最清晰易懂的 Go WaitGroup 剖析
本篇主要介绍 WaitGroup 的一些特性，让我们从本质上去了解 WaitGroup。关于 WaitGroup 的基本用法这里就不做过多介绍了。相对于《这可能是最容易理解的 Go Mutex 源码剖析》来说，WaitGroup 就简单的太多了。
源码剖析
Add()
Wait()
type WaitGroup struct {
noCopy noCopy
state1 [3]uint32
}
WaitGroup 底层结构看起来简单，但 WaitGroup.state1 其实代表三个字段：counter，waiter，sema。
counter ：可以理解为一个计数器，计算经过 wg.Add(N), wg.Done() 后的值。 waiter ：当前等待 WaitGroup 任务结束的等待者数量。其实就是调用 wg.Wait() 的次数，所以通常这个值是 1 。 sema ：信号量，用来唤醒 Wait() 函数。
为什么要将 counter 和 waiter 放在一起 ？
其实是为了保证 WaitGroup 状态的完整性。举个例子，看下面的一段源码
// sync/waitgroup.go:L79 --> Add()
if v > 0 || w == 0 { // v => counter, w => waiter
return
}
// ...
*statep = 0
for ; w != 0; w-- {
runtime_Semrelease(semap, false, 0)
}
当同时发现 wg.counter <= 0 && wg.waiter != 0 时，才会去唤醒等待的 waiters，让等待的协程继续运行。但是使用 WaitGroup 的调用方一般都是并发操作，如果不同时获取的 counter 和 waiter 的话，就会造成获取到的 counter 和 waiter 可能不匹配，造成程序 deadlock 或者程序提前结束等待。
如何获取 counter 和 waiter ?
对于 wg.state 的状态变更，WaitGroup 的 Add()，Wait() 是使用 atomic 来做原子计算的(为了避免锁竞争)。但是由于 atomic 需要使用者保证其 64 位对齐，所以将 counter 和 waiter 都设置成 uint32，同时作为一个变量，即满足了 atomic 的要求，同时也保证了获取 waiter 和 counter 的状态完整性。但这也就导致了 32位，64位机器上获取 state 的方式并不相同。如下图：
简单解释下：
因为 64 位机器上本身就能保证 64 位对齐，所以按照 64 位对齐来取数据，拿到 state1[0], state1[1] 本身就是64 位对齐的。但是 32 位机器上并不能保证 64 位对齐，因为 32 位机器是 4 字节对齐，如果也按照 64 位机器取 state[0]，state[1] 就有可能会造成 atmoic 的使用错误。
于是 32 位机器上空出第一个 32 位，也就使后面 64 位天然满足 64 位对齐，第一个 32 位放入 sema 刚好合适。早期 WaitGroup 的实现 sema 是和 state1 分开的，也就造成了使用 WaitGroup 就会造成 4 个字节浪费，不过 go1.11 之后就是现在的结构了。
为什么流程图里缺少了 Done ?
其实并不是，是因为 Done 的实现就是 Add. 只不过我们常规用法 wg.Add(1) 是加 1 ，wg.Done() 是减 1，即 wg.Done() 可以用 wg.Add(-1) 来代替。尽管我们知道 wg.Add 可以传递负数当 wg.Done 使用，但是还是别这么用。
退出waitgroup的条件
其实就一个条件， WaitGroup.counter 等于 0
日常开发中特殊需求
1. 控制超时/错误控制
虽说 WaitGroup 能够让主 Goroutine 等待子 Goroutine 退出，但是 WaitGroup 遇到一些特殊的需求，如：超时，错误控制，并不能很好的满足，需要做一些特殊的处理。
用户在电商平台中购买某个货物，为了计算用户能优惠的金额，需要去获取 A 系统（权益系统），B 系统（角色系统），C 系统（商品系统），D 系统（xx系统）。为了提高程序性能，可能会同时发起多个 Goroutine 去访问这些系统，必然会使用 WaitGroup 等待数据的返回，但是存在一些问题：
当某个系统发生错误，等待的 Goroutine 如何感知这些错误？ 当某个系统响应过慢，等待的 Goroutine 如何控制访问超时？
这些问题都是直接使用 WaitGroup 没法处理的。如果直接使用 channel 配合 WaitGroup 来控制超时和错误返回的话，封装起来并不简单，而且还容易出错。我们可以采用 ErrGroup 来代替 WaitGroup。
有关 ErrGroup 的用法这里就不再阐述。golang.org/x/sync/errgroup
package main
import (
"context"
"fmt"
"golang.org/x/sync/errgroup"
"time"
)
func main() {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*5)
defer cancel()
errGroup, newCtx := errgroup.WithContext(ctx)
done := make(chan struct{})
go func() {
for i := 0; i < 10; i++ {
errGroup.Go(func() error {
time.Sleep(time.Second * 10)
return nil
})
}
if err := errGroup.Wait(); err != nil {
fmt.Printf("do err:%v\n", err)
return
}
done <- struct{}{}
}()
select {
case <-newCtx.Done():
fmt.Printf("err:%v ", newCtx.Err())
return
case <-done:
}
fmt.Println("success")
}
2. 控制 Goroutine 数量
场景模拟：大概有 2000 - 3000 万个数据需要处理，根据对服务器的测试，当启动 200 个 Goroutine 处理时性能最佳。如何控制？
遇到诸如此类的问题时，单纯使用 WaitGroup 是不行的。既要保证所有的数据都能被处理，同时也要保证同时最多只有 200 个 Goroutine。这种问题需要 WaitGroup 配合 Channel 一块使用。
package main
import (
"fmt"
"sync"
"time"
)
func main() {
var wg = sync.WaitGroup{}
manyDataList := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
ch := make(chan bool, 3)
for _, v := range manyDataList {
wg.Add(1)
go func(data int) {
defer wg.Done()
ch <- true
fmt.Printf("go func: %d, time: %d\n", data, time.Now().Unix())
time.Sleep(time.Second)
<-ch
}(v)
}
wg.Wait()
}
使用注意点
使用 WaitGroup 同样不能被复制。具体例子就不再分析了。具体分析过程可以参见《这可能是最容易理解的 Go Mutex 源码剖析》
WaitGroup 的剖析到这里基本就结束了。有什么想跟我交流的，欢迎评论区留言。
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