go 提供了内置函数（waitgroup、pprof、race detector 和 logger）用于监控和调试并发任务，其中 waitgroup 可阻塞当前 goroutine 直到所有任务完成，而 pprof、race detector 和 logger 则用于性能分析、数据竞争检测和日志记录。这使我们能够在并发执行任务时保持可见性和可控性，从而提高应用程序的稳定性和效率。
Go 函数：如何监控和调试并发任务执行
在 Go 中并发执行任务提供了提高应用程序性能和效率的巨大优势。但是，随着并发任务数量的增加，监控和调试它们的执行变得越来越困难。
并发任务监控
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Go 提供了几个内置函数来帮助监控并发任务：
func WaitGroup_Add(n int) func WaitGroup_Done() func WaitGroup_Wait()
WaitGroup 提供了一种机制，可以在所有并发任务完成之前阻塞当前 Goroutine。例如，要在等待 5 个并发任务完成时停止当前 Goroutine 执行，可以使用以下代码：
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(5)
go func() {
// 任务1
wg.Done()
}()
go func() {
// 任务2
wg.Done()
}()
// ...
wg.Wait() // 等待所有任务完成调试并发任务
除了监控外，调试并发任务对于识别和修复问题也至关重要。Go 提供了以下工具来辅助调试：
- pprof：一个用于性能分析和调试的工具，可以收集有关并发任务执行的时间和内存消耗的详细信息。
- race detector：一个静态分析工具，可以检测数据竞争和其他并发问题。
- logger：一个提供日志记录和跟踪功能的标准库包，可用于记录并发任务执行详细信息和故障信息。
实战案例
假设我们有一个并发任务队列，该队列负责处理用户请求。我们可以使用以下代码来监控和调试任务执行：
import (
"sync"
"time"
"log"
)
// 任务队列
type TaskQueue struct {
tasks []func() // 任务列表
wg sync.WaitGroup
}
// 添加任务
func (q *TaskQueue) AddTask(task func()) {
q.tasks = append(q.tasks, task)
q.wg.Add(1)
}
// 执行任务
func (q *TaskQueue) Run() {
for _, task := range q.tasks {
go func(t func()) {
defer q.wg.Done()
t()
}(task)
}
q.wg.Wait()
}
// 主函数
func main() {
// 创建任务队列
q := &TaskQueue{}
// 添加一些测试任务
q.AddTask(func() { time.Sleep(time.Second) })
q.AddTask(func() { log.Println("任务 2 完成！") })
q.AddTask(func() { panic("任务 3 出错！") })
// 运行任务队列
q.Run()
// 处理队列执行后的后续操作
}这个例子演示了如何使用 sync.WaitGroup 监控并发任务执行，以及如何使用 log 包和 panic 记录错误信息进行调试。
