继上次学习了信号量 semaphore 扩展库的设计思路和实现之后，今天我们继续来看 golang.org/x/sync 包下的另一个经常被 Golang 开发者使用的大杀器：errgroup。
业务研发中我们经常会遇到需要调用多个下游的场景，比如加载一个商品的详情页，你可能需要访问商品服务，库存服务，券服务，用户服务等，才能从各个数据源获取到所需要的信息，经过一些鉴权逻辑后，组装成前端需要的数据格式下发。
串行调用当然可以，但这样就潜在的给各个调用预设了【顺序】，必须执行完 A,B,C 之后才能执行 D 操作。但如果我们对于顺序并没有强需求，从语义上看两个调用是完全独立可并发的，那么我们就可以让他们并发执行。
这个时候就可以使用 errgroup 来解决问题。一定意义上讲，errgroup 是基于 WaitGroup 在错误传递上进行一些优化而提供出来的能力。它不仅可以支持 context.Context 的相关控制能力，还可以将子任务的 error 向上传递。
errgroup 定义在 golang.org/x/sync/errgroup，承载核心能力的结构体是 Group。
type token struct{}
// A Group is a collection of goroutines working on subtasks that are part of
// the same overall task.
//
// A zero Group is valid, has no limit on the number of active goroutines,
// and does not cancel on error.
type Group struct {
cancel func()
wg sync.WaitGroup
sem chan token
errOnce sync.Once
err error
}
Group 就是对我们上面提到的一堆子任务执行计划的抽象。每一个子任务都会有自己对应的 goroutine 来执行。
通过这个结构我们也可以看出来，errgroup 底层实现多个 goroutine 调度，等待的能力还是基于 sync.WaitGroup。
我们可以调用 errgroup.WithContext 函数来创建一个 Group。
// WithContext returns a new Group and an associated Context derived from ctx.
//
// The derived Context is canceled the first time a function passed to Go
// returns a non-nil error or the first time Wait returns, whichever occurs
// first.
func WithContext(ctx context.Context) (*Group, context.Context) {
ctx, cancel := context.WithCancel(ctx)
return &Group{cancel: cancel}, ctx
}
这里可以看到，Group 的 cancel 函数本质就是为了支持 context 的 cancel 能力，初始化的 Group 只有一个 cancel 属性，其他都是默认的。一旦有一个子任务返回错误，或者是 Wait 调用返回，这个新 Context 就会被 cancel。
本质上和 WaitGroup 的 Wait 方法语义一样，既然我们是个 group task，就需要等待所有任务都执行完，这个语义就由 Wait 方法提供。如果有多个子任务返回错误，它只会返回第一个出现的错误，如果所有的子任务都执行成功，就返回 nil。
// Wait blocks until all function calls from the Go method have returned, then
// returns the first non-nil error (if any) from them.
func (g *Group) Wait() error {
g.wg.Wait()
if g.cancel != nil {
g.cancel()
}
return g.err
}
Wait 的实现非常简单。一个前置的 WaitGroup Wait，结束后只做了两件事：
Group 的核心能力就在于能够并发执行多个子任务，从调用者的角度，我们只需要传入要执行的函数，签名为：func() error即可，非常通用。如果任务执行成功，就返回 nil，否则就返回 error，并且会 cancel 那个新的 Context。底层的调度逻辑由 Group 的 Go 方法实现：
// Go calls the given function in a new goroutine.
// It blocks until the new goroutine can be added without the number of
// active goroutines in the group exceeding the configured limit.
//
// The first call to return a non-nil error cancels the group; its error will be
// returned by Wait.
func (g *Group) Go(f func() error) {
if g.sem != nil {
g.sem <- token{}
}
g.wg.Add(1)
go func() {
defer g.done()
if err := f(); err != nil {
g.errOnce.Do(func() {
g.err = err
if g.cancel != nil {
g.cancel()
}
})
}
}()
}
func (g *Group) done() {
if g.sem != nil {
<-g.sem
}
g.wg.Done()
}
我们重点来分析下 Go 这里发生了什么。
WaitGroup 加 1 用作计数；
启动一个新的 goroutine 执行调用方传入的 f() 函数；
在 defer 语句中调用 Group 的 done 方法，底层依赖 WaitGroup 的 Done，说明这一个子任务结束。
这里也可以看到，其实所谓 errgroup，我们并不是将所有子任务的 error 拼成一个字符串返回，而是直接在 Go 方法那里将第一个错误返回，底层依赖了 once 的能力。
其实看到这里，你有没有觉得 errgroup 的功能有点鸡肋？底层核心技术都是靠 WaitGroup 完成的，自己只不过是起了个 goroutine 执行方法，err 还只能保留一个。而且 Group 里面的 sem 那个 chan 是用来干什么呢？
这一节我们就来看看，Golang 对 errgroup 能力的一次扩充。
到目前为止，errgroup 是可以做到一开始人们对它的期望的，即并发执行子任务。但问题在于，这里是每一个子任务都开了个goroutine，如果是在高并发的环境里，频繁创建大量goroutine 这样的用法很容易对资源负载产生影响。开发者们提出，希望有办法限制 errgroup 创建的 goroutine 数量，参照这个 proposal: #27837
// SetLimit limits the number of active goroutines in this group to at most n.
// A negative value indicates no limit.
//
// Any subsequent call to the Go method will block until it can add an active
// goroutine without exceeding the configured limit.
//
// The limit must not be modified while any goroutines in the group are active.
func (g *Group) SetLimit(n int) {
if n < 0 {
g.sem = nil
return
}
if len(g.sem) != 0 {
panic(fmt.Errorf("errgroup: modify limit while %v goroutines in the group are still active", len(g.sem)))
}
g.sem = make(chan token, n)
}
SetLimit 的参数 n 就是我们对这个 Group 期望的最大 goroutine 数量，这里其实除去校验逻辑，只干了一件事：g.sem = make(chan token, n)，即创建一个长度为 n 的 channel，赋值给 sem。
回忆一下我们在 Go 方法 defer 调用 done 中的表现，是不是清晰了很多？我们来理一下：
首先，Group 结构体就包含了 sem 变量，只作为通信，元素是空结构体，不包含实际意义：
type Group struct {
cancel func()
wg sync.WaitGroup
sem chan token
errOnce sync.Once
err error
}
如果你对整个 Group 的 Limit 没有要求，which is fine，你就直接忽略这个 SetLimit，errgroup 的原有能力就可以支持你的诉求。
但是，如果你希望保持 errgroup 的 goroutine 在一个上限之内，请在调用 Go 方法前，先 SetLimit，这样 Group 的 sem 就赋值为一个长度为 n 的 channel。
那么，当你调用 Go 方法时，注意下面的框架代码，此时 g.sem 不为 nil，所以我们会塞一个 token 进去，作为占坑，语义上表示我申请一个 goroutine 用。
func (g *Group) Go(f func() error) {
if g.sem != nil {
g.sem <- token{}
}
g.wg.Add(1)
go func() {
defer g.done()
...
}()
}
当然，如果此时 goroutine 数量已经达到上限，这里就会 block 住，直到别的 goroutine 干完活，sem 输出了一个 token之后，才能继续往里面塞。
在每个 goroutine 执行完毕后 defer 的 g.done 方法，则是完成了这一点：
func (g *Group) done() {
if g.sem != nil {
<-g.sem
}
g.wg.Done()
}
这样就把 sem 的用法串起来了。我们通过创建一个定长的channel来实现对于 goroutine 数量的管控，对于channel实际包含的元素并不关心，所以用一个空结构体省一省空间，这是非常优秀的设计，大家平常也可以参考。
TryGo 和 SetLimit 这套体系其实都是不久前欧长坤大佬提交到 errgroup 的能力。
一如既往，所有带 TryXXX的函数，都不会阻塞。 其实办的事情非常简单，和 Go 方法一样，传进来一个 func() error来执行。
和 Go 方法的区别在于，如果判断 limit 已经不够了，此时不再阻塞，而是直接 return false，代表执行失败。其他的部分完全一样。
// TryGo calls the given function in a new goroutine only if the number of
// active goroutines in the group is currently below the configured limit.
//
// The return value reports whether the goroutine was started.
func (g *Group) TryGo(f func() error) bool {
if g.sem != nil {
select {
case g.sem <- token{}:
// Note: this allows barging iff channels in general allow barging.
default:
return false
}
}
g.wg.Add(1)
go func() {
defer g.done()
if err := f(); err != nil {
g.errOnce.Do(func() {
g.err = err
if g.cancel != nil {
g.cancel()
}
})
}
}()
return true
}
这里我们先看一个最常见的用法，针对一组任务，每一个都单独起 goroutine 执行，最后获取 Wait 返回的 err 作为整个 Group 的 err。
package main
import (
"errors"
"fmt"
"time"
"golang.org/x/sync/errgroup"
)
func main() {
var g errgroup.Group
// 启动第一个子任务,它执行成功
g.Go(func() error {
time.Sleep(5 * time.Second)
fmt.Println("exec #1")
return nil
})
// 启动第二个子任务，它执行失败
g.Go(func() error {
time.Sleep(10 * time.Second)
fmt.Println("exec #2")
return errors.New("failed to exec #2")
})
// 启动第三个子任务，它执行成功
g.Go(func() error {
time.Sleep(15 * time.Second)
fmt.Println("exec #3")
return nil
})
// 等待三个任务都完成
if err := g.Wait(); err == nil {
fmt.Println("Successfully exec all")
} else {
fmt.Println("failed:", err)
}
}
你会发现，最后 err 打印出来就是第二个子任务的 err。
当然，上面这个 case 是我们正好只有一个报错，但是，如果实际有多个任务都挂了呢？
从完备性来考虑，有没有什么办法能够将多个任务的错误都返回呢？
这一点其实 errgroup 库并没有提供非常好的支持，需要开发者自行做一些改造。因为 Group 中只有一个 err 变量，我们不可能基于 Group 来实现这一点。
通常情况下，我们会创建一个 slice 来存储 f() 执行的 err。
package main
import (
"errors"
"fmt"
"time"
"golang.org/x/sync/errgroup"
)
func main() {
var g errgroup.Group
var result = make([]error, 3)
// 启动第一个子任务,它执行成功
g.Go(func() error {
time.Sleep(5 * time.Second)
fmt.Println("exec #1")
result[0] = nil // 保存成功或者失败的结果
return nil
})
// 启动第二个子任务，它执行失败
g.Go(func() error {
time.Sleep(10 * time.Second)
fmt.Println("exec #2")
result[1] = errors.New("failed to exec #2") // 保存成功或者失败的结果
return result[1]
})
// 启动第三个子任务，它执行成功
g.Go(func() error {
time.Sleep(15 * time.Second)
fmt.Println("exec #3")
result[2] = nil // 保存成功或者失败的结果
return nil
})
if err := g.Wait(); err == nil {
fmt.Printf("Successfully exec all. result: %v\n", result)
} else {
fmt.Printf("failed: %v\n", result)
}
}
可以看到，我们声明了一个 result slice，长度为 3。这里不用担心并发问题，因为每个 goroutine 读写的位置是确定唯一的。
本质上可以理解为，我们把 f() 返回的 err 不仅仅给了 Group 一份，还自己存了一份，当出错的时候，Wait 返回的错误我们不一定真的用，而是直接用自己错的这一个 error slice。
Go 官方文档中的利用 errgroup 实现 pipeline 的示例也很有参考意义：由一个子任务遍历文件夹下的文件，然后把遍历出的文件交给 20 个 goroutine，让这些 goroutine 并行计算文件的 md5。
这里贴出来简化代码学习一下.
package main
import (
"context"
"crypto/md5"
"fmt"
"io/ioutil"
"log"
"os"
"path/filepath"
"golang.org/x/sync/errgroup"
)
// Pipeline demonstrates the use of a Group to implement a multi-stage
// pipeline: a version of the MD5All function with bounded parallelism from
// https://blog.golang.org/pipelines.
func main() {
m, err := MD5All(context.Background(), ".")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
for k, sum := range m {
fmt.Printf("%s:\t%x\n", k, sum)
}
}
type result struct {
path string
sum [md5.Size]byte
}
// MD5All reads all the files in the file tree rooted at root and returns a map
// from file path to the MD5 sum of the file's contents. If the directory walk
// fails or any read operation fails, MD5All returns an error.
func MD5All(ctx context.Context, root string) (map[string][md5.Size]byte, error) {
// ctx is canceled when g.Wait() returns. When this version of MD5All returns
// - even in case of error! - we know that all of the goroutines have finished
// and the memory they were using can be garbage-collected.
g, ctx := errgroup.WithContext(ctx)
paths := make(chan string)
g.Go(func() error {
defer close(paths)
return filepath.Walk(root, func(path string, info os.FileInfo, err error) error {
if err != nil {
return err
}
if !info.Mode().IsRegular() {
return nil
}
select {
case paths <- path:
case <-ctx.Done():
return ctx.Err()
}
return nil
})
})
// Start a fixed number of goroutines to read and digest files.
c := make(chan result)
const numDigesters = 20
for i := 0; i < numDigesters; i++ {
g.Go(func() error {
for path := range paths {
data, err := ioutil.ReadFile(path)
if err != nil {
return err
}
select {
case c <- result{path, md5.Sum(data)}:
case <-ctx.Done():
return ctx.Err()
}
}
return nil
})
}
go func() {
g.Wait()
close(c)
}()
m := make(map[string][md5.Size]byte)
for r := range c {
m[r.path] = r.sum
}
// Check whether any of the goroutines failed. Since g is accumulating the
// errors, we don't need to send them (or check for them) in the individual
// results sent on the channel.
if err := g.Wait(); err != nil {
return nil, err
}
return m, nil
}
其实本质上还是 channel发挥了至关重要的作用，这里建议大家有时间尽量看看源文章：pkg.go.dev/golang.org/…
对于用 errgroup 实现 pipeline 模式有很大帮助。
今天我们学习了 errgroup 的源码已经新增的 SetLimit 能力，其实看过了 sync 相关的这些库，整体用到的能力其实大差不差，很多设计思想都是非常精巧的。比如 errgroup 中利用定长 channel 实现控制 goroutine 数量，空结构体节省内存空间。
并且 sync 包的实现一般都还是非常简洁的，比如 once，singleflight，semaphore 等。建议大家有空的话自己过一遍，对并发和设计模式的理解会更上一个台阶。
errgroup 本身并不复杂，业界也有很多封装实现，大家可以对照源码再思考一下还有什么可以改进的地方。
