Erstellen eines robusten Aufgabenausführungskontexts in Go
Dies könnte meine letzte Sicht auf die Fehlerbehandlung in Go sein. Ich denke, das ist auch das Beste. Wir wissen, dass jede Anweisung, die wir ausführen, in einem Kontext steht. Und der Kontext kann Fehler enthalten. Da überlegte ich, warum ich nicht einfach einen Wrapper über dem aktuellen Kontext erstellen sollte. Wenn also die gesamte Aufgabe über einen bestimmten FN ausgeführt wird, können wir möglicherweise prüfen, ob der CTX einen Fehler aufweist, und wenn ja, nicht ausführen, andernfalls ausführen und den Fehler erfassen. Das könnte sich zu einem Anti-Muster entwickeln, aber ja, bis es dazu kommt, können wir versuchen, herumzuspielen.
Nun, Cursor hatte ein paar Dinge hinzuzufügen ->
Das Problem
Berücksichtigen Sie diese häufigen Herausforderungen bei der Bewältigung gleichzeitiger Aufgaben:
- Sammeln von Fehlern aus mehreren Goroutinen
- Aufrechterhaltung der Thread-Sicherheit
- Begrenzung gleichzeitiger Ausführungen
- Der erste Fehler bleibt erhalten, während alle Fehler erfasst werden
- Saubere Fehlerbehandlungsmuster
Die Lösung: TaskContext
Lassen Sie uns einen TaskContext erstellen, der diese Probleme löst:
package taskctx import ( "context" "errors" "fmt" "sync" ) type RunFn[T any] func() (T, error) type TaskContext struct { context.Context mu sync.RWMutex err error multiErr []error } func NewTaskContext(parent context.Context) *TaskContext { if parent == nil { panic("cannot create context from nil parent") } return &TaskContext{Context: parent} }
Hauptmerkmale
1. Thread-sichere Fehlerbehandlung
func (c *TaskContext) WithError(err error) *TaskContext { if err == nil { return c } c.mu.Lock() defer c.mu.Unlock() c.multiErr = append(c.multiErr, err) if c.err == nil { c.err = err } else { c.err = errors.Join(c.err, err) } return c }
2. Einzelaufgabenausführung
func Run[T any](ctx *TaskContext, fn RunFn[T]) T { var zero T if err := ctx.Err(); err != nil { return zero } result, err := fn() if err != nil { ctx.WithError(err) return zero } return result }
3. Parallele Aufgabenausführung
func RunParallel[T any](ctx *TaskContext, fns ...func() (T, error)) ([]T, error) { if err := ctx.Err(); err != nil { return nil, err } results := make([]T, len(fns)) var resultsMu sync.Mutex var wg sync.WaitGroup wg.Add(len(fns)) for i, fn := range fns { i, fn := i, fn go func() { defer wg.Done() result, err := fn() if err != nil { ctx.AddError(fmt.Errorf("task %d: %w", i+1, err)) } else { resultsMu.Lock() results[i] = result resultsMu.Unlock() } }() } wg.Wait() return results, ctx.Errors() }
4. Kontrollierte Parallelität
func RunParallelWithLimit[T any](ctx *TaskContext, limit int, fns ...func() (T, error)) ([]T, error) { // ... similar to RunParallel but with semaphore ... sem := make(chan struct{}, limit) // ... implementation ... }
Anwendungsbeispiele
Einfache Aufgabenausführung
func ExampleTaskContext_ShipmentProcessing() { ctx := goctx.NewTaskContext(context.Background()) order := dummyOrder() shipment := dummyShipment() // Step 1: Validate address // Step 2: Calculate shipping cost // Step 3: Generate label _ = goctx.Run(ctx, validateAddress("123 Main St")) cost := goctx.Run(ctx, calculateShipping(order)) trackingNum := goctx.Run(ctx, generateLabel(shipment.OrderID, cost)) if ctx.Err() != nil { fmt.Printf("Error: %v\n", ctx.Err()) return } shipment.Status = "READY" shipment.TrackingNum = trackingNum fmt.Printf("Shipment processed: %+v\n", shipment) // Output: // Shipment processed: {OrderID:ORD123 Status:READY TrackingNum:TRACK-ORD123-1234567890} }
Parallele Aufgabenausführung
func ExampleTaskContext_OrderProcessing() { ctx := goctx.NewTaskContext(context.Background()) // Mock order order := []OrderItem{ {ProductID: "LAPTOP", Quantity: 2}, {ProductID: "MOUSE", Quantity: 3}, } taskCtx := goctx.NewTaskContext(ctx) // Create inventory checks for each item inventoryChecks := goctx.Run[[]goctx.RunFn[bool]](taskCtx, func() ([]goctx.RunFn[bool], error) { return streams.NewTransformer[OrderItem, goctx.RunFn[bool]](order). Transform(streams.MapItSimple(checkInventory)). Result() }) // Run inventory checks in parallel _, err := goctx.RunParallel(ctx, inventoryChecks...) fmt.Printf("Inventory check error: %v\n", err) // Output: // Inventory check error: task 1: insufficient inventory for LAPTOP }
Vorteile
- Thread-Sicherheit: Alle Vorgänge sind durch Mutexe geschützt
- Fehlersammlung: Behält sowohl den ersten Fehler als auch alle Fehler bei
- Kontextintegration: Funktioniert mit dem Kontextpaket von Go
- Generischer Support: Funktioniert mit jedem Rückgabetyp
- Parallelitätskontrolle: Integrierte Unterstützung zur Begrenzung paralleler Ausführungen
Testen
So testen Sie die Implementierung:
func TestTaskContext(t *testing.T) { t.Run("handles parallel errors", func(t *testing.T) { ctx := NewTaskContext(context.Background()) _, err := RunParallel(ctx, func() (int, error) { return 0, errors.New("error 1") }, func() (int, error) { return 0, errors.New("error 2") }, ) assert.Error(t, err) assert.Contains(t, err.Error(), "error 1") assert.Contains(t, err.Error(), "error 2") }) }
Abschluss
Diese TaskContext-Implementierung bietet eine robuste Lösung für die gleichzeitige Ausführung von Aufgaben mit ordnungsgemäßer Fehlerbehandlung in Go. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Folgendes benötigen:
- Mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen
- Fehler aller Aufgaben sammeln
- Gleichzeitige Ausführungen begrenzen
- Thread-Sicherheit beibehalten
- Behalten Sie den ersten Fehler im Auge, während Sie alle Fehler sammeln
Der vollständige Code ist auf GitHub verfügbar.
Ressourcen
- Go-Kontextpaket
- Go Parallelitätsmuster
- Fehlerbehandlung in Go
Welche Muster verwenden Sie für die gleichzeitige Aufgabenausführung in Go? Teilen Sie Ihre Gedanken in den Kommentaren unten mit!
- https://x.com/mahadev_k_
- https://in.linkedin.com/in/mahadev-k-934520223
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines robusten Aufgabenausführungskontexts in Go. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Golang ist in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit besser als Python. 1) Golangs Kompilierungseigenschaften und effizientes Parallelitätsmodell machen es in hohen Parallelitätsszenarien gut ab. 2) Python wird als interpretierte Sprache langsam ausgeführt, kann aber die Leistung durch Tools wie Cython optimieren.

Golang ist in Gleichzeitigkeit besser als C, während C bei Rohgeschwindigkeit besser als Golang ist. 1) Golang erreicht durch Goroutine und Kanal eine effiziente Parallelität, die zum Umgang mit einer großen Anzahl von gleichzeitigen Aufgaben geeignet ist. 2) C über Compiler -Optimierung und Standardbibliothek bietet es eine hohe Leistung in der Nähe der Hardware, die für Anwendungen geeignet ist, die eine extreme Optimierung erfordern.

GoisidealforBeginersandSuitableforCloudandNetWorkServicesDuetoitsSimplicity, Effizienz und Konsumfeaturen.1) InstallgoFromTheofficialwebSiteAnDverifyWith'goversion'.2) CreateAneDrunyourFirstProgramwith'gorunhello.go.go.go.

Golang ist für schnelle Entwicklung und gleichzeitige Szenarien geeignet, und C ist für Szenarien geeignet, in denen extreme Leistung und Kontrolle auf niedriger Ebene erforderlich sind. 1) Golang verbessert die Leistung durch Müllsammlung und Parallelitätsmechanismen und eignet sich für die Entwicklung von Webdiensten mit hoher Konsequenz. 2) C erreicht die endgültige Leistung durch das manuelle Speicherverwaltung und die Compiler -Optimierung und eignet sich für eingebettete Systementwicklung.

GoimpactsDevelopmentPositivyThroughSpeed, Effizienz und DiasMlitication.1) Geschwindigkeit: Gocompilesquickandrunseffiction, idealforlargeProjects

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.

Die Leistungsunterschiede zwischen Golang und C spiegeln sich hauptsächlich in der Speicherverwaltung, der Kompilierungsoptimierung und der Laufzeiteffizienz wider. 1) Golangs Müllsammlung Mechanismus ist praktisch, kann jedoch die Leistung beeinflussen.

Golang und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile bei Leistungswettbewerben: 1) Golang ist für eine hohe Parallelität und schnelle Entwicklung geeignet, und 2) C bietet eine höhere Leistung und eine feinkörnige Kontrolle. Die Auswahl sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.
