golang 实现并发求和

Arce

　　使用golang并发求和，作为对golang并发的一个练习.
为了验证结果的正确性，要给出最传统的版本：

func sum1(data []int) int {
 s := 0
 l := len(data)
 for i := 0; i < l; i++ {
  s += data[i]
 }
 return s
}

第二种方法
　　使用N个goroutine， 然后将N个分段的和写入N个channel中：

func sum2(data []int) int {
 s := 0
 l := len(data)
 const N = 5
 seg := l / N
 var chs [N]<-chan int
 for i := 0; i < N; i++ {
  chs[i] = worker(data[i*seg : (i+1)*seg])
 }
 for i := 0; i < N; i++ {
  s += <-chs[i]
 }
 return s
}
func worker(s []int) <-chan int {
 out := make(chan int)
 go func() {
  length := len(s)
  sum := 0
  for i := 0; i < length; i++ {
   sum += s[i]
  }
  out <- sum
 }()
 return out
}

　　对于一个求和的任务来说，用worker这种“模式”可能 太过麻烦，
看第三种
　　直接一个函数写出来：

func sum3(data []int) int {
 s := 0
 l := len(data)
 const N = 5
 seg := l / N
 var mu sync.Mutex
 var wg sync.WaitGroup
 wg.Add(N) // 直接加N个
 for i := 0; i < N; i++ {
  go func(ii int) {
   tmpS := data[ii*seg : (ii+1)*seg]
   ll := len(tmpS)
   mu.Lock()
   for i := 0; i < ll; i++ {
  s += tmpS[i]
   }
   mu.Unlock()
   wg.Done() // 一个goroutine运行完
  }(i)
 }
 wg.Wait() // 等N个goroutine都运行完
 return s
}

　　注意sum3要在读写s的地方加锁，因为s可能被多个goroutine并发读写。
最后一种方法有data race问题
　　不过运行结果是对的，看一下思路：

var sum4Tmp int
var sum4mu sync.Mutex
// 这个有data race问题，可以用WaitGroup改，只是提供一种思路
func sum4(data []int) int {
 //s := 0
 l := len(data)
 const N = 5
 seg := l / N
 for i := 0; i < N; i++ {
  go subsum4(data[i*seg : (i+1)*seg])
 }
 // 这里是>1，因为要排除main
 // 这种方法不可靠，只是一种思路
 for runtime.NumGoroutine() > 1 {
 }
 // go run -race sum.go会报data race问题
 // main goroutine对它读
 // 别的goroutine会对它写（go subsum4)
 return sum4Tmp
}
func subsum4(s []int) {
 length := len(s)
 sum := 0
 sum4mu.Lock()
 for i := 0; i < length; i++ {
  sum += s[i]
 }
 sum4Tmp = sum4Tmp + sum
 defer sum4mu.Unlock()
}

　　最后测试如下：
　　首先创建一个slice, 放1e8(1亿)个整数(范围[0,10))进去,
然后用4种方法进行计算

func calcTime(f func([]int) int, arr []int, tag string) {
 t1 := time.Now().UnixNano()
 s := f(arr)
 t2 := time.Now().UnixNano() - t1
 fmt.Printf("%15s: time: %d, sum: %d\n", tag, t2, s)
}
func main() {
 const MAX = 1e8 // 1亿
 arr := make([]int, MAX)
 for i := 0; i < MAX; i++ {
  arr[i] = rand.Intn(10)
 }
 calcTime(sum1, arr, "for")
 calcTime(sum2, arr, "worker")
 calcTime(sum3, arr, "WaitGroup")
 calcTime(sum4, arr, "NumGoroutine")
}

　　我的笔记本输出结果：

　　for: time: 61834200, sum: 450032946
　　worker: time: 51861100, sum: 450032946
　　WaitGroup: time: 153628200, sum: 450032946
　　NumGoroutine: time: 63791300, sum: 450032946

　　欢迎补充指正！
　　补充：Golang并发求和（竞争而非分段）
举例
　　如果要求2个goroutine并发完成1到100的和而不是分段的情况如何解决呢？
解决方案：

var wg sync.WaitGroup
var ch chan int32
var receiveCh chan int32
func add(){
var sum int32
sum = 0
Loop:
for {
select {
case val, ok := <-ch:
if ok {
atomic.AddInt32(&sum, val)
} else {
break Loop
}
}
}
receiveCh <- sum
wg.Done()
}
func main() {
wg.Add(3)
ch = make(chan int32)
receiveCh = make(chan int32, 2)
go func(){
for i := 1; i <= 100; i++{
n := i //避免数据竞争
ch <- int32(n) 
}
close(ch)
wg.Done()
}()
go add()
go add()
wg.Wait()
close(receiveCh)
var sum int32
sum = 0
for res := range receiveCh{
sum += res
}
fmt.Println("sum:",sum)
}

　　以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。