go语言实战 摘抄

append

函数append会智能地处理底层数组的容量增长。在切片的容量小于1000个元素时，总是会成倍地增加容量。一旦元素个数超过1000，容量的增长因子就会设为1.25，
也就是每次增加25%的容量，随着语言的演化，这种增长算法可能会有所改变。

测试代码 & 结果

func main() {
    l1 := []int{0: 1}
    k := 1
    last := 0
    for k < 2000 {
        l1 = append(l1, k)
        k++
        if cap(l1) != last {
            fmt.Println(k, cap(l1))
            last = cap(l1)
        }
    }
}

切片传到函数里面是传引用

代码测试

func foo(list []int) {
    for i := 0; i < len(list); i++ {
        list[i] = 10 + i
    }
    return
}
func main() {
    list := []int{0, 1, 2}
    foo(list)
    fmt.Printf("%v", list)
}

// 结果
[10, 11, 12]

切片和指针

在64位架构的机器上，一个切片需要24字节的内存，指针字段需要8字节，长度和容量各需要8字节。

## 方法集

Values | Methods Receivers

T      |(t T)

*T     | (t T) and (t **T)

---
指向T类型的值的方法集只包含值接收者声明的方法。
指向T类型的指针的方法集包含值接收者声明和指针接收者声明的方法。

并发

go语言运行时默认会为每个可用的物理处理器分配一个逻辑处理器。
如果创建一个goroutine并准备运行，这个goroutine就会被到调度器的全局运行队列中。之后，调度器就将这些队列中的goroutine分配给一个逻辑处理器，并放到这个逻辑处理器对应的本地运行队列中。

逻辑处理器

本地运行队列

调度器

使用go build -race竞争检测器标志来编译程序
运行程序./go_start.exe 出现警告。

可以使用atomic和sync包下的方法或函数保证线程安全

unbuffered := make(chan int)
buffered := make(chan string, 10)

第一个是无缓冲的通道，第二是有缓冲的通道

任务执行，需要考虑的情况:

1. 系统中断
2. 完成情况(完成 or 失败)
3. 超时

runner

runner自带超时与中断功能

type Runner struct {
    interrupt chan os.Signal

    complete chan error

    timeout <-chan time.Time

    tasks []func(int)
}

var ErrTimeOut = errors.New("received timeout")
var ErrInterrupt = errors.New("received interrupt")

// new a Runner
func New(d time.Duration) *Runner {
    return &Runner{
        interrupt: make(chan os.Signal, 1),
        complete:  make(chan error),
        timeout:   time.After(d),
    }
}

func (r *Runner) Add(tasks ...func(int)) {
    r.tasks = append(r.tasks, tasks...)
}

func (r *Runner) Start() error {
    signal.Notify(r.interrupt, os.Interrupt)

    go func() {
        r.complete <- r.run()
    }()

    select {
    case err := <-r.complete:
        return err
    case <-r.timeout:
        return ErrTimeOut
    }
}

func (r *Runner) run() error {
    for id, task := range r.tasks {
        if r.gotInterrupt() {
            return ErrInterrupt
        }
        task(id)
    }
    return nil
}

func (r *Runner) gotInterrupt() bool {
    select {
    case <-r.interrupt:
        signal.Stop(r.interrupt)
        return true
    default:
        return false
    }
}

pool

资源管理池

package pool

import (
    "errors"
    "io"
    "log"
    "sync"
)

type Pool struct {
    m         sync.Mutex
    resources chan io.Closer
    factory   func() (io.Closer, error)
    closed    bool
}

var ErrPoolClosed = errors.New("Pool has been closed")

func New(fn func() (io.Closer, error), size uint) (*Pool, error) {
    if size <= 0 {
        return nil, errors.New("size value too small")
    }
    return &Pool{
        factory:   fn,
        resources: make(chan io.Closer, size),
    }, nil
}

// get a resource
func (p *Pool) Acquire() (io.Closer, error) {
    select {
    case r, ok := <-p.resources:
        log.Println("Acquire:", "shared Resource")
        if !ok {
            return nil, ErrPoolClosed
        }
        return r, nil
    default:
        log.Println("Acquire:", "New Resource")
        return p.factory()
    }
}

// release to reasoure
func (p *Pool) Release(r io.Closer) {
    p.m.Lock()
    defer p.m.Unlock()

    if p.closed {
        r.Close()
        return
    }

    select {
    case p.resources <- r:
        log.Println("Release:", "In queue")
    default:
        log.Println("Release:", "Closing")
        r.Close()
    }
}

// Close
func (p *Pool) Close() {
    p.m.Lock()
    defer p.m.Unlock()
    if p.closed {
        return
    }
    p.closed = true
    close(p.resources)

    for r := range p.resources {
        r.Close()
    }
    return
}