ما هي أنماط Go الشائعة للتزامن؟

Question

Accepted Answer

تمكّن goroutines و channels في Go مجموعة من **أنماط التزامن** الراسخة جيدًا التي تحل مشاكل شائعة — توزيع العمل، fan-out/in، pipelines، و rate limiting. معرفة هذه الأنماط المصطلحية يتيح لك بناء أنظمة متزامنة صحيحة وفعالة.

## Worker pool — التزامن محدود

```go
func workerPool(jobs <-chan int, results chan<- int, numWorkers int) {
    var wg sync.WaitGroup
    for w := 0; w < numWorkers; w++ {     // a FIXED number of workers
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            for job := range jobs {        // each worker pulls jobs until the channel closes
                results <- process(job)
            }
        }()
    }
    wg.Wait()
    close(results)
}
```

يقوم **worker pool** بتشغيل عدد ثابت من goroutines تستهلك من قناة jobs مشتركة — مما يحد من التزامن (مثلاً لا تفتح 10,000 اتصال قاعدة بيانات؛ استخدم 10 workers). هذا هو النمط الأهم للتحكم في استخدام الموارد.

## Fan-out / fan-in

```text
Fan-out: distribute work across MULTIPLE goroutines (parallelize)
Fan-in:  MERGE results from multiple goroutines back into one channel
```

```go
// fan-in: merge several channels into one
func merge(channels ...<-chan int) <-chan int {
    out := make(chan int)
    var wg sync.WaitGroup
    for _, ch := range channels {
        wg.Add(1)
        go func(c <-chan int) {
            defer wg.Done()
            for v := range c { out <- v }   // forward each channel's values to out
        }(ch)
    }
    go func() { wg.Wait(); close(out) }()    // close out when all sources are drained
    return out
}
```

## Pipeline — مراحل متصلة بـ channels

```go
// each stage is a goroutine: receives from an input channel, sends to an output channel
func generate(nums ...int) <-chan int {
    out := make(chan int)
    go func() { for _, n := range nums { out <- n }; close(out) }()
    return out
}
func square(in <-chan int) <-chan int {
    out := make(chan int)
    go func() { for n := range in { out <- n * n }; close(out) }()
    return out
}
// compose: square(generate(1,2,3)) → a streaming pipeline
for result := range square(generate(1, 2, 3)) { fmt.Println(result) }
```

يربط **pipeline** مراحل المعالجة عبر channels — تتدفق البيانات، وتحول كل مرحلة بشكل متزامن.

## Rate limiting

```go
limiter := time.Tick(200 * time.Millisecond)   // a tick every 200ms
for req := range requests {
    <-limiter                                    // wait for the next tick before proceeding
    go handle(req)                                // → at most 5 requests/second
}
```

## Cancellation مع context (عام الاستخدام)

```go
select {
case result := <-work:
case <-ctx.Done():    return   // stop on cancellation — prevents leaks
}
```

## لماذا يهم

هذه أنماط التزامن هي مجموعة الأدوات العملية لبناء أنظمة Go متزامنة حقيقية، وتحويل goroutines و channels الأولية إلى حلول منظمة وصحيحة لمشاكل متكررة.

**worker pool** مهم بشكل خاص — فهو يحد التزامن لحماية الموارد المحدودة (اتصالات قاعدة البيانات، حدود معدل API، الذاكرة)، مما يمنع الخطأ الشائع المتمثل في تفريخ goroutines غير محدود التي تستنزف النظام. **Fan-out/fan-in** يوازي العمل ويدمج النتائج؛ **pipelines** يصمم تحويلات البيانات المتدفقة بشكل نظيف؛ **rate limiting** يتحكم في الإنتاجية.

بالاقتران مع **cancellation القائم على context** (لتجنب تسرب goroutines)، هذه الأنماط هي كيفية تعامل خدمات Go في الإنتاج مع التزامن بأمان وكفاءة.

فهمها — وخاصة معرفة حد التزامن باستخدام worker pools بدلاً من إطلاق goroutines غير محدود — هو ميزة كفاءة Go العليا وموضوع مقابلة متقدم متكرر، حيث أن التزامن الساذج (goroutines غير محدود، تسرب، races) هو مصدر شائع لفشل الإنتاج.