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我正在研究 MIT 6.824 - lab1 (第三部分)并对(迷你)mapreduce 的一段调度程序感到困惑:
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < ntasks; i++ {
task_arg := DoTaskArgs{ JobName: jobName, File: mapFiles[i], Phase: phase, TaskNumber: i, NumOtherPhase: n_other }
//not so relevant
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
reg_worker := <- registerChan
call(reg_worker, "Worker.DoTask", task_arg, nil)
go func() { registerChan <- reg_worker }()
//registerChan <- reg_worker
}()
}
wg.Wait()
这个程序
call
将 100 个任务部署到 2 个工作人员(使用 registerChan
) wg.Add()
, wg.Done
, wg.Wait()
同步如何 schedule
被称为 ( https://github.com/WentaoZero/mini-mapreduce/blob/master/master.go#L84 ):
ch := make(chan string)
go mr.forwardRegistrations(ch)
schedule(mr.jobName, mr.files, mr.nReduce, phase, ch)
registerChan
没有缓冲。
我尝试删除 goroutine
在 go func() { registerChan <- reg_worker }()
行使其成为:registerChan <- reg_worker
程序在完成超过 50 个任务后卡住。我想这证明 goroutine 正在工作,但我不明白为什么它会卡住。
registerChan <- reg_worker
已经写在一个goroutine里了,为什么还要用另一个goroutine包裹起来?
我认为系统的其余部分不相关,所以我不会在此处发布。您可以查看https://github.com/WentaoZero/mini-mapreduce如果需要的话。此调度程序选自 https://github.com/WentaoZero/mini-mapreduce/blob/master/schedule.go
最佳答案
内部 goroutine 非常必要,因为 registerChan 没有缓冲!
除非收到,否则发送到无缓冲 channel 会被阻止。在你的例子中,你有 100 个任务,这意味着 reg_worker := <- registerChan
和 registerChan <- reg_worker
将被调用 100 次。似乎发送/接收是平衡的,对吧?
但是,您仍然有 2 个 worker !必须有类似 registerChan <- new_worker
的东西在你的代码中的某处(很可能是 mr.forwardRegistrations(ch)
),它应该被调用 2 次!
因此,在无缓冲 channel 上发送比接收多两次,所以最后 2 registerChan <- reg_worker
被阻止,那么defer wg.Done()
和 wg.Wait()
也被屏蔽了!
要验证它,你可以这样调试:
defer wg.Done()
reg_worker := <-registerChan
call(reg_worker, "Worker.DoTask", task_arg, nil)
fmt.Println("### start sending to registerChan")
registerChan <- reg_worker
fmt.Println("### send done")
统计这两个句子出现的次数即可。应该是 100 和 98!
关于go - 为什么需要嵌套 goroutine?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45030652/
发件人:http://blog.nindalf.com/how-goroutines-work/ As the goroutines are scheduled cooperatively, a go
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