前言

在数据结构中，队列遵循着FIFO（先进先出）的规则。在此基础上，人们引申出了“优先级队列”的概念。

优先级队列，是带有优先级属性的队列，所有的队列元素按照优先级进行排序，消费者会先对优先级高的队列元素进行处理。

优先级队列的使用场景也是非常多的。比如，作业调度系统，当一个作业完成后，需要从剩下的作业中取出优先级最高的作业进行处理。又比如，一个商城的用户分为普通用户和vip用户，vip用户更容易抢到那些秒杀商品。

在本文中，我将和大家一起探讨，golang优先级队列的一种实现方案。

你可以收获

golang切片特性
golang map特性
golang并发场景下的解决方案
golang优先级队列的实现思路

正文

内容脉络

为了让大家脑海里有个大致的轮廓，我先把正文的大纲展示出来。

基础知识

在正式开始“优先级队列”这个话题之前，我们首先要明确以下的一些golang特性。

切片的特性
- 元素的有序性
- 非线程安全
map的特性
- 元素的无序性
- 非线程安全
并发场景下的解决方案
- 互斥锁：可以对非线程安全的数据结构创建临界区，一般用于同步场景；
- 管道：可以对非线程安全的数据结构进行异步处理

实现思路

既然，我们了解了golang的一些特性，那么，我们接下来就要明确，如何去实现优先级队列了。

我们都知道，无论是哪一种队列，必然是存在生产者和消费者两个部分，对于优先级队列来说，更是如此。因此，咱们的实现思路，也将从这两个部分来谈。

1、生产者

对于生产者来说，他只需要推送一个任务及其优先级过来，咱们就得根据优先级处理他的任务。

由于，我们不大好判断，到底会有多少种不同的优先级传过来，也无法确定，每种优先级下有多少个任务要处理，所以，我们可以考虑使用map来存储优先级队列。其中key为优先级，value为属于该优先级下的任务队列（即管道） 。

2、消费者

对于消费者来说，他需要获取优先级最高的任务进行消费。

但是，如果只按照上面所说的map来存储优先级队列的话，我们是没法找到优先级最高的任务队列的，因为map的元素是无序的。那么，我们怎么处理这个问题呢？

我们都知道，在golang的数据结构里，切片的元素是具有有序性的。那么，我们只需要将所有的优先级按从小到大的方式，存储在一个切片里，就可以了。等到消费的时候，我们可以先从切片中，取出最大的优先级，然后再根据这个key去优先级队列的map中查询，是不是就可以了？

目标规划

想好了实现思路之后，我们就得对接下来的代码实现做一个规划了。

数据结构
- 存储优先级队列的map
- 存储优先级的切片
- 互斥锁
- 其他…
生产者
- 添加任务到优先级队列
消费者
- 从优先级队列获取任务

步步为营

1、数据流

（1）调用NewPriorityQueue() ，初始化优先级队列对象。

（2）初始化优先级队列map。

（3）开启协程，监听一个接收推送任务的全局管道pushChan。

（4）用户调用Push() ，推送的任务进入pushChan。

（5）推送的任务被加到优先级队列中。

（6）消费者从优先级队列中获取优先级最高的一个任务。

（7）消费者执行任务。

2、数据结构

（1）优先级队列对象

type PriorityQueue struct {mLock      sync.Mutex         // 互斥锁，queues和priorities并发操作时使用queues     map[int]chan *task // 优先级队列mappushChan   chan *task         // 推送任务管道priorities []int              // 记录优先级的切片（优先级从小到大排列）
}

（2）任务对象

type task struct {priority int    // 任务的优先级f        func() // 任务的执行函数
}

3、初始化优先级队列对象

func NewPriorityQueue() *PriorityQueue {pq := &PriorityQueue{queues:   make(map[int]chan *task), // 初始化优先级队列mappushChan: make(chan *task, 100),}return pq
}

当然，在这个过程中，我们需要对pushChan进行监听。如果有任务推送过来，咱们得处理。

func (pq *PriorityQueue) listenPushChan() {for {select {case taskEle := <-pq.pushChan:// TODO 这里接收到推送的任务，并且准备处理}}
}

将这个监听函数放到NewPriorityQueue()中：

func NewPriorityQueue() *PriorityQueue {pq := &PriorityQueue{queues:   make(map[int]chan *task),pushChan: make(chan *task, 100),}// 监听pushChango pq.listenPushChan()return pq
}

4、生产者推送任务

生产者推送任务的时候，我们只需要将任务放到pushChan中：

func (pq *PriorityQueue) Push(f func(), priority int) {pq.pushChan <- &task{f:        f,priority: priority,}
}

5、将推送任务加到优先级队列中

这一步就比较关键了。我们前面谈到，优先级队列最核心的数据结构有两个：优先级队列map和优先级切片。因此，推送任务添加到优先级队列的操作，咱们得分两种情况来看：

（1）之前已经推过相同优先级的任务

这种情况非常简单，咱们其实只要操作优先级队列map就可以了。

func (pq *PriorityQueue) listenPushChan() {for {select {case taskEle := <-pq.pushChan:priority := taskEle.prioritypq.mLock.Lock()if v, ok := pq.queues[priority]; ok {pq.mLock.Unlock()// 之前推送过相同优先级的任务// 将推送的任务塞到对应优先级的队列中v <- taskElecontinue}// todo 之前未推过相同优先级任务的处理...}}
}

（2）之前未推过相同优先级的任务

这种情况会稍微复杂一些。我们不仅要将新的优先级插入到优先级切片正确的位置，而且要将任务添加到对应优先级的队列。

1）将新的优先级插入到优先级切片中

a. 首先，咱们得寻找新优先级在切片中的插入位置。这里，咱们用了二分法。

// 通过二分法寻找新优先级的切片插入位置
func (pq *PriorityQueue) getNewPriorityInsertIndex(priority int, leftIndex, rightIndex int) (index int) {if len(pq.priorities) == 0 {// 如果当前优先级切片没有元素，则插入的index就是0return 0}length := rightIndex - leftIndexif pq.priorities[leftIndex] >= priority {// 如果当前切片中最小的元素都超过了插入的优先级，则插入位置应该是最左边return leftIndex}if pq.priorities[rightIndex] <= priority {// 如果当前切片中最大的元素都没超过插入的优先级，则插入位置应该是最右边return rightIndex + 1}if length == 1 && pq.priorities[leftIndex] < priority && pq.priorities[rightIndex] >= priority {// 如果插入的优先级刚好在仅有的两个优先级之间，则中间的位置就是插入位置return leftIndex + 1}middleVal := pq.priorities[leftIndex+length/2]// 这里用二分法递归的方式，一直寻找正确的插入位置if priority <= middleVal {return pq.getNewPriorityInsertIndex(priority, leftIndex, leftIndex+length/2)} else {return pq.getNewPriorityInsertIndex(priority, leftIndex+length/2, rightIndex)}
}

b. 找到插入位置之后，我们才要插入。在这个过程中，插入位置右侧的元素全部都要向右边移动一位。

// index右侧元素均需要向后移动一个单位
func (pq *PriorityQueue) moveNextPriorities(index, priority int) {pq.priorities = append(pq.priorities, 0)copy(pq.priorities[index+1:], pq.priorities[index:])pq.priorities[index] = priority
}

这样，我们就成功地将新的优先级插入了切片。

2）将推送任务放入优先级队列map也就顺理成章。

// 创建一个新优先级管道
pq.queues[priority] = make(chan *task, 10000)// 将任务塞到新的优先级管道中
pq.queues[priority] <- taskEle

因此，listenPushChan()的代码如下：

func (pq *PriorityQueue) listenPushChan() {for {select {case taskEle := <-pq.pushChan:priority := taskEle.prioritypq.mLock.Lock()if v, ok := pq.queues[priority]; ok {pq.mLock.Unlock()// 将推送的任务塞到对应优先级的队列中v <- taskElecontinue}// 如果这是一个新的优先级，则需要插入优先级切片，并且新建一个优先级的queue// 通过二分法寻找新优先级的切片插入位置index := pq.getNewPriorityInsertIndex(priority, 0, len(pq.priorities)-1)// index右侧元素均需要向后移动一个单位pq.moveNextPriorities(index, priority)// 创建一个新优先级队列pq.queues[priority] = make(chan *task, 10000)// 将任务塞到新的优先级队列中pq.queues[priority] <- taskElepq.mLock.Unlock()}}
}

完成了生产者部分之后，接下来我们看看消费者。

6、消费者消费队列

这里分成两个步骤，首先咱们得拿到最高优先级队列的任务，然后再去执行任务。代码如下：

// 消费者轮询获取最高优先级的任务
func (pq *PriorityQueue) Consume() {for {task := pq.Pop()if task == nil {// 未获取到任务，则继续轮询continue}// 获取到了任务，就执行任务task.f()}
}// 取出最高优先级队列中的一个任务
func (pq *PriorityQueue) Pop() *task {pq.mLock.Lock()defer pq.mLock.Unlock()for i := len(pq.priorities) - 1; i >= 0; i-- {if len(pq.queues[pq.priorities[i]]) == 0 {// 如果当前优先级的队列没有任务，则看低一级优先级的队列中有没有任务continue}// 如果当前优先级的队列里有任务，则取出一个任务。return <-pq.queues[pq.priorities[i]]}// 如果所有队列都没有任务，则返回nullreturn nil
}

7、完整代码

这样，咱们的优先级队列就实现了。下面，我们将完整代码展示。

pq.go

package priority_queueimport ("sync"
)type PriorityQueue struct {mLock      sync.Mutex         // 互斥锁，queues和priorities并发操作时使用queues     map[int]chan *task // 优先级队列mappushChan   chan *task         // 推送任务管道priorities []int              // 记录优先级的切片（优先级从小到大排列）
}type task struct {priority int    // 任务的优先级f        func() // 任务的执行函数
}func NewPriorityQueue() *PriorityQueue {pq := &PriorityQueue{queues:   make(map[int]chan *task),pushChan: make(chan *task, 100),}go pq.listenPushChan()return pq
}func (pq *PriorityQueue) listenPushChan() {for {select {case taskEle := <-pq.pushChan:priority := taskEle.prioritypq.mLock.Lock()if v, ok := pq.queues[priority]; ok {pq.mLock.Unlock()// 将推送的任务塞到对应优先级的队列中v <- taskElecontinue}// 如果这是一个新的优先级，则需要插入优先级切片，并且新建一个优先级的queue// 通过二分法寻找新优先级的切片插入位置index := pq.getNewPriorityInsertIndex(priority, 0, len(pq.priorities)-1)// index右侧元素均需要向后移动一个单位pq.moveNextPriorities(index, priority)// 创建一个新优先级队列pq.queues[priority] = make(chan *task, 10000)// 将任务塞到新的优先级队列中pq.queues[priority] <- taskElepq.mLock.Unlock()}}
}// 插入work
func (pq *PriorityQueue) Push(f func(), priority int) {pq.pushChan <- &task{f:        f,priority: priority,}
}// index右侧元素均需要向后移动一个单位
func (pq *PriorityQueue) moveNextPriorities(index, priority int) {pq.priorities = append(pq.priorities, 0)copy(pq.priorities[index+1:], pq.priorities[index:])pq.priorities[index] = priority
}// 通过二分法寻找新优先级的切片插入位置
func (pq *PriorityQueue) getNewPriorityInsertIndex(priority int, leftIndex, rightIndex int) (index int) {if len(pq.priorities) == 0 {// 如果当前优先级切片没有元素，则插入的index就是0return 0}length := rightIndex - leftIndexif pq.priorities[leftIndex] >= priority {// 如果当前切片中最小的元素都超过了插入的优先级，则插入位置应该是最左边return leftIndex}if pq.priorities[rightIndex] <= priority {// 如果当前切片中最大的元素都没超过插入的优先级，则插入位置应该是最右边return rightIndex + 1}if length == 1 && pq.priorities[leftIndex] < priority && pq.priorities[rightIndex] >= priority {// 如果插入的优先级刚好在仅有的两个优先级之间，则中间的位置就是插入位置return leftIndex + 1}middleVal := pq.priorities[leftIndex+length/2]// 这里用二分法递归的方式，一直寻找正确的插入位置if priority <= middleVal {return pq.getNewPriorityInsertIndex(priority, leftIndex, leftIndex+length/2)} else {return pq.getNewPriorityInsertIndex(priority, leftIndex+length/2, rightIndex)}
}// 取出最高优先级队列中的一个任务
func (pq *PriorityQueue) Pop() *task {pq.mLock.Lock()defer pq.mLock.Unlock()for i := len(pq.priorities) - 1; i >= 0; i-- {if len(pq.queues[pq.priorities[i]]) == 0 {// 如果当前优先级的队列没有任务，则看低一级优先级的队列中有没有任务continue}// 如果当前优先级的队列里有任务，则取出一个任务。return <-pq.queues[pq.priorities[i]]}// 如果所有队列都没有任务，则返回nullreturn nil
}// 消费者轮询获取最高优先级的任务
func (pq *PriorityQueue) Consume() {for {task := pq.Pop()if task == nil {// 未获取到任务，则继续轮询continue}// 获取到了任务，就执行任务task.f()}
}

测试代码pq_test.go：

package priority_queueimport ("fmt""math/rand""testing""time"
)func TestQueue(t *testing.T) {defer func() {if err := recover(); err != nil {fmt.Println(err)}}()pq := NewPriorityQueue()rand.Seed(time.Now().Unix())// 我们在这里，随机生成一些优先级任务for i := 0; i < 100; i++ {a := rand.Intn(10)go func(i int) {pq.Push(func() {fmt.Println("推送任务的编号为：", i)fmt.Println("推送的任务优先级为：", a)fmt.Println("============")}, a)}(i)}// 这里会阻塞，消费者会轮询查询任务队列pq.Consume()
}

发散思维

上面的方案的确是实现了优先级队列，但是，有一种极端情况：如果消费者的消费速度远远小于生产者的生产速度，并且高优先级的任务被不断插入，这样，低优先级的任务就会有“饿死”的风险。

对于这种情况，我们在消费的时候，可以考虑给每一个优先级队列分配一个权重，高优先级的队列有更大的概率被消费，低优先级的概率相对较小。感兴趣的朋友们，可以自己去实现一下。

小结

本文和大家讨论了优先级队列在golang中的一种实现方案，里面应用到了切片、map、互斥锁、管道等诸多golang特性，可以说是一个非常典型的案例。其实，优先级队列在实际的业务场景中使用广泛，其实现方式也不止一种，我们需要根据实际的需求，选择最优解。

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