Swoole中协程并发Map操作配置

先说结论：array_map 本身不会阻塞协程——它根本就是个纯粹的CPU运算，没有I/O等待，不会触发协程挂起。但问题在于，它也不会有任何并发效果。你用 go() 把它包起来，本质上还是串行执行，因为这条路上压根没有“让出控制权”的站点。

真正需要并发 map 的场景，其实是“对每个元素发起网络请求、查数据库、读文件”这类I/O操作。这时再靠 array_map 就完全不现实了，必须手动拆成协程任务来调度。

• 错误示范：array_map(fn($x) => $redis->get($x), $keys) —— 这会阻塞整个协程（除非你已经启用了 SWOOLE_HOOK_ALL 并且 $redis 是协程客户端）
• 正确方向：go() + Channel 或 SwooleCoroutineWaitGroup 来控制并发粒度

如何实现可控并发的 map-like 操作

Swoole 没有内置的“协程版 array_map”，但用几行代码自己模拟并不复杂。关键在于控制并发数量、收集结果、处理异常。来看一个例子：对1000个key并发查Redis，同时最多只跑10个协程。

$sem = new SwooleCoroutineChannel(10);  // 容量10，当作信号量
for ($i = 0; $i < 10; $i++) { $sem->push(true); }

$results = [];
$wg = new SwooleCoroutineWaitGroup();
$wg->add(count($keys));

foreach ($keys as $key) {
    go(function () use ($key, $redis, $sem, $wg, &$results) {
        $sem->pop();  // 获取一个并发槽位
        try {
            $results[$key] = $redis->get($key);
        } catch (Throwable $e) {
            $results[$key] = null;
        } finally {
            $sem->push(true);  // 归还槽位
            $wg->done();
        }
    });
}
$wg->wait();

不用 Channel 当然也能做，但容易把协程数直接打满，压垮连接池甚至远端服务。另外，别想着用 array_walk 或 foreach 直接套 go() 就完事——没有节流的情况下，max_coroutine 超标报错或静默失败都是家常便饭。还有一点，结果的顺序不保证，如果需要保序，最好用索引键存结果，最后再按原数组顺序重组。

为什么开了 enable_coroutine 还是慢？检查这三个点

很多人的配置看起来没问题，enable_coroutine = true 也写了，但实际就是跑不快。这通常是三个常见坑造成的。

• 第一，SwooleRuntime::enableCoroutine() 必须在 Server->start() 之前调用，而且推荐传 SWOOLE_HOOK_ALL。光在 set() 里写 enable_coroutine = true 远远不够。
• 第二，worker_num 设得太高（比如32），再配上 enable_coroutine = true，结果就是多余进程抢事件循环，CPU空转、延迟飙升。
• 第三，用了传统的 PDO 或 cURL 同步客户端——即使协程开了，I/O依然会阻塞，整个 worker 直接卡死。

最稳妥的组合是：worker_num = 1～4、max_coroutine = 3000～10000（按内存预留）、SwooleRuntime::enableCoroutine(SWOOLE_HOOK_ALL)，配合协程化的 Redis/MySQL 客户端。

map 操作中 DB 连接复用的坑

协程之间绝对不能共享同一个数据库连接对象。一个 SwooleCoroutineMySQL 实例只能在一个协程里安全使用。

• 错误做法：创建一个全局 $db，所有协程都调 $db->query() → 数据错乱、连接断开、返回空结果都算轻的。
• 正确做法：用连接池。每次从池里 pop() 一个连接，用完再 push() 回去。或者每个协程新建连接（开销略高但足够简单）。
• 注意：连接池的 size 必须 ≥ 并发协程数，否则 pop() 会阻塞，等于变回串行。

连接池也不是万能药。如果单次查询本身就慢（比如没走索引），并发再多也救不了。所以还是那句话：先优化 SQL，再考虑上并发。