Golang

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > Golang > Go高并发系统

使用Go语言开发一个高并发系统

作者：程序员技术成长之路

高并发系统是指能同时支持众多用户请求,处理大量并行计算的系统,这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Go语言开发一个高并发系统,感兴趣的小伙伴可以了解下

什么是高并发系统

高并发系统是指能同时支持众多用户请求，处理大量并行计算的系统。这种系统特点是其能在同一时间内处理多个任务，保证每个用户操作的高效完成。在互联网领域，例如在线购物、预订系统、搜索引擎、在线视频等应用，都需要高并发系统才能处理大量用户的实时请求。

处理高并发系统的技术方法主要有以下几种：

如何使用Go开发一个高并发系统

以上只是用Go开发高并发系统的一些基本步骤和概念，实际开发中还需要结合系统的实际业务需求，可能需要使用到消息队列、分布式数据库、微服务等技术进行横向扩展，以提高系统的并发处理能力。

Go语言代码示例

下面由我来演示一个go语言能够实现简单的爬虫系统

package main

import (
   "fmt"
   "net/http"
   "sync"

   "golang.org/x/net/html"
)

func main() {
   urls := []string{
      "http://example.com/",
      "http://example.org/",
      "http://example.net/",
   }

   fetchAll(urls)
}

func fetchAll(urls []string) {
   var wg sync.WaitGroup

   for _, url := range urls {
      wg.Add(1)
      go fetch(&wg, url)
   }

   wg.Wait()
}

func fetch(wg *sync.WaitGroup, url string) {
   defer wg.Done()

   res, err := http.Get(url)
   if err != nil {
      fmt.Printf("Error fetching: %s\n", url)
      return
   }
   defer res.Body.Close()

   doc, err := html.Parse(res.Body)
   if err != nil {
      fmt.Printf("Error parsing: %s\n", url)
   }

   title := extractTitle(doc)
   fmt.Printf("Title of %s: %s\n", url, title)
}
//这里我们只做简单的解析标题，可以根据实际应用场景进行操作
func extractTitle(doc *html.Node) string {
   var title string

   traverseNodes := func(n *html.Node) {
      if n.Type == html.ElementNode && n.Data == "title" {
         title = n.FirstChild.Data
      }
      for c := n.FirstChild; c != nil; c = c.NextSibling {
         traverseNodes(c)
      }
   }

   traverseNodes(doc)

   return title
}

在这个示例中，每个URL的爬取和解析都在单独的goroutine中进行，因此可以在等待一个网页下载时解析另一个网页，大大提高了效率。而WaitGroup则用于等待所有的爬取任务完成。

但是实际情况下，我们不可能有多少个url就开启多少个goroutine进行爬虫，那么如何改进我们的代码，使得这个爬虫在有限的goroutine进行爬取呢？

// Import packages
package main

import (
   "fmt"
   "sync"
   "net/http"
   "io/ioutil"
   "regexp"
   "time"
)

// Maximum number of working goroutines
const MaxWorkNum = 10

// URL channel
var UrlChannel = make(chan string, MaxWorkNum)
// Results channel
var ResultsChannel = make(chan string, MaxWorkNum)

func GenerateUrlProducer(seedUrl string) {
   go func() {
      UrlChannel <- seedUrl
   }()
}

func GenerateWorkers() {
   var wg sync.WaitGroup
   // Limit the number of working goroutines
   for i := 0; i < MaxWorkNum; i++ {
      wg.Add(1)
      go func(i int) {
         defer wg.Done()
         for {
            url, ok := <- UrlChannel
            if !ok {
               return
            }
            newUrls, err := fetch(url)
            if err != nil {
               fmt.Printf("Worker %d: %v\n", i, err)
               return
            }
            for _, newUrl := range newUrls {
               UrlChannel <- newUrl
            }
            ResultsChannel <- url
         }
      }(i)
   }
   wg.Wait()
}

func fetch(url string) ([]string, error) {
   resp, err := http.Get(url)
   if err != nil {
      return nil, err
   }
   body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
   urlRegexp := regexp.MustCompile(`http[s]?://[^"'\s]+`)
   newUrls := urlRegexp.FindAllString(string(body), -1)
   resp.Body.Close()
   time.Sleep(time.Second) // to prevent IP being blocked
   return newUrls, nil
}

func ResultsConsumer() {
   for {
      url, ok := <- ResultsChannel
      if !ok {
         return
      }
      fmt.Println("Fetched:", url)
   }
}

func main() {
   go GenerateUrlProducer("http://example.com")
   go GenerateWorkers()
   ResultsConsumer()
}

上面例子中我们生成两个工作池，一个工作池用于处理URL，以及一个结果消费者，然后由种子地址传入给chan，然后源源不断的爬取新的url周而复始的进行爬取。以上代码片段并没有处理如循环爬取相同URL、URL的去重等问题，这些在实际开发中需要注意。为了代码简洁，也没有对错误进行很好的处理，这些都是需要改进的地方。这只是一个非常基础的并发爬虫，希望能够帮助你理解如何通过goroutine和channel构建一个简单的高并发爬虫。

到此这篇关于使用Go语言开发一个高并发系统的文章就介绍到这了,更多相关Go高并发系统内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:
阅读全文