Stream 是一个基于 Go 1.18+ 泛型的流式处理库, 它支持并行处理流中的数据. 并行流会将元素平均划分多个的分区, 并创建相同数量的 goroutine 执行, 并且会保证处理完成后流中元素保持原始顺序.
GitHub - xyctruth/stream: A Stream library based on Go 1.18+ Generics (Support Parallel Stream)
安装
需要安装 Go 1.18+ 版本
$ go get github.com/xyctruth/stream
在代码中导入它
import "github.com/xyctruth/stream"
基础
s := stream.NewSliceByOrdered([]string{"d", "a", "b", "c", "a"}).
Filter(func(s string) bool { return s != "b" }).
Map(func(s string) string { return "class_" + s }).
Sort().
Distinct().
ToSlice()
// 需要转换切片元素的类型
s := stream.NewSliceByMapping[int, string, string]([]int{1, 2, 3, 4, 5}).
Filter(func(v int) bool { return v >3 }).
Map(func(v int) string { return "mapping_" + strconv.Itoa(v) }).
Reduce(func(r string, v string) string { return r + v })
类型约束
any 接受任何类型的元素, 所以不能使用 == != > < 比较元素, 导致你不能使用 Sort(), Find()…等函数 ,但是你可以使用 SortFunc(fn), FindFunc(fn)… 代替
type SliceStream[E any] struct {
slice []E
}
stream.NewSlice([]int{1, 2, 3, 7, 1})
comparable 接收的类型可以使用 == != 比较元素, 但仍然不能使用 > < 比较元素, 因此你不能使用 Sort(), Min()…等函数 ,但是你可以使用 SortFunc(fn), MinFunc()… 代替
type SliceComparableStream[E comparable] struct {
SliceStream[E]
}
stream.NewSliceByComparable([]int{1, 2, 3, 7, 1})
constraints.Ordered 接收的类型可以使用 == != > <, 所以可以使用所有的函数
type SliceOrderedStream[E constraints.Ordered] struct {
SliceComparableStream[E]
}
stream.NewSliceByOrdered([]int{1, 2, 3, 7, 1})
类型转换
有些时候我们需要使用 Map ,Reduce 转换切片元素的类型,但是很遗憾目前 Golang 并不支持结构体的方法有额外的类型参数,所有类型参数必须在结构体中声明。在 Golang 支持之前我们暂时使用临时方案解决这个问题。
// SliceMappingStream Need to convert the type of slice elements.
// - E elements type
// - MapE map elements type
// - ReduceE reduce elements type
type SliceMappingStream[E any, MapE any, ReduceE any] struct {
SliceStream[E]
}
s := stream.NewSliceByMapping[int, string, string]([]int{1, 2, 3, 4, 5}).
Filter(func(v int) bool { return v >3 }).
Map(func(v int) string { return "mapping_" + strconv.Itoa(v) }).
Reduce(func(r string, v string) string { return r + v })
并行
Parallel 函数接收一个 goroutines int 参数. 如果 goroutines>1 则开启并行, 否则关闭并行, 默认流是关闭并行的。
并行会将流中的元素平均划分多个的分区, 并创建相同数量的 goroutine 执行, 并且会保证处理完成后流中元素保持原始顺序.
s := stream.NewSliceByOrdered([]string{"d", "a", "b", "c", "a"}).
Parallel(10).
Filter(func(s string) bool {
// 一些耗时操作
return s != "b"
}).
Map(func(s string) string {
// 一些耗时操作
return "class_" + s
}).
ForEach(
func(index int, s string) {
// 一些耗时操作
},
).ToSlice()
并行类型
First: 一旦获得第一个返回值，并行处理就结束.For: AllMatch, AnyMatch, FindFuncALL: 所有元素都需要并行处理，得到所有返回值，然后并行结束.For: Map, FilterAction: 所有元素需要并行处理，不需要返回值.For: ForEach, Action
并行 goroutines
开启并行 goroutine 数量在面对 CPU 操作与 IO 操作有着不同的选择。 一般面对 CPU 操作时 goroutine 数量不需要设置大于 CPU 核心数，而 IO 操作时 goroutine 数量可以设置远远大于 CPU 核心数.
CPU 操作
NewSlice(s).Parallel(goroutines).ForEach(func(i int, v int) {
sort.Ints(newArray(1000)) // 模拟 CPU 耗时操作
})
使用6个cpu核心进行基准测试
go test -run=^$ -benchtime=5s -cpu=6 -bench=^BenchmarkParallelByCPU
goarch: amd64
pkg: github.com/xyctruth/stream
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-8750H CPU @ 2.20GHz
BenchmarkParallelByCPU/no_parallel(0)-6 717 9183119 ns/op
BenchmarkParallelByCPU/goroutines(2)-6 1396 4303113 ns/op
BenchmarkParallelByCPU/goroutines(4)-6 2539 2388197 ns/op
BenchmarkParallelByCPU/goroutines(6)-6 2932 2159407 ns/op
BenchmarkParallelByCPU/goroutines(8)-6 2334 2577405 ns/op
BenchmarkParallelByCPU/goroutines(10)-6 2649 2352926 ns/op
IO 操作
NewSlice(s).Parallel(goroutines).ForEach(func(i int, v int) {
time.Sleep(time.Millisecond) // 模拟 IO 耗时操作
})
使用6个cpu核心进行基准测试
go test -run=^$ -benchtime=5s -cpu=6 -bench=^BenchmarkParallelByIO
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/xyctruth/stream
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-8750H CPU @ 2.20GHz
BenchmarkParallelByIO/no_parallel(0)-6 52 102023558 ns/op
BenchmarkParallelByIO/goroutines(2)-6 100 55807303 ns/op
BenchmarkParallelByIO/goroutines(4)-6 214 27868725 ns/op
BenchmarkParallelByIO/goroutines(6)-6 315 18925789 ns/op
BenchmarkParallelByIO/goroutines(8)-6 411 14439700 ns/op
BenchmarkParallelByIO/goroutines(10)-6 537 11164758 ns/op
BenchmarkParallelByIO/goroutines(50)-6 2629 2310602 ns/op
BenchmarkParallelByIO/goroutines(100)-6 5094 1221887 ns/op