今天就跟大家聊聊有关web开发中怎样优雅地实现并发编排任务，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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业务场景

在做任务开发的时候，你们一定会碰到以下场景:

场景1：调用第三方接口的时候， 一个需求你需要调用不同的接口，做数据组装。

场景2:一个应用首页可能依托于很多服务。那就涉及到在加载页面时需要同时请求多个服务的接口。这一步往往是由后端统一调用组装数据再返回给前端，也就是所谓的  BFF(Backend For Frontend) 层。

针对以上两种场景，假设在没有强依赖关系下，选择串行调用，那么总耗时即:

time=s1+s2+....sn

按照当代秒入百万的有为青年，这么长时间早就把你祖宗十八代问候了一遍。

为了伟大的KPI，我们往往会选择并发地调用这些依赖接口。那么总耗时就是:

time=max(s1,s2,s3.....,sn)

当然开始堆业务的时候可以先串行化，等到上面的人着急的时候，亮出绝招。

这样，年底 PPT 就可以加上浓重的一笔流水账:为业务某个接口提高百分之XXX性能，间接产生XXX价值。

当然这一切的前提是，做老板不懂技术，做技术”懂”你。

言归正传,如果修改成并发调用，你可能会这么写，

package main  import (     "fmt"     "sync"     "time" )  func main() {     var wg sync.WaitGroup     wg.Add(2)      var userInfo *User     var productList []Product      go func() {         defer wg.Done()         userInfo, _ = getUser()     }()      go func() {         defer wg.Done()         productList, _ = getProductList()     }()     wg.Wait()     fmt.Printf("用户信息:%+v\n", userInfo)     fmt.Printf("商品信息:%+v\n", productList) }   /********用户服务**********/  type User struct {     Name string     Age uint8 }  func getUser() (*User, error) {     time.Sleep(500 * time.Millisecond)     var u User     u.Name = "wuqinqiang"     u.Age = 18     return &u, nil }  /********商品服务**********/  type Product struct {     Title string     Price uint32 }  func getProductList() ([]Product, error) {     time.Sleep(400 * time.Millisecond)     var list []Product     list = append(list, Product{         Title: "SHib",         Price: 10,     })     return list, nil }

从实现上来说，需要多少服务，会开多少个 G，利用 sync.WaitGroup 的特性，

实现并发编排任务的效果。

好像，问题不大。

但是随着代号 996 业务场景的增加，你会发现，好多模块都有相似的功能，只是对应的业务场景不同而已。

那么我们能不能抽像出一套针对此业务场景的工具，而把具体业务实现交给业务方。

使用

本着不重复造轮子的原则，去搜了下开源项目，最终看上了 go-zero 里面的一个工具 mapreduce。

可以自行 Google 这个名词。

使用很简单。我们通过它改造一下上面的代码:

package main  import (     "fmt"     "github.com/tal-tech/go-zero/core/mr"     "time" )  func main() {     var userInfo *User     var productList []Product     _ = mr.Finish(func() (err error) {         userInfo, err = getUser()         return err     }, func() (err error) {         productList, err = getProductList()         return err     })     fmt.Printf("用户信息:%+v\n", userInfo)     fmt.Printf("商品信息:%+v\n", productList) } //打印 用户信息:&{Name:wuqinqiang Age:18} 商品信息:[{Title:SHib Price:10}]

是不是舒服多了。

但是这里还需要注意一点，假设你调用的其中一个服务错误，并且你 return err 对应的错误，那么其他调用的服务会被取消。

比如我们修改 getProductList 直接响应错误。

func getProductList() ([]Product, error) {     return nil, errors.New("test error") } //打印 // 用户信息: // 商品信息:[]

那么最终打印的时候连用户信息都会为空，因为出现一个服务错误，用户服务请求被取消了。

一般情况下，在请求服务错误的时候我们会有保底操作，一个服务错误不能影响其他请求的结果。

所以在使用的时候具体处理取决于业务场景。

源码

既然用了，那么就追下源码吧。

func Finish(fns ...func() error) error {     if len(fns) == 0 {         return nil     }      return MapReduceVoid(func(source chan<- interface{}) {         for _, fn := range fns {             source <- fn         }     }, func(item interface{}, writer Writer, cancel func(error)) {         fn := item.(func() error)         if err := fn(); err != nil {             cancel(err)         }     }, func(pipe <-chan interface{}, cancel func(error)) {         drain(pipe)     }, WithWorkers(len(fns))) }

func MapReduceVoid(generator GenerateFunc, mapper MapperFunc, reducer VoidReducerFunc, opts ...Option) error {     _, err := MapReduce(generator, mapper, func(input <-chan interface{}, writer Writer, cancel func(error)) {         reducer(input, cancel)         drain(input)         // We need to write a placeholder to let MapReduce to continue on reducer done,         // otherwise, all goroutines are waiting. The placeholder will be discarded by MapReduce.         writer.Write(lang.Placeholder)     }, opts...)     return err }

对于 MapReduceVoid函数，主要查看三个闭包参数。

• 第一个 GenerateFunc 用于生产数据。

• MapperFunc 读取生产出的数据，进行处理。

• VoidReducerFunc 这里表示不对 mapper 后的数据做聚合返回。所以这个闭包在此操作几乎0作用。

func MapReduce(generate GenerateFunc, mapper MapperFunc, reducer ReducerFunc, opts ...Option) (interface{}, error) {     source := buildSource(generate)      return MapReduceWithSource(source, mapper, reducer, opts...) }  func buildSource(generate GenerateFunc) chan interface{} {     source := make(chan interface{})// 创建无缓冲通道     threading.GoSafe(func() {         defer close(source)         generate(source) //开始生产数据     })      return source //返回无缓冲通道 }

buildSource函数中，返回一个无缓冲的通道。并开启一个 G 运行  generate(source)，往无缓冲通道塞数据。这个generate(source) 不就是一开始 Finish 传递的第一个闭包参数。

return MapReduceVoid(func(source chan<- interface{}) {     // 就这个         for _, fn := range fns {             source <- fn         }     })

然后查看 MapReduceWithSource 函数,

func MapReduceWithSource(source <-chan interface{}, mapper MapperFunc, reducer ReducerFunc,     opts ...Option) (interface{}, error) {     options := buildOptions(opts...)     //任务执行结束通知信号     output := make(chan interface{})     //将mapper处理完的数据写入collector     collector := make(chan interface{}, options.workers)     // 取消操作信号     done := syncx.NewDoneChan()     writer := newGuardedWriter(output, done.Done())     var closeOnce sync.Once     var retErr errorx.AtomicError     finish := func() {         closeOnce.Do(func() {             done.Close()             close(output)         })     }     cancel := once(func(err error) {         if err != nil {             retErr.Set(err)         } else {             retErr.Set(ErrCancelWithNil)         }          drain(source)         finish()     })      go func() {         defer func() {             if r := recover(); r != nil {                 cancel(fmt.Errorf("%v", r))             } else {                 finish()             }         }()         reducer(collector, writer, cancel)         drain(collector)     }()     // 真正从生成器通道取数据执行Mapper     go executeMappers(func(item interface{}, w Writer) {         mapper(item, w, cancel)     }, source, collector, done.Done(), options.workers)      value, ok := <-output     if err := retErr.Load(); err != nil {         return nil, err     } else if ok {         return value, nil     } else {         return nil, ErrReduceNoOutput     } }

这段代码挺长的，我们说下核心的点。这里使用一个G 调用 executeMappers 方法。

go executeMappers(func(item interface{}, w Writer) {         mapper(item, w, cancel)     }, source, collector, done.Done(), options.workers)

func executeMappers(mapper MapFunc, input <-chan interface{}, collector chan<- interface{},     done <-chan lang.PlaceholderType, workers int) {     var wg sync.WaitGroup     defer func() {         // 等待所有任务全部执行完毕         wg.Wait()         // 关闭通道         close(collector)     }()    //根据指定数量创建 worker池     pool := make(chan lang.PlaceholderType, workers)      writer := newGuardedWriter(collector, done)     for {         select {         case <-done:             return         case pool <- lang.Placeholder:             // 从buildSource() 返回的无缓冲通道取数据             item, ok := <-input              // 当通道关闭，结束             if !ok {                 <-pool                 return             }              wg.Add(1)             // better to safely run caller defined method             threading.GoSafe(func() {                 defer func() {                     wg.Done()                     <-pool                 }()                 //真正运行闭包函数的地方                // func(item interface{}, w Writer) {                // mapper(item, w, cancel)                // }                 mapper(item, writer)             })         }     } }

具体的逻辑已备注，代码很容易懂。

一旦 executeMappers 函数返回，关闭 collector 通道，那么执行 reducer 不再阻塞。

go func() {         defer func() {             if r := recover(); r != nil {                 cancel(fmt.Errorf("%v", r))             } else {                 finish()             }         }()         reducer(collector, writer, cancel)         //这里         drain(collector)     }()

这里的 reducer(collector, writer, cancel) 其实就是从 MapReduceVoid 传递的第三个闭包函数。

func MapReduceVoid(generator GenerateFunc, mapper MapperFunc, reducer VoidReducerFunc, opts ...Option) error {     _, err := MapReduce(generator, mapper, func(input <-chan interface{}, writer Writer, cancel func(error)) {         reducer(input, cancel)         //这里         drain(input)         // We need to write a placeholder to let MapReduce to continue on reducer done,         // otherwise, all goroutines are waiting. The placeholder will be discarded by MapReduce.         writer.Write(lang.Placeholder)     }, opts...)     return err }

然后这个闭包函数又执行了 reducer(input, cancel)，这里的 reducer 就是我们一开始解释过的 VoidReducerFunc，从  Finish() 而来。

等等,看到上面三个地方的 drain(input)了吗?

// drain drains the channel. func drain(channel <-chan interface{}) {     // drain the channel     for range channel {     } }

其实就是一个排空 channel 的操作，但是三个地方都对同一个 channel做同样的操作，也是让我费解。

还有更重要的一点。

go func() {         defer func() {             if r := recover(); r != nil {                 cancel(fmt.Errorf("%v", r))             } else {                 finish()             }         }()         reducer(collector, writer, cancel)         drain(collector)     }()

上面的代码，假如执行 reducer，writer 写入引发 panic,那么drain(collector) 将没有机会执行。

不过作者已经修复了这个问题，直接把 drain(collector) 放入到 defer。

具体 issues[1]。

到这里，关于 Finish 的源码也就结束了。感兴趣的可以看看其他源码。

很喜欢 go-zero 里的一些工具，但是工具往往并不独立，依赖于其他文件包，导致明明只想使用其中一个工具却需要安装整个包。

所以最终的结果就是扒源码，创建无依赖库工具集，遵循 MIT 即可。

看完上述内容，你们对web开发中怎样优雅地实现并发编排任务有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

当前标题：web开发中怎样优雅地实现并发编排任务
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