Go by Example 项目中关于WaitGroups的闭包变量捕获问题解析
2025-07-06 05:16:12作者:柯茵沙
引言
在Go语言并发编程中,WaitGroups是一个常用的同步机制,用于等待一组goroutine完成工作。在gobyexample项目的WaitGroups示例代码中,曾经存在一个看似多余但实际上非常重要的代码行,这行代码涉及Go语言中闭包变量捕获的微妙问题。
问题现象
在早期的WaitGroups示例代码中,循环创建goroutine时有这样一段代码:
for i := 1; i <= 5; i++ {
wg.Add(1)
i := i // 这行看似多余的代码
go func() {
defer wg.Done()
worker(i)
}()
}
这段代码中,i := i这行看起来像是重复声明,但实际上它解决了Go语言中一个常见的并发陷阱。
技术背景
在Go 1.22版本之前,循环变量在闭包中的行为是这样的:
- 循环变量
i在每次迭代中会被重用 - goroutine创建时捕获的是变量的引用而非值
- 当goroutine真正执行时,循环可能已经继续,
i的值已经改变
这意味着如果不使用i := i这行代码,所有goroutine可能会使用相同的i值(通常是循环结束时的值),而不是创建goroutine时的值。
解决方案分析
i := i这行代码实际上创建了一个新的局部变量,每个循环迭代都有自己的i副本。这样,当goroutine执行时,它捕获的是这个局部变量的值,而不是循环变量的引用。
这种模式在Go 1.22之前的代码中非常常见,是处理循环中创建goroutine的标准做法。
Go 1.22的改进
从Go 1.22版本开始,语言规范修改了循环变量的行为:
- 每次迭代都会创建新的循环变量实例
- 闭包捕获的是当前迭代的变量值
- 不再需要额外的变量声明来避免捕获问题
因此,在Go 1.22及以后的版本中,可以安全地移除i := i这行代码,示例代码也相应进行了简化。
实际开发建议
- 如果你的项目需要兼容Go 1.21及更早版本,建议保留这种变量捕获模式
- 如果确定使用Go 1.22+,可以简化代码
- 在团队开发中,应该统一代码风格,明确使用的Go版本要求
总结
这个看似简单的代码行背后反映了Go语言在并发编程中的一个重要特性演变。理解这种变化不仅有助于编写正确的并发代码,也能让我们更好地把握Go语言的设计哲学和发展方向。随着Go语言的不断演进,类似的简化会越来越多,但理解其背后的原理仍然至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258