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# 14.15 漏桶算法
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（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）
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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)`
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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：
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```go
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var serverChan = make(chan *Buffer)
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```
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以下是客户端的算法代码：
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```go
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func client() {
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for {
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var b *Buffer
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// Grab a buffer if available; allocate if not
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select {
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case b = <-freeList:
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// Got one; nothing more to do
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default:
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// None free, so allocate a new one
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b = new(Buffer)
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}
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loadInto(b) // Read next message from the network
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serverChan <- b // Send to server
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}
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}
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```
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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：
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```go
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func server() {
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for {
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b := <-serverChan // Wait for work.
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process(b)
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// Reuse buffer if there's room.
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select {
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case freeList <- b:
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// Reuse buffer if free slot on freeList; nothing more to do
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default:
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// Free list full, just carry on: the buffer is 'dropped'
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}
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}
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}
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```
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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）
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## 链接
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- [目录](directory.md)
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- 上一节：[并行化大量数据的计算](14.14.md)
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- 下一节：[对 Go 协程进行基准测试](14.16.md)
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