競合状態を防ぎながら複数の Go スレッドからデータを安全に収集するにはどうすればよいですか?

Go の複数のスレッドからの安全なデータ収集

適切な同期を行わずに複数のスレッド間で共有データに同時にアクセスすると、Go で未定義の動作が発生する可能性があります。これは、読み取り操作と書き込み操作の両方が関与するシナリオでは特に重要です。

同時アクセスのリスク

この場合、メイン スレッドが実行されている間、複数のワーカー スレッドが並行して実行されています。は、これらのワーカーから定期的に値を収集しようとします。チェックしないままにすると、競合状態が発生し、複数のスレッドが同じデータに同時にアクセスしようとし、データが破損する可能性があります。

同期オプション

同時アクセスの問題を防ぐには、同期メカニズムを採用する必要があります。一般的に使用されるアプローチの 1 つはチャネルです。これにより、ゴルーチン間の安全なデータ交換が容易になります。ただし、あなたの場合、ワーカーにデータを積極的に送信させるのではなく、ワーカーからデータを取得しようとしているため、チャネルは最も効率的なオプションではない可能性があります。

ミューテックス保護データ

より適切な解決策には、sync.RWMutex などの同期プリミティブを使用して共有データ構造を保護することが含まれます。このロックにより、一度に 1 つのスレッドだけがデータを変更できるようにすると同時に、複数のスレッドが読み取りのためにデータに同時にアクセスできるようにします。

実装例

次は、 sync.RWMutex:

type Worker struct {
    iterMu sync.RWMutex
    iter   int
}

func (w *Worker) Iter() int {
    w.iterMu.RLock()
    defer w.iterMu.RUnlock()
    return w.iter
}

func (w *Worker) setIter(n int) {
    w.iterMu.Lock()
    w.iter = n
    w.iterMu.Unlock()
}

この例では、ワーカーの Iterメソッドは読み取りロックを取得し、現在の反復回数を返します。 setIter メソッドは、書き込みロックを取得し、反復回数を更新し、ロックを解放します。

あるいは、sync/atomic パッケージを使用して、整数カウンターに対するアトミック操作を提供し、明示的なロックの必要性を排除することもできます。

type Worker struct {
    iter int64
}

func (w *Worker) Iter() int64 {
    return atomic.LoadInt64(&w.iter)
}

func (w *Worker) setIter(n int64) {
    atomic.StoreInt64(&w.iter, n)
}

適切な同期技術を使用すると、Go の複数のスレッドからデータを安全に収集し、データの整合性を確保し、競合を防ぐことができます。条件。

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