如何使用 Go 函数并发遍历数据结构

Go 语言提供了丰富的并发功能，使开发人员能够利用多核 CPU 的优势，提高程序执行速度。通过使用并发函数，我们可以同时处理多个数据元素，从而提升遍历大型数据结构的效率。

goroutine

Go 语言中的并发是通过轻量级线程（称为 goroutine）实现的。goroutine 可以看作是 Go 协程的一种更轻量级的实现。goroutine 的创建和切换开销很小，因此可以在程序中大量使用。

func Walk

Go 标准库提供了 func Walk 函数，用于并发遍历任意类型的数据结构。该函数接收一个 func 作为参数，该 func 将在每个数据元素上执行。

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    s := []string{"foo", "bar", "baz"}

    // 创建一个等待组，用于跟踪 goroutine 的完成情况
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(len(s))

    // 并发遍历字符串数组
    for _, v := range s {
        go func(v string) {
            // 在每个元素上执行操作
            fmt.Println(v)
            wg.Done()
        }(v)
    }

    // 等待所有 goroutine 完成
    wg.Wait()
}

实战案例

场景: 我们有一个包含大量文件的目录，需要计算目录中所有文件的总大小。

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package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "os"
    "sync"
)

func main() {
    // 读取目录下的所有文件
    files, err := ioutil.ReadDir("./files")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 创建一个等待组
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(len(files))

    // 每个 goroutine 计算一个文件的大小
    totalSize := 0
    for _, file := range files {
        go func(file os.FileInfo) {
            size, err := file.Size()
            if err != nil {
                panic(err)
            }
            totalSize += size
            wg.Done()
        }(file)
    }

    // 等待所有 goroutine 完成
    wg.Wait()

    // 打印总大小
    fmt.Println("Total size:", totalSize)
}

通过使用 func Walk 和 goroutine，我们可以并发遍历数据结构，并高效地完成计算任务。