成”信号广播给所有由管道启动的Goroutine，并且定义了正确构建管道的指南。
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高级Go并发模式（视频）覆盖了关于Go特性更复杂的使用场景，尤其是select。
Douglas McIlroy的论文《一窥级数数列》展示了Go使用的这类并发技术是如何优雅地支持复杂计算。