本篇主要介紹 WaitGroup 的一些特性，讓我們從本質上去了解 WaitGroup。關於 WaitGroup 的基本用法這裡就不做過多介紹了。相對於《這可能是最容易理解的 Go Mutex 原始碼剖析》來說，WaitGroup 就簡單的太多了。

原始碼剖析

Add()

Wait()

type WaitGroup struct {
	noCopy noCopy
	state1 [3]uint32
}

WaitGroup 底層結構看起來簡單，但 WaitGroup.state1 其實代表三個欄位：counter，waiter，sema。

• counter ：可以理解為一個計數器，計算經過 wg.Add(N), wg.Done() 後的值。
• waiter ：當前等待 WaitGroup 任務結束的等待者數量。其實就是呼叫 wg.Wait() 的次數，所以通常這個值是 1 。
• sema ： 訊號量，用來喚醒 Wait() 函式。

為什麼要將 counter 和 waiter 放在一起 ？

其實是為了保證 WaitGroup 狀態的完整性。舉個例子，看下面的一段原始碼

// 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)
}
 

當同時發現 wg.counter <= 0 && wg.waiter != 0 時，才會去喚醒等待的 waiters，讓等待的協程繼續執行。但是使用 WaitGroup 的呼叫方一般都是併發操作，如果不同時獲取的 counter 和 waiter 的話，就會造成獲取到的 counter 和 waiter 可能不匹配，造成程式 deadlock 或者程式提前結束等待。

如何獲取 counter 和 waiter ?

對於 wg.state 的狀態變更，WaitGroup 的 Add()，Wait() 是使用 atomic 來做原子計算的(為了避免鎖競爭)。但是由於 atomic 需要使用者保證其 64 位對齊，所以將 counter 和 waiter 都設定成 uint32，同時作為一個變數，即滿足了 atomic 的要求，同時也保證了獲取 waiter 和 counter 的狀態完整性。但這也就導致了 32位，64位機器上獲取 state 的方式並不相同。如下圖：

簡單解釋下：

因為 64 位機器上本身就能保證 64 位對齊，所以按照 64 位對齊來取資料，拿到 state1[0], state1[1] 本身就是64 位對齊的。但是 32 位機器上並不能保證 64 位對齊，因為 32 位機器是 4 位元組對齊，如果也按照 64 位機器取 state[0]，state[1] 就有可能會造成 atmoic 的使用錯誤。

於是 32 位機器上空出第一個 32 位，也就使後面 64 位天然滿足 64 位對齊，第一個 32 位放入 sema 剛好合適。早期 WaitGroup 的實現 sema 是和 state1 分開的，也就造成了使用 WaitGroup 就會造成 4 個位元組浪費，不過 go1.11 之後就是現在的結構了。

為什麼流程圖裡缺少了 Done ?

其實並不是，是因為 Done 的實現就是 Add. 只不過我們常規用法 wg.Add(1) 是加 1 ，wg.Done() 是減 1，即 wg.Done() 可以用 wg.Add(-1) 來代替。 儘管我們知道 wg.Add 可以傳遞負數當 wg.Done 使用，但是還是別這麼用。

退出waitgroup的條件

其實就一個條件， WaitGroup.counter 等於 0

日常開發中特殊需求

1. 控制超時/錯誤控制

雖說 WaitGroup 能夠讓主 Goroutine 等待子 Goroutine 退出，但是 WaitGroup 遇到一些特殊的需求，如：超時，錯誤控制，並不能很好的滿足，需要做一些特殊的處理。

使用者在電商平臺中購買某個貨物，為了計算使用者能優惠的金額，需要去獲取 A 系統（權益系統），B 系統（角色系統），C 系統（商品系統），D 系統（xx系統）。為了提高程式效能，可能會同時發起多個 Goroutine 去訪問這些系統，必然會使用 WaitGroup 等待資料的返回，但是存在一些問題：

1. 當某個系統發生錯誤，等待的 Goroutine 如何感知這些錯誤？
2. 當某個系統響應過慢，等待的 Goroutine 如何控制訪問超時？

這些問題都是直接使用 WaitGroup 沒法處理的。如果直接使用 channel 配合 WaitGroup 來控制超時和錯誤返回的話，封裝起來並不簡單，而且還容易出錯。我們可以採用 ErrGroup 來代替 WaitGroup。

有關 ErrGroup 的用法這裡就不再闡述。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 數量

場景模擬：
大概有 2000 - 3000 萬個資料需要處理，根據對伺服器的測試，當啟動 200 個 Goroutine 處理時效能最佳。如何控制？

遇到諸如此類的問題時，單純使用 WaitGroup 是不行的。既要保證所有的資料都能被處理，同時也要保證同時最多隻有 200 個 Goroutine。這種問題需要 WaitGroup 配合 Channel 一塊使用。

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()
}

使用注意點

使用 WaitGroup 同樣不能被複制。具體例子就不再分析了。具體分析過程可以參見《這可能是最容易理解的 Go Mutex 原始碼剖析》

WaitGroup 的剖析到這裡基本就結束了。有什麼想跟我交流的，歡迎評論區留言。

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