Jakie są typowe wzorce współbieżności w Go?

Question

Accepted Answer

Goroutines i kanały Go umożliwiają zestaw dobrze ugruntowanych **wzorców współbieżności**, które rozwiązują typowe problemy — dystrybucja pracy, fanning out/in, pipelines i rate limiting. Znając te idiomatyczne wzorce, możesz budować poprawne i wydajne systemy współbieżne.

## Worker pool — bounded concurrency

```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)
}
```

**Worker pool** uruchamia stałą liczbę goroutine'ów konsumujących z udostępnionego kanału jobs — ograniczając współbieżność (np. nie otwieraj 10 000 połączeń do bazy danych; używaj 10 workerów). To najważniejszy wzorzec do kontrolowania użycia zasobów.

## 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 — stages connected by 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) }
```

**Pipeline** łańcuchuje etapy przetwarzania za pośrednictwem kanałów — dane przepływają, każdy etap przekształca je współbieżnie.

## 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 with context (cross-cutting)

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

## Dlaczego to ważne

Te wzorce współbieżności są praktycznym zestawem narzędzi do budowania rzeczywistych współbieżnych systemów Go, zamieniając surowe goroutines i kanały w ustrukturyzowane, poprawne rozwiązania dla powtarzających się problemów.

**Worker pool** jest szczególnie ważny — ogranicza współbieżność w celu ochrony ograniczonych zasobów (połączenia z bazą danych, limity szybkości API, pamięć), zapobiegając typowemu błędowi uruchamiania nieograniczonych goroutine'ów, które wyczerpują system. **Fan-out/fan-in** paralelizuje pracę i scala wyniki; **pipelines** czyszczą modelowanie transformacji danych strumieniowych; **rate limiting** kontroluje przepustowość.

W połączeniu z **anulowaniem opartym na kontekście** (aby uniknąć wycieków goroutine'ów), te wzorce to sposób, w jaki usługi Go w produkcji bezpiecznie i wydajnie obsługują współbieżność.

Zrozumienie ich — a zwłaszcza wiedzenie, aby ograniczyć współbieżność za pomocą worker pools, a nie uruchamiać nieograniczone goroutine'y — jest cechą seniora w Go i częstym zaawansowanym tematem wywiadu, ponieważ naiwna współbieżność (nieograniczone goroutine'y, wycieki, wyścigi) jest częstą przyczyną awarii produkcji.