第十八天

waitGroup, 如果有一个协程卡死了, 不返回context处理, 定义超时时间, 和公共状态, 如果出错了, 协程中使用context处理超时, 并且讲公共装填设置为true

在Go语言中，使用sync.WaitGroup配合context包实现带超时和公共状态控制的协程管理时，可以参考以下代码：

package main

import (
    "context"
    "sync"
    "time"
)

// 定义公共状态
var sharedState bool

func worker(id int, ctx context.Context, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()

    // 在协程中处理任务
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            // 若context超时或被取消，退出循环
            sharedState = true
            return
        default:
            // 这里是你的任务逻辑
            time.Sleep(time.Millisecond * 100) // 示例模拟耗时操作
            // 如果在真实场景中遇到可能卡住的地方，也应该在这里定期检查context的状态
            if ctx.Err() != nil {
                return
            }
        }
    }
}

func main() {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 2*time.Second) // 设置超时时间
    defer cancel()

    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(1) // 假设有1个worker协程

    go worker(1, ctx, &wg) // 启动一个可能长时间运行的worker协程

    // 等待所有worker完成，或者context超时
    wg.Wait()

    // 检查公共状态并处理超时情况
    if ctx.Err() == context.DeadlineExceeded || sharedState {
        log.Println("Worker timed out or encountered an error, shared state is now:", sharedState)
    } else {
        log.Println("Worker completed successfully.")
    }
}

在上述代码中，我们首先创建了一个带超时时间的context，然后在worker协程中不断检查该context是否已经到期或被取消。如果到期（超时），则将共享状态标志sharedState设置为true并退出循环。主线程通过WaitGroup等待所有worker完成，然后检查context的错误状态以及sharedState来判断是否发生了超时或其他错误。

这样，即便有一个worker协程卡死，由于设置了超时时间，主线程会在超时后继续执行，并且可以得知是否有worker出现了超时。同时，通过sharedState可以传递错误状态给其他需要了解此信息的组件。

哪些适合内存存储? 哪些适合mysql查询?

内存存储与MySQL查询分别适用于不同场景的数据存储和查询需求，以下是对两者适用场景的概括：

适合内存存储的情况：

1. 高速读写需求：当数据需要频繁读取和修改，并且对读写速度要求极高时，内存存储如Redis、Memcached等NoSQL数据库可以提供亚毫秒级的响应速度。
2. 临时数据存储：如果数据并非长期需要，只是在一段时间内需要高速存取，之后可以丢弃，则内存存储是非常好的选择。
3. 缓存场景：网站的会话存储、页面缓存、热点数据缓存等，都可以利用内存数据库来提高响应速度。
4. 实时分析和计算：内存数据库在处理实时流数据、实时计算和实时分析场景下表现优秀，例如Spark和Flink中的内存计算。
5. 数据结构复杂且需要高效操作：Redis支持丰富的数据结构（如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），适合存储和操作复杂的数据结构。

适合MySQL查询的情况：

1. 持久化存储：需要长期存储并随时访问的历史数据，MySQL等关系型数据库通过将数据持久化到磁盘，确保数据在系统重启后依然存在。
2. 事务支持：对于需要保证ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性的场景，MySQL提供事务处理能力，确保数据的一致性和完整性。
3. 复杂查询：MySQL支持SQL语言，可以处理复杂的查询和联接操作，适用于多表关联、条件筛选、分组、排序、聚合等多种查询需求。
4. 强一致性：在高并发环境下的强一致性要求，MySQL可以通过锁机制和事务隔离级别来保证数据的一致性。
5. 数据规范化和标准化：对于需要进行数据规范化和标准化存储的场景，MySQL等关系型数据库的表格结构非常适合。

总体而言，内存存储适合于对速度要求极高、数据结构相对简单且无需长期保存的场景，而MySQL等关系型数据库更适合于需要持久化、事务支持、复杂查询和高度组织化数据存储的场景。在实际应用中，二者常结合使用，如将热点数据放入内存数据库缓存，同时在MySQL中持久化存储原始数据，以兼顾性能与数据安全性。