まず、Fan-inの例を見てみましょう。以下のコードでは、3つのソースからデータを収集し、1つのチャネルに集約しています。
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func producer(ch chan<- int, wg *sync.WaitGroup, data []int) {
defer wg.Done()
for _, val := range data {
ch <- val
}
}
func fanIn(channels []<-chan int) <-chan int {
out := make(chan int)
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(len(channels))
for _, ch := range channels {
go func(c <-chan int) {
defer wg.Done()
for val := range c {
out <- val
}
}(ch)
}
go func() {
wg.Wait()
close(out)
}()
return out
}
func main() {
ch1 := make(chan int)
ch2 := make(chan int)
ch3 := make(chan int)
data1 := []int{1, 2, 3}
data2 := []int{4, 5, 6}
data3 := []int{7, 8, 9}
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(3)
go producer(ch1, &wg, data1)
go producer(ch2, &wg, data2)
go producer(ch3, &wg, data3)
go func() {
wg.Wait()
close(ch1)
close(ch2)
close(ch3)
}()
result := fanIn([]<-chan int{ch1, ch2, ch3})
for val := range result {
fmt.Println(val)
}
}次に、Fan-outの例を見てみましょう。以下のコードでは、1つのソースからデータを取得し、4つのゴルーチンで同時に処理します。
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
for job := range jobs {
fmt.Printf("Worker %d processing job %d\n", id, job)
// ここで実際の処理を行う
results <- job * 2 // 処理結果を結果チャネルに送信
}
}
func main() {
jobs := make(chan int)
results := make(chan int)
// ゴルーチンを4つ起動して処理を並行実行
const numWorkers = 4
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(numWorkers)
for i := 1; i <= numWorkers; i++ {
go func(id int) {
defer wg.Done()
worker(id, jobs, results)
}(i)
}
// ジョブを送信
const numJobs = 10
for i := 1; i <= numJobs; i++ {
jobs <- i
}
close(jobs)
// 結果を受信
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 結果を表示
for res := range results {
fmt.Println(res)
}
}Fan-inとFan-outは、Go言語における並行処理と並列処理のパターンです。Fan-inは複数のソースからデータを収集し、1つのチャネルに集約するパターンです。Fan-outは1つのソースからデータを取得し、複数のゴルーチンで同時に処理するパターンです。これらのパターンは、アプリケーションのパフォーマンスやスケーラビリティを向上させるのに役立ちます。
まず、Fan-inの例を見てみましょう。以下のコードでは、3つのソースからデータを収集し、1つのチャネルに集約しています。
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func producer(ch chan<- int, wg *sync.WaitGroup, data []int) {
defer wg.Done()
for _, val := range data {
ch <- val
}
}
func fanIn(channels []<-chan int) <-chan int {
out := make(chan int)
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(len(channels))
for _, ch := range channels {
go func(c <-chan int) {
defer wg.Done()
for val := range c {
out <- val
}
}(ch)
}
go func() {
wg.Wait()
close(out)
}()
return out
}
func main() {
ch1 := make(chan int)
ch2 := make(chan int)
ch3 := make(chan int)
data1 := []int{1, 2, 3}
data2 := []int{4, 5, 6}
data3 := []int{7, 8, 9}
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(3)
go producer(ch1, &wg, data1)
go producer(ch2, &wg, data2)
go producer(ch3, &wg, data3)
go func() {
wg.Wait()
close(ch1)
close(ch2)
close(ch3)
}()
result := fanIn([]<-chan int{ch1, ch2, ch3})
for val := range result {
fmt.Println(val)
}
}次に、Fan-outの例を見てみましょう。以下のコードでは、1つのソースからデータを取得し、4つのゴルーチンで同時に処理します。
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
for job := range jobs {
fmt.Printf("Worker %d processing job %d\n", id, job)
// ここで実際の処理を行う
results <- job * 2 // 処理結果を結果チャネルに送信
}
}
func main() {
jobs := make(chan int)
results := make(chan int)
// ゴルーチンを4つ起動して処理を並行実行
const numWorkers = 4
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(numWorkers)
for i := 1; i <= numWorkers; i++ {
go func(id int) {
defer wg.Done()
worker(id, jobs, results)
}(i)
}
// ジョブを送信
const numJobs = 10
for i := 1; i <= numJobs; i++ {
jobs <- i
}
close(jobs)
// 結果を受信
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 結果を表示
for res := range results {
fmt.Println(res)
}
}このように、Fan-inとFan-outはGo言語で並行処理を行うための便利なパターンです。これらのパターンを活用することで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。