# 14.15 漏桶算法 (译者注:翻译遵照原文,但是对于完全没听过这个算法的人来说比较晦涩,请配合代码片段理解) 考虑以下的客户端-服务器结构:客户端协程执行一个无限循环从某个源头(也许是网络)接收数据;数据读取到 `Buffer` 类型的缓冲区。为了避免分配过多的缓冲区以及释放缓冲区,它保留了一份空闲缓冲区列表,并且使用一个缓冲通道来表示这个列表:`var freeList = make(chan *Buffer,100)` 这个可重用的缓冲区队列 (`freeList`) 与服务器是共享的。 当接收数据时,客户端尝试从 `freeList` 获取缓冲区;但如果此时通道为空,则会分配新的缓冲区。一旦消息被加载后,它将被发送到服务器上的 `serverChan` 通道: ```go var serverChan = make(chan *Buffer) ``` 以下是客户端的算法代码: ```go func client() { for { var b *Buffer // Grab a buffer if available; allocate if not select { case b = <-freeList: // Got one; nothing more to do default: // None free, so allocate a new one b = new(Buffer) } loadInto(b) // Read next message from the network serverChan <- b // Send to server } } ``` 服务器的循环则接收每一条来自客户端的消息并处理它,之后尝试将缓冲返回给共享的空闲缓冲区: ```go func server() { for { b := <-serverChan // Wait for work. process(b) // Reuse buffer if there's room. select { case freeList <- b: // Reuse buffer if free slot on freeList; nothing more to do default: // Free list full, just carry on: the buffer is 'dropped' } } } ``` 但是这种方法在 `freeList` 通道已满的时候是行不通的,因为无法放入空闲 `freeList` 通道的缓冲区会被“丢到地上”由垃圾收集器回收(故名:漏桶算法)。 ## 链接 - [目录](directory.md) - 上一节:[并行化大量数据的计算](14.14.md) - 下一节:[对 Go 协程进行基准测试](14.16.md)