本篇文章我们一起了解下golang Channel的常见问题和用法。

从一个关闭的channel中仍能读取到数据吗？

从一个有缓冲的 channel 里读数据，当 channel 被关闭，依然能读出有效值。只有当返回的 ok 为 false 时，读出的数据才是无效的。

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func main() {
	ch := make(chan int, 5)
	ch <- 18
	close(ch)
	x, ok := <-ch
	if ok {
		fmt.Println("received: ", x)
	}

	x, ok = <-ch
	if !ok {
		fmt.Println("channel closed, data invalid.")
	}
}

运行结果：

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received:  18
channel closed, data invalid.

先创建了一个有缓冲的 channel，向其发送一个元素，然后关闭此 channel。之后两次尝试从 channel 中读取数据，第一次仍然能正常读出值。第二次返回的 ok 为 false，说明 channel 已关闭，且通道里没有数据。

总结一下操作 channel 的结果：

操作 nil channel closed channel not nil, not closed channel
close panic panic 正常关闭
读 <- ch 阻塞 读到对应类型的零值 阻塞或正常读取数据。缓冲型 channel 为空或非缓冲型 channel 没有等待发送者时会阻塞
写 ch <- 阻塞 panic 阻塞或正常写入数据。非缓冲型 channel 没有等待接收者或缓冲型 channel buf 满时会被阻塞

总结一下，发生 panic 的情况有三种：向一个关闭的 channel 进行写操作；关闭一个 nil 的 channel；重复关闭一个 channel。

读、写一个 nil channel 都会被阻塞。

如何优雅的关闭channel

关于 channel 的使用，有几点不方便的地方：

  1. 在不改变 channel 自身状态的情况下，无法获知一个 channel 是否关闭。
  2. 关闭一个 closed channel 会导致 panic。所以，如果关闭 channel 的一方在不知道 channel 是否处于关闭状态时就去贸然关闭 channel 是很危险的事情。
  3. 向一个 closed channel 发送数据会导致 panic。所以，如果向 channel 发送数据的一方不知道 channel 是否处于关闭状态时就去贸然向 channel 发送数据是很危险的事情。

一个比较粗糙的检查 channel 是否关闭的函数：

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func IsClosed(ch <-chan T) bool {
	select {
	case <-ch:
		return true
	default:
	}

	return false
}

func main() {
	c := make(chan T)
	fmt.Println(IsClosed(c)) // false
	close(c)
	fmt.Println(IsClosed(c)) // true
}

看一下代码，其实存在很多问题。首先，IsClosed 函数是一个有副作用的函数。每调用一次，都会读出 channel 里的一个元素，改变了 channel 的状态。这不是一个好的函数，干活就干活，还顺手牵羊！

其次，IsClosed 函数返回的结果仅代表调用那个瞬间，并不能保证调用之后会不会有其他 goroutine 对它进行了一些操作，改变了它的这种状态。例如，IsClosed 函数返回 true，但这时有另一个 goroutine 关闭了 channel，而你还拿着这个过时的 “channel 未关闭”的信息，向其发送数据，就会导致 panic 的发生。当然，一个 channel 不会被重复关闭两次，如果 IsClosed 函数返回的结果是 true，说明 channel 是真的关闭了。

有一条广泛流传的关闭 channel 的原则：

don’t close a channel from the receiver side and don’t close a channel if the channel has multiple concurrent senders.

不要从一个 receiver 侧关闭 channel，也不要在有多个 sender 时，关闭 channel。

比较好理解，向 channel 发送元素的就是 sender，因此 sender 可以决定何时不发送数据，并且关闭 channel。但是如果有多个 sender，某个 sender 同样没法确定其他 sender 的情况，这时也不能贸然关闭 channel。

但是上面所说的并不是最本质的，最本质的原则就只有一条：

don’t close (or send values to) closed channels.

有两个不那么优雅地关闭 channel 的方法：

  1. 使用 defer-recover 机制，放心大胆地关闭 channel 或者向 channel 发送数据。即使发生了 panic，有 defer-recover 在兜底。

  2. 使用 sync.Once 来保证只关闭一次。

那到底应该如何优雅地关闭 channel？

根据 sender 和 receiver 的个数，分下面几种情况：

  1. 一个 sender，一个 receiver
  2. 一个 sender， M 个 receiver
  3. N 个 sender，一个 reciver
  4. N 个 sender， M 个 receiver

对于 1，2，只有一个 sender 的情况就不用说了，直接从 sender 端关闭就好了，没有问题。重点关注第 3，4 种情况。

第 3 种情形下，优雅关闭 channel 的方法是：the only receiver says “please stop sending more” by closing an additional signal channel。

解决方案就是增加一个传递关闭信号的 channel，receiver 通过信号 channel 下达关闭数据 channel 指令。senders 监听到关闭信号后，停止发送数据。代码如下：

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func main() {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())

	const Max = 100000
	const NumSenders = 1000

	dataCh := make(chan int, 100)
	stopCh := make(chan struct{})

	// senders
	for i := 0; i < NumSenders; i++ {
		go func() {
			for {
				select {
				case <- stopCh:
					return
				case dataCh <- rand.Intn(Max):
				}
			}
		}()
	}

	// the receiver
	go func() {
		for value := range dataCh {
			if value == Max-1 {
				fmt.Println("send stop signal to senders.")
				close(stopCh)
				return
			}

			fmt.Println(value)
		}
	}()

	select {
	case <- time.After(time.Hour):
	}
}

这里的 stopCh 就是信号 channel，它本身只有一个 sender，因此可以直接关闭它。senders 收到了关闭信号后，select 分支 “case <- stopCh” 被选中，退出函数，不再发送数据。

需要说明的是，上面的代码并没有明确关闭 dataCh。在 Go 语言中，对于一个 channel，如果最终没有任何 goroutine 引用它，不管 channel 有没有被关闭，最终都会被 gc 回收。所以，在这种情形下，所谓的优雅地关闭 channel 就是不关闭 channel，让 gc 代劳。

最后一种情况，优雅关闭 channel 的方法是：any one of them says “let’s end the game” by notifying a moderator to close an additional signal channel。

和第 3 种情况不同，这里有 M 个 receiver，如果直接还是采取第 3 种解决方案，由 receiver 直接关闭 stopCh 的话，就会重复关闭一个 channel，导致 panic。因此需要增加一个中间人，M 个 receiver 都向它发送关闭 dataCh 的“请求”，中间人收到第一个请求后，就会直接下达关闭 dataCh 的指令（通过关闭 stopCh，这时就不会发生重复关闭的情况，因为 stopCh 的发送方只有中间人一个）。另外，这里的 N 个 sender 也可以向中间人发送关闭 dataCh 的请求。

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func main() {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())

	const Max = 100000
	const NumReceivers = 10
	const NumSenders = 1000

	dataCh := make(chan int, 100)
	stopCh := make(chan struct{})

	// It must be a buffered channel.
	toStop := make(chan string, 1)

	var stoppedBy string

	// moderator
	go func() {
		stoppedBy = <-toStop
		close(stopCh)
	}()

	// senders
	for i := 0; i < NumSenders; i++ {
		go func(id string) {
			for {
				value := rand.Intn(Max)
				if value == 0 {
					select {
					case toStop <- "sender#" + id:
					default:
					}
					return
				}

				select {
				case <- stopCh:
					return
				case dataCh <- value:
				}
			}
		}(strconv.Itoa(i))
	}

	// receivers
	for i := 0; i < NumReceivers; i++ {
		go func(id string) {
			for {
				select {
				case <- stopCh:
					return
				case value := <-dataCh:
					if value == Max-1 {
						select {
						case toStop <- "receiver#" + id:
						default:
						}
						return
					}

					fmt.Println(value)
				}
			}
		}(strconv.Itoa(i))
	}

	select {
	case <- time.After(time.Hour):
	}

}

代码里 toStop 就是中间人的角色，使用它来接收 senders 和 receivers 发送过来的关闭 dataCh 请求。

这里将 toStop 声明成了一个 缓冲型的 channel。假设 toStop 声明的是一个非缓冲型的 channel，那么第一个发送的关闭 dataCh 请求可能会丢失。因为无论是 sender 还是 receiver 都是通过 select 语句来发送请求，如果中间人所在的 goroutine 没有准备好，那 select 语句就不会选中，直接走 default 选项，什么也不做。这样，第一个关闭 dataCh 的请求就会丢失。

如果，我们把 toStop 的容量声明成 Num(senders) + Num(receivers)，那发送 dataCh 请求的部分可以改成更简洁的形式：

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...
toStop := make(chan string, NumReceivers + NumSenders)
...
    value := rand.Intn(Max)
    if value == 0 {
        toStop <- "sender#" + id
        return
    }
...
    if value == Max-1 {
        toStop <- "receiver#" + id
        return
    }
...

直接向 toStop 发送请求，因为 toStop 容量足够大，所以不用担心阻塞，自然也就不用 select 语句再加一个 default case 来避免阻塞。

可以看到，这里同样没有真正关闭 dataCh，原样同第 3 种情况。

以上，就是最基本的一些情形，但已经能覆盖几乎所有的情况及其变种了。只要记住：

don’t close a channel from the receiver side and don’t close a channel if the channel has multiple concurrent senders.

以及更本质的原则：

don’t close (or send values to) closed channels.

Channel 发送和接收元素的本质是什么？

All transfer of value on the go channels happens with the copy of value.

就是说 channel 的发送和接收操作本质上都是 “值的拷贝”，无论是从 sender goroutine 的栈到 chan buf，还是从 chan buf 到 receiver goroutine，或者是直接从 sender goroutine 到 receiver goroutine。

举一个例子：

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type user struct {
	name string
	age int8
}

var u = user{name: "Ankur", age: 25}
var g = &u

func modifyUser(pu *user) {
	fmt.Println("modifyUser Received Vaule", pu)
	pu.name = "Anand"
}

func printUser(u <-chan *user) {
	time.Sleep(2 * time.Second)
	fmt.Println("printUser goRoutine called", <-u)
}

func main() {
	c := make(chan *user, 5)
	c <- g
	fmt.Println(g)
	// modify g
	g = &user{name: "Ankur Anand", age: 100}
	go printUser(c)
	go modifyUser(g)
	time.Sleep(5 * time.Second)
	fmt.Println(g)
}

运行结果：

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&{Ankur 25}
modifyUser Received Vaule &{Ankur Anand 100}
printUser goRoutine called &{Ankur 25}
&{Anand 100}

这里就是一个很好的 share memory by communicating 的例子。

chan

一开始构造一个结构体 u，地址是 0x56420，图中地址上方就是它的内容。接着把 &u 赋值给指针 g，g 的地址是 0x565bb0，它的内容就是一个地址，指向 u。

main 程序里，先把 g 发送到 c，根据 copy value 的本质，进入到 chan buf 里的就是 0x56420，它是指针 g 的值（不是它指向的内容），所以打印从 channel 接收到的元素时，它就是 &{Ankur 25}。因此，这里并不是将指针 g “发送” 到了 channel 里，只是拷贝它的值而已。

再强调一次：

Remember all transfer of value on the go channels happens with the copy of value.

Channel 可能会引发 goroutine 泄漏。

泄漏的原因是 goroutine 操作 channel 后，处于发送或接收阻塞状态，而 channel 处于满或空的状态，一直得不到改变。同时，垃圾回收器也不会回收此类资源，进而导致 gouroutine 会一直处于等待队列中，不见天日。

另外，程序运行过程中，对于一个 channel，如果没有任何 goroutine 引用了，gc 会对其进行回收操作，不会引起内存泄漏。

关于Channel的happened-before

维基百科上给的定义：

In computer science, the happened-before relation (denoted: ->) is a relation between the result of two events, such that if one event should happen before another event, the result must reflect that, even if those events are in reality executed out of order (usually to optimize program flow).

简单来说就是如果事件 a 和事件 b 存在 happened-before 关系，即 a -> b，那么 a，b 完成后的结果一定要体现这种关系。由于现代编译器、CPU 会做各种优化，包括编译器重排、内存重排等等，在并发代码里，happened-before 限制就非常重要了。

根据晃岳攀老师在 Gopher China 2019 上的并发编程分享，关于 channel 的发送（send）、发送完成（send finished）、接收（receive）、接收完成（receive finished）的 happened-before 关系如下：

  1. 第 n 个 send 一定 happened before 第 n 个 receive finished，无论是缓冲型还是非缓冲型的 channel。
  2. 对于容量为 m 的缓冲型 channel，第 n 个 receive 一定 happened before 第 n+m 个 send finished。
  3. 对于非缓冲型的 channel，第 n 个 receive 一定 happened before 第 n 个 send finished。
  4. channel close 一定 happened before receiver 得到通知。

我们来逐条解释一下。

第一条，我们从源码的角度看也是对的，send 不一定是 happened before receive，因为有时候是先 receive，然后 goroutine 被挂起，之后被 sender 唤醒，send happened after receive。但不管怎样，要想完成接收，一定是要先有发送。

第二条，缓冲型的 channel，当第 n+m 个 send 发生后，有下面两种情况：

若第 n 个 receive 没发生。这时，channel 被填满了，send 就会被阻塞。那当第 n 个 receive 发生时，sender goroutine 会被唤醒，之后再继续发送过程。这样，第 n 个 receive 一定 happened before 第 n+m 个 send finished。

若第 n 个 receive 已经发生过了，这直接就符合了要求。

第三条，也是比较好理解的。第 n 个 send 如果被阻塞，sender goroutine 挂起，第 n 个 receive 这时到来，先于第 n 个 send finished。如果第 n 个 send 未被阻塞，说明第 n 个 receive 早就在那等着了，它不仅 happened before send finished，它还 happened before send。

第四条，回忆一下源码，先设置完 closed = 1，再唤醒等待的 receiver，并将零值拷贝给 receiver。

关于 happened before，这里再介绍一个柴大和曹大的新书《Go 语言高级编程》里面提到的一个例子。

书中 1.5 节先讲了顺序一致性的内存模型，这是并发编程的基础。

我们直接来看例子：

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var done = make(chan bool)
var msg string

func aGoroutine() {
	msg = "hello, world"
	done <- true
}

func main() {
	go aGoroutine()
	<-done
	println(msg)
}

先定义了一个 done channel 和一个待打印的字符串。在 main 函数里，启动一个 goroutine，等待从 done 里接收到一个值后，执行打印 msg 的操作。如果 main 函数中没有 <-done 这行代码，打印出来的 msg 为空，因为 aGoroutine 来不及被调度，还来不及给 msg 赋值，主程序就会退出。而在 Go 语言里，主协程退出时不会等待其他协程。

加了 <-done 这行代码后，就会阻塞在此。等 aGoroutine 里向 done 发送了一个值之后，才会被唤醒，继续执行打印 msg 的操作。而这在之前，msg 已经被赋值过了，所以会打印出 hello, world。

这里依赖的 happened before 就是前面讲的第一条。第一个 send 一定 happened before 第一个 receive finished，即 done <- true 先于 <-done 发生，这意味着 main 函数里执行完 <-done 后接着执行 println(msg) 这一行代码时，msg 已经被赋过值了，所以会打印出想要的结果。

进一步利用前面提到的第 3 条 happened before 规则，修改一下代码：

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var done = make(chan bool)
var msg string

func aGoroutine() {
	msg = "hello, world"
	<-done
}

func main() {
	go aGoroutine()
	done <- true
	println(msg)
}

同样可以得到相同的结果，为什么？根据第三条规则，对于非缓冲型的 channel，第一个 receive 一定 happened before 第一个 send finished。也就是说， 在 done <- true 完成之前，<-done 就已经发生了，也就意味着 msg 已经被赋上值了，最终也会打印出 hello, world。

channel常见应用

Channel 和 goroutine 的结合是 Go 并发编程的大杀器。而 Channel 的实际应用也经常让人眼前一亮，通过与 select，cancel，timer 等结合，它能实现各种各样的功能。接下来，我们就要梳理一下 channel 的应用。

停止信号

“如何优雅地关闭 channel”前面已经讲得很多了，这块就略过了。

channel 用于停止信号的场景还是挺多的，经常是关闭某个 channel 或者向 channel 发送一个元素，使得接收 channel 的那一方获知道此信息，进而做一些其他的操作。

任务定时

与 timer 结合，一般有两种玩法：实现超时控制，实现定期执行某个任务。

有时候，需要执行某项操作，但又不想它耗费太长时间，上一个定时器就可以搞定：

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select {
	case <-time.After(100 * time.Millisecond):
	case <-s.stopc:
		return false
}

等待 100 ms 后，如果 s.stopc 还没有读出数据或者被关闭，就直接结束。这是来自 etcd 源码里的一个例子，这样的写法随处可见。

定时执行某个任务，也比较简单： 每隔 1 秒种，执行一次定时任务。

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func worker() {
	ticker := time.Tick(1 * time.Second)
	for {
		select {
		case <- ticker:
			// 执行定时任务
			fmt.Println("执行 1s 定时任务")
		}
	}
}

解耦生产方和消费方

服务启动时，启动 n 个 worker，作为工作协程池，这些协程工作在一个 for {} 无限循环里，从某个 channel 消费工作任务并执行：

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func main() {
	taskCh := make(chan int, 100)
	go worker(taskCh)

    // 塞任务
	for i := 0; i < 10; i++ {
		taskCh <- i
	}

    // 等待 1 小时 
	select {
	case <-time.After(time.Hour):
	}
}

func worker(taskCh <-chan int) {
	const N = 5
	// 启动 5 个工作协程
	for i := 0; i < N; i++ {
		go func(id int) {
			for {
				task := <- taskCh
				fmt.Printf("finish task: %d by worker %d\n", task, id)
				time.Sleep(time.Second)
			}
		}(i)
	}
}

5 个工作协程在不断地从工作队列里取任务，生产方只管往 channel 发送任务即可，解耦生产方和消费方。

程序输出：

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finish task: 1 by worker 4
finish task: 2 by worker 2
finish task: 4 by worker 3
finish task: 3 by worker 1
finish task: 0 by worker 0
finish task: 6 by worker 0
finish task: 8 by worker 3
finish task: 9 by worker 1
finish task: 7 by worker 4
finish task: 5 by worker 2

控制并发数

有时需要定时执行几百个任务，例如每天定时按城市来执行一些离线计算的任务。但是并发数又不能太高，因为任务执行过程依赖第三方的一些资源，对请求的速率有限制。这时就可以通过 channel 来控制并发数。

下面的例子来自《Go 语言高级编程》：

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var limit = make(chan int, 3)

func main() {
    // …………
    for _, w := range work {
        go func() {
            limit <- 1
            w()
            <-limit
        }()
    }
    // …………
}

构建一个缓冲型的 channel，容量为 3。接着遍历任务列表，每个任务启动一个 goroutine 去完成。真正执行任务，访问第三方的动作在 w() 中完成，在执行 w() 之前，先要从 limit 中拿“许可证”，拿到许可证之后，才能执行 w()，并且在执行完任务，要将“许可证”归还。这样就可以控制同时运行的 goroutine 数。

这里，limit <- 1 放在 func 内部而不是外部，原因是：

如果在外层，就是控制系统 goroutine 的数量，可能会阻塞 for 循环，影响业务逻辑。

limit 其实和逻辑无关，只是性能调优，放在内层和外层的语义不太一样。

还有一点要注意的是，如果 w() 发生 panic，那“许可证”可能就还不回去了，因此需要使用 defer 来保证。

参考资料：