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高并发大数据处理:使用Golang WaitGroup和协程实现

小云
108
2023-10-08 11:42:45
栏目: 编程语言

在Golang中,可以使用sync.WaitGroup和协程来实现高并发大数据处理。sync.WaitGroup是一个计数信号量,可以用来等待一组协程的结束。

以下是一个示例代码,展示了如何使用sync.WaitGroup和协程来处理大量数据:

package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func processData(data int, wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
// 在这里编写处理数据的业务逻辑
// ...
fmt.Println("Processing data:", data)
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
for _, d := range data {
wg.Add(1)
go processData(d, &wg)
}
wg.Wait()
fmt.Println("All data processed.")
}

在上面的示例代码中,首先创建了一个sync.WaitGroup对象wg。然后,定义了一个processData函数,该函数接收一个整数类型的数据和一个指向sync.WaitGroup对象的指针。在processData函数中,我们可以编写处理数据的业务逻辑,并在函数结束时调用wg.Done()来通知WaitGroup对象计数减1。

main函数中,创建了一个整数类型的切片data,表示要处理的数据。然后,遍历data切片,为每个数据调用wg.Add(1)来增加WaitGroup对象的计数,并使用go关键字启动一个新的协程来执行processData函数。最后,通过调用wg.Wait()来等待所有协程的结束。

当所有协程都执行完毕后,程序会输出"All data processed."。

通过使用sync.WaitGroup和协程,我们可以实现高并发的大数据处理。每个数据都可以在一个独立的协程中处理,从而提高处理速度。同时,使用sync.WaitGroup可以确保所有协程都执行完毕后再继续执行后续的代码。

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