Go Channel 应用模式（二）

原文作者：大道至简

分布模式

分布模式将从输入channel中读取的值往输出channel中的其中一个发送。

Goroutine方式

roundrobin的方式选择输出channel。

Reflect方式

利用发射随机的选择。

eapache

eapache/channels提供了一些channel应用模式的方法，比如上面的扇入扇出模式等。

因为go本身的channel无法再进行扩展，库定义了自己的channel接口，并提供了与channel方便的转换。

提供了四个方法:

Distribute： 从输入channel读取值，发送到其中一个输出channel中。当输入channel关闭后，输出channel都被关闭

Tee: 从输入channel读取值，发送到所有的输出channel中。当输入channel关闭后，输出channel都被关闭

Multiplex: 合并输入channel为一个输出channel， 当所有的输入都关闭后，输出才关闭

Pipe: 将两个channel串起来

同时对上面的四个函数还提供了的函数，输入关闭后不会关闭输出。

下面看看对应的函数的例子。

Distribute

Tee

Multiplex

Pipe

集合操作

从channel的行为来看，它看起来很像一个数据流，所以我们可以实现一些类似Scala 集合的操作。

Scala的集合类提供了丰富的操作(方法)， 当然其它的一些编程语言或者框架也提供了类似的方法， 比如Apache Spark、Java Stream、ReactiveX等。

下面列出了一些方法的实现，我相信经过一些人的挖掘，相关的方法可以变成一个很好的类库，但是目前我们先看一些例子。

skip

skip函数是从一个channel中跳过开一些数据，然后才开始读取。

skipN

skipN跳过开始的N个数据。

skipFn

skipFn 提供Fn函数为true的数据，比如跳过偶数。

skipWhile

跳过开头函数fn为true的数据。

take

skip的反向操作，读取一部分数据。

takeN

takeN 读取开头N个数据。

takeFn

takeFn 只筛选满足fn的数据。

takeWhile

takeWhile只挑选开头满足fn的数据。

flat

平展(flat)操作是一个有趣的操作。

如果输入是一个channel,channel中的数据还是相同类型的channel， 那么flat将返回一个输出channel,输出channel中的数据是输入的各个channel中的数据。

它与扇入不同，扇入的输入channel在调用的时候就是固定的，并且以数组的方式提供，而flat的输入是一个channel，可以运行时随时的加入channel。

map

map和reduce是一组常用的操作。

map将一个channel映射成另外一个channel， channel的类型可以不同。

因为是go的关键字，所以我们不能命名函数类型为,这里用代替。

比如你可以处理一个公司员工工资的channel， 输出一个扣税之后的员工工资的channel。

reduce

总结

本文列出了channel的一些深入应用的模式，相信通过阅读本文，你可以更加深入的了解Go的channel类型，并在开发中灵活的应用channel。也欢迎你在评论中提出更多的 channel的应用模式。

所有的代码可以在github上找到:smallnest/channels。

参考资料

https://github.com/kat-co/concurrency-in-go-src

https://github.com/campoy/justforfunc/tree/master/27-merging-chans

https://github.com/eapache/channels

https://github.com/LK4D4/trylock

https://stackoverflow.com/questions/36391421/explain-dont-communicate-by-sharing-memory-share-memory-by-communicating

https://github.com/lrita/gosync

https://www.ardanlabs.com/blog/2017/10/the-behavior-of-channels.html

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