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go 搭建并行处理管道

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采用了CSP(Communication Seuential process)模型
不需要锁, 不需要callback
并发编程 vs 并行计算

1.1 CSP并发模型

CSP模型是上个世纪七十年代提出的，用于描述两个独立的并发实体通过共享的通讯 channel(管道)进行通信的并发模型。 CSP中channel是第一类对象，它不关注发送消息的实体，而关注与发送消息时使用的channel。

1.2 Golang CSP

Golang 就是借用CSP模型的一些概念为之实现并发进行理论支持，其实从实际上出发，go语言并没有，完全实现了CSP模型的所有理论，仅仅是借用了 process和channel这两个概念。process是在go语言上的表现就是 goroutine 是实际并发执行的实体，每个实体之间是通过channel通讯来实现数据共享。

1.3 不需要锁, 不需要callback

go使用CSP模型进行通信, 不需要使用锁, 其实, 这里不需要锁指的是用户在使用go语言进行并发通信的时候不需要使用锁. 也不需要使用callback. 但是, go底层其实还是使用了锁和callback的.

2.1 模拟服务器启动, 打印内容到页面

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    http.HandleFunc("/", func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {
        fmt.Fprintf(writer, "<h1>Hello World %s</h1>", request.FormValue("name"))
    })

    http.ListenAndServe(":8888", nil)
}

这里面需要注意的是启动一个服务器的方式

2.2 主方法main和Hello world方法进行通信, 通信使用的是channel

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    ch := make(chan string)
    for i := 0; i< 5000; i++ {
        go hello(i, ch)
    }

    for {
        str := <-ch
        fmt.Println(str)

    }

    time.Sleep(time.Millisecond)
}

func hello(i int, ch chan string) {
    for {
        ch <- fmt.Sprintf("hello world, %d", i)
    }
}

2.3 内部排序

func main() {

    arr := []int {2, 5, 1, 9, 23, 01}
    sort.Ints(arr)
    for i, v := range arr  {
        fmt.Printf("%d, %d\n", i, v)
    }
}

内部排序使用的是内建函数

2.4 go实现外部排序 pipeline

我们使用外部排序的时候,会用到归并排序, 先来看看什么是归并排序?

将数据分为左右两半, 分别归并排序, 再把两个有序数据归并

上图演示了归并排序中的二路归并. 其实归并排序还可以有三路归并, N路归并

有一个大的集合, 首先将其分为两个小的集合, 使用内部排序对两个小的集合进行内部排序

得到排好序的两个集合, 然后进行归并排序

第一步: 取出两个集合的首元素. 比较, 如果一样, 取左侧元素---->1

第二步: 再次取出两个集合的首元素, 比较, 右侧小--->1

第三步: 再次取出两个集合的首元素, 比较, 左侧小--->2

........

依次类推

接下来,我们的外部排序, 采用二路归并的方式实现.

数据源,来自多方. 比如hadoop中的多个hdfs

然后将数据发送到节点1, 进行二路归并, 归并后的结果在发送到节点2, 再次进行二路归并.......一次类推,直到最后只有一路数据,就是我们要的结果

3. 代码实现

我们使用案例来说明管道的使用

3.1 channel是goroutine和goroutine之间的通信

首先, 将数据放入管道中.....这里有个疑问, 为什么要将数据放入管道中呢?

假如: 这每一个数组都是一个对象, 一个很大的对象, 处理链路比较长. 这时候, 放入管道中. 就可以并发处理了. 不影响后面的流程. 该怎么处理, 就怎么处理.

package pipeline

func ArraySource(arr ...int) chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        for a := range arr  {
            out <- a
        }

        close(out)
    }()
    return out
}

这是一个将数组放入管道的过程. 有两点

创建一个channel. 然后将这个channel return
记住: channel是goroutine和goroutine之间的通信. 我们在给channel赋值的时候, 不能直接赋值, 要将其放在一个单独的goroutine中.
注意: 这里有一个close, 意思是:我把数据向管道中放完了, 没有数据了. 后面取数据的人, 请不要再取了

所以, 这里定义了一个单独的goroutine,用来向管道中存数据

接下来写一个demo, 取数据

package main

import (
    "fmt"
    "test007/pipeline"
    "time"
)

func main() {
    sourceChan := pipeline.ArraySource(1, 4, 8, 2, 19, 5)

    for {
        if data, ok := <- sourceChan; ok {
            fmt.Println("data:", data)
        } else {
            break
        }
    }

    time.Sleep(time.Second * 10)
}

首先, 我将一个数组, 放入管道中.

然后, 从管道中持续不断的去取数据. 所以有一个for死循环. 循环的时候, 使用了ok来判断, 是否还有数据可以取出, 如果没有了, 就退出

注意: 这里使用了close关闭了管道, 所以, 我们就不会不停的取数据.

还有一种方式, 直接有数据取出, 不用我们手动判断

package main

import (
    "fmt"
    "test007/pipeline"
    "time"
)

func main() {
    sourceChan := pipeline.ArraySource(1, 4, 8, 2, 19, 5)
    for v := range sourceChan {
            fmt.Println("data:", v)
    }

    time.Sleep(time.Second * 10)
}

如果使用了range的方式, 从管道中取数据, 那么....必须要手动close, 否则, for循环不知道该何时退出, 将会发生死锁的现象.

为什么死锁呢?

因为, 这里的for循环不知道何时退出, 一直处于等待状态, 后面的代码没有办法执行, 所以就发生了死锁.

那么: 通常情况下, 我们的管道是不会手动close的. 当管道中有数据的时候, 我们就取出, 如果管道中没有数据, 我们就等待. 这个怎么做呢?

也就是说, 我们不会手动close, 如何才能让goroutine一直等待, 直到有数据到来呢? 接收方也使用单独的goroutine, 单独来接收数据.这样就不会阻塞主goroutine了.

package main

import (
    "fmt"
    "test007/pipeline"
    "time"
)

func main() {
    sourceChan := pipeline.ArraySource(1, 4, 8, 2, 19, 5)
    go func() {
        for v := range sourceChan {
            fmt.Println("data:", v)
        }
    }()
    time.Sleep(time.Second * 10)
}

加上一个单独的goroutine为什么不会发生死锁?

我猜: 因为单开一个goroutine去sourceChan中接收数据, 那么....他就不会阻塞主线程向下运行. 单独的goroutine的作用是: 如果有数据, 就处理, 没有, 就等待. 哪怕等一年,两年....它都可以等.

上面这个demo需要记住的重点:

1. channel是goroutine和goroutine之间的通信

2. 如果不想要发生死锁, 那么向channel中放数据和从channel中取数据都要在一个单独的goroutine中进行. 很有可能这两个goroutine永远都不工作, 但是活着, 不会影响主goroutine

3.2 管道是有方向的

管道的输入, 和管道的返回值都是有方向的.

还是上面的demo. 如果ArraySource的返回值是一个 <- chan int, 那么, 表示, 返回的是一个可以取数据的管道. 那么, 后面接收这个返回值的变量, 就不可以向其中放数据

package pipeline

import "time"

func ArraySource(arr ...int) <- chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        for a := range arr  {
            out <- a
        }

        time.Sleep(time.Second * 2)
        out <- 9
        //close(out)
    }()
    return out
}

注意, 这里的返回值类型的管道是可以取数据的管道.

那么像下面这样, 在管道里放数据是不ok的, 直接报错

3.3. 学习定义一个返回值为channel的func

学习老师写管道方法的模板

// 比如: 老师要进行一个sort排序
func Sort(in <-chan int) <- chan int{
    // 第一步: 定义一个chan
    out := make(chan int)
    
    // 第三步: 向管道里放数据, 单独开一个goroutine
    go func() {
        
    }()
    
    // 第二步: return 这个channel
    return out
}

第一步: 定义一个chan of int 类型的管道变量

第二步: 将这个管道变量返回

第三步: 向管道中放数据. 放什么样的数据, 那就是业务逻辑了.

这样定义, 就不会发生死锁. 因为,开一个goroutine是很快的.

3.4 定义排序方法

func InMemSort(in <-chan int) <-chan int {
    // 第一步: 定义一个channel变量
    out := make(chan int)
    
    // 第三步: 向channel中放数据
    go func() {
        var arr []int
        // 管道到这里会阻塞, 等待close以后, 才会退出这个for循环
        // 如果没有close,就会发生死锁
        for v := range in  {
            arr = append(arr, v)
        }
        fmt.Println("arr: ",arr)

        sort.Ints(arr)

        fmt.Println("arr: ",arr)

        for _, v := range arr {
            out <- v
        }
    }()

    // 第二步: 返回这个channel
    return out
}

这个排序方法, 就使用了老师定义一个channel 方法的三个步骤

在第三步: 处理业务. 首先, 从输入的in管道中, 取出数据.

取出数据使用的是for循环. 循环从管道中取数据. 这里会发生阻塞. 直到所有的数据全部都被取出, 且in管道close. 否则, 会无限循环等待下去.

3.5 归并算法, 将两个数组中的数据进行合并

依然采用的是三步走方法,

第一步: 定一个channel变量,

第二步: 返回channel 变量

第三步: 定义goroutine放入数据

func Merge(in1, in2 <-chan int) <-chan int {
    // 第一步: 定义一个管道变量
    out := make(chan int)

    // 第三步: 向管道中放入数据
    go func() {
        // 第四步: 从两个管道中取一个数据
        v1, ok1 := <- in1
        v2, ok2 := <- in2

        // 第五步: 如果能够从任意一个管道中取出数据, 则处理
        for ok1 || ok2 {
            if !ok2 || (ok1 && v1 <= v2) {
                out <- v1
                v1, ok1 = <- in1
            } else {
                out <- v2
                v2, ok2 = <-in2
            }
        }

        // 第六步: 没有数据可以取出来, close管道, 表示已经取完了
        //close(out)
    }()

    // 第二步: 返回这个管道
    return out
}

这里业务逻辑在goroutine里面. 因为是管道. 所以,每次从管道中取一个数据出来, 循环从管道取数据比较.

然后, 我们造两个数组, 测试将两个数组合并

package main

import (
"fmt"
"test007/pipeline"
"time"
)

func main() {
    mergeChan := pipeline.Merge(
        pipeline.InMemSort(pipeline.ArraySource(1, 4, 8, 2, 19, 5)),
        pipeline.InMemSort(pipeline.ArraySource(0, 29, 43, 1, 7, 9)))

    go func() {
        for v := range mergeChan {
            fmt.Println("data:", v)
        }
    }()
    time.Sleep(time.Second * 10)
}

输出结果:

GOROOT=/usr/local/go #gosetup
GOPATH=/Users/luoxiaoli/go #gosetup
/usr/local/go/bin/go build -o /private/var/folders/g2/74np978j3971l2864zdk7lgc0000gn/T/___go_build_main_go_darwin /Users/luoxiaoli/test007/pipeline/pipelinedemo/main.go #gosetup
/private/var/folders/g2/74np978j3971l2864zdk7lgc0000gn/T/___go_build_main_go_darwin #gosetup
arr:  [1 4 8 2 19 5]
arr:  [0 29 43 1 7 9]
arr:  [1 2 4 5 8 19]
arr:  [0 1 7 9 29 43]
data: 0
data: 1
data: 1
data: 2
data: 4
data: 5
data: 7
data: 8
data: 9
data: 19
data: 29
data: 43

Process finished with exit code 0

这里遇到一个问题:

in1中的数据取完了, 发现, 后面的代码就不执行了. 虽然没有发生死锁, 但是, 阻止了后面数据的输出.

究其原因,在这里:

在做内部排序的时候, 排序完了, 没有close. 这样就导致, range 管道的时候, 如果没有数据, 就一直等待, 如果始终没有, 就卡在那里了.

3.6 改变数据源为从文件读取

之前,我们的数据源是自己定义的一个数组ArraySource. 传进来一个数组, 然后, 我们将数组放入管道中进行处理. 如下情况:

func ArraySource(arr ...int) <- chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        for _, a := range arr  {
            out <- a
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

真实情况是. 我们通常是从文件读取数据源, 比如日志文件. 而且, 数据源可能不止一个. 比如: hdfs有n个, 我们要读取n个hdfs数据源.

下面, 我们从文件读取数据源. 这里定义一种通用读取的方式. 不管是什么数据源, 我们都使用reader来读取. 读取的内容, 放入管道中.

/**
 * 从redader中读取数据
 */
func ReaderSource(reader io.Reader) <- chan int{
    out := make(chan int)
    go func() {
        // 这里定义为8个字节, 原因是我的机器是64位的, 所以int也是64位, 那么对应的字节数就是8个字节
        buffer := make([]byte, 8)
        for   {
            // reader返回两个参数, 第一个是读取到的字节数, 第二个是err异常
            n, err := reader.Read(buffer)
            if n > 0  {
                // 如果读到了, 就把读到的东西发给channel
                u := binary.BigEndian.Uint64(buffer)
                out <- int(u)
            }

            if err != nil {
                break
            }
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

接下来, 我们有读取数据源了, 还有最后只进不出的Sink, Sink从管道里读数据, 将读到的数据, 输出

/**
 * 只读数据, 不写数据的, 将读出来的数据打印出来
 * 可以打印到控制台, 也可以写入到文件. 这里就写入到文件
 */
func WriteSink(writer io.Writer, in <-chan int) {
    for v := range in {
        b := make([]byte, 8)
        binary.BigEndian.PutUint64(b, uint64(v))
        writer.Write(b)
    }
}

最后为了方便操作, 我们定义一个生成随机数的代码. 将随机数写入到文件中

/**
 * 生成一个随机数
 */
 func RandomSource(count int) chan int {
     out := make(chan int)
     go func() {
         // 生成count个随机数
        for i := 0; i<count ; i++ {
            out <- rand.Int()
        }

        close(out)
    }()
     return out
 }

下面对以上操作进行一个整合. 整合代码如下:

func main() {
    // 第一步: 造数据, 生成100个随机数, 写入到文件
    const fileName  = "small.in"
    const count = 100
    // 第一步: 将随机生产的数字保存到small.in文件
    // 构造第一个数据源
    file, e := os.Create(fileName)
    if e != nil {
        panic(e)
    }
    defer file.Close()
    dataSource := pipeline.RandomSource(count)
    writer := bufio.NewWriter(file)
    pipeline.WriteSink(writer, dataSource)
    writer.Flush()
    
    // 第二步: 从文件中读取文件内容, 在控制台打印
    // 从第一个数据源读取出数据
    f, e := os.Open(fileName)
    if e != nil {
        panic(e)
    }
    defer f.Close()
    readerSource := pipeline.ReaderSource(bufio.NewReader(f))

    var num = 0
    for rs := range readerSource{
        fmt.Println(rs)
        num ++
        if num > 100 {
            break
        }
    }
}

最后,生成随机数, 就是一个造数据的过程. 我们可以利用这个main方法, 早两类数据, 一个是小数据, 一个是大数据.

其实, 这个部分,就是练习channel. go语言是如何通过channel进行通信的. 每一个部分, 都是channel

3.7 多路合并

接下来,我们实现多路合并, 其实这里的多路合并, 是多个数据源通过传古来, 但最终还是两两进行合并.

/**
 * N个节点两两归并
 */
 func MergeN(inputs ... <-chan int) <-chan int{
     if len(inputs) == 1 {
         return inputs[0]
     }

     middle := len(inputs) / 2
     // 两个两个的合并
     return Merge(MergeN(inputs[:middle]...), MergeN(inputs[middle:]...))
 }

先将输入分为两半, 然后递归再去两半, 直到最后将两个通道数据合并.

3.8 单机外部排序

单机外部排序分为3部分:

1. 读取数据, 将数据进行合并

2. 将数据写入文件

3. 将写入文件的数据读出来

首先来看第一部分: 从文件读取数据, 将数据源两两合并, 最后返回合并后的数据通道

/**
 * @param fileName: 文件名
 * @param fileSize: 文件大小
 * @param chunkCount: 将文件分成多少块
 */
func createPipeline(fileName string, fileSize, chunkCount int) <- chan int{
    pipeline.Init()
    // 每次读取的内容的字节大小
    chunkSize := fileSize/chunkCount
    sortResult := []<-chan int{}
    for i := 0; i < chunkCount; i++ {
        file, e := os.Open(fileName)
        if e != nil {
            panic(e)
        }
        // offset: 从文件的什么位置开始读 whence: 从第几个字符开始读
        file.Seek(int64(chunkSize*i) , 0)

        // 读取文件的内容
        source := pipeline.ReaderSource(bufio.NewReader(file), chunkSize)

        // 在内存中对内容进行排序
        sortResult = append(sortResult, pipeline.InMemSort(source))
    }

    // 合并所有的内部排序后的结果
    return pipeline.MergeN(sortResult...)
}

第二部分: 将数据写入到文件

/**
 * 将合并后的结果写入到文件
 */
func writeToFile(p <- chan int, fileName string) {

    file, e := os.Create(fileName)
    if e != nil {
        panic(e)
    }
    defer file.Close()

    writer := bufio.NewWriter(file)
    defer writer.Flush()

    // 这一步是将读取的内容写入到文件
    pipeline.WriteSink(writer, p)

}

第三部分: 将文件中的数据打印到控制台

func printFile(fileName string) {
    file, e := os.Open(fileName)
    if e != nil {
        panic(e)
    }
    defer file.Close()

    reader := bufio.NewReader(file)
    source := pipeline.ReaderSource(reader, -1)
    count := 0
    for v := range source {
        fmt.Println(v)
        count ++
        if count > 100 {
            break
        }
    }
}

这里, 我们在上面生成了一个512k的文件, 那么最后合并后的数据也应该是512k

大数据是8000000字节, 那么最后合并后也应该是80000000字节.

阶段总结:

通过上面的demo, 可以,所有的方法, 都是通过管道进行通信. 传一个管道到过去, 管道里现在可能没有数据, 那么就等待, 直到有数据了, 才能取出

上面的demo由两部分:

第一部分: 造数据. 随机生成数据, 然后保存到文件

第二部分: 将文件中的数据, 分片读取, 分了4片. 对每一片数据, 进行内部排序, 排序后, n片数据, 在两两归并排序, 最后输出一路数据. 然后将数据输出到文件

如上图分析:

可以看到, 基本都是使用管道进行的通信, 读取数据的时候, 并不是说, 最开始放入一个数据, 到最后, 输出一个数据, 中间有等待的过程.

只要有等待, 那么就可能发生死锁, 所以, 放完了数据, 一定要调用close. 这样, 取数据的一方就不会不停的等待.

这个就是搭建的管道通信方式

还有一个部分就是带有缓冲的管道. 发现,如果管道没有缓冲, 那就, 就要一直等待. 我放一个, 有人取走了,我再放一个, 走人再去走了, 我再放一个, 知道放数据的一边说, 我放完了. 然后, 取数据的一遍就结束了, 不在取了

这样1对1 效率有些低, 因此, 我们将给管道增加一个缓冲, 比如这里增加了1000个数据的缓冲, 也就是里面可以放1000个数据, 这样就大大提高了效率

// 定义一个节点, 处理数据
func InMemSort(in <-chan int) <-chan int {
    // 第一步: 定义一个channel变量
    out := make(chan int, 1000)

    // 第三步: 向channel中放数据
    go func() {
        var arr []int
        // 管道到这里会阻塞, 等待close以后, 才会退出这个for循环
        // 如果没有close,就会发生死锁
        for v := range in  {
            arr = append(arr, v)
        }
        fmt.Println("read data: ", time.Now().Sub(startTime))

        sort.Ints(arr)
        fmt.Println("sorted data: ", time.Now().Sub(startTime))

        for _, v := range arr {
            out <- v
        }
        close(out)
    }()

    // 第二步: 返回这个channel
    return out
}


func Merge(in1, in2 <-chan int) <-chan int {
    // 第一步: 定义一个管道变量
    out := make(chan int, 1000)

    // 第三步: 向管道中放入数据
    go func() {
        // 第四步: 从两个管道中取一个数据
        v1, ok1 := <- in1
        v2, ok2 := <- in2

        // 第五步: 如果能够从任意一个管道中取出数据, 则处理
        for ok1 || ok2 {
            if !ok2 || (ok1 && v1 <= v2) {
                out <- v1
                v1, ok1 = <- in1
            } else {
                out <- v2
                v2, ok2 = <-in2
            }
        }

        // 第六步: 没有数据可以取出来, close管道, 表示已经取完了
        close(out)
        fmt.Println("merged data: ", time.Now().Sub(startTime))
    }()

    // 第二步: 返回这个管道
    return out
}

/**
 * 从redader中读取数据
 * 将reader改为分块读取, 每次读取指定字符长度
 */
func ReaderSource(reader io.Reader, trunkSize int) <- chan int{
    out := make(chan int, 1000)
    go func() {
        // 这里定义为8个字节, 原因是我的机器是64位的, 所以int也是64位, 那么对应的字节数就是8个字节
        buffer := make([]byte, 8)
        readered := 0
        for   {
            // 记录已经读取的个数
            // reader返回两个参数, 第一个是读取到的字节数, 第二个是err异常
            n, err := reader.Read(buffer)
            readered += n
            if n > 0  {
                // 如果读到了, 就把读到的东西发给channel
                u := binary.BigEndian.Uint64(buffer)
                out <- int(u)
            }

            if err != nil || (trunkSize != -1 && readered >= trunkSize){
                break
            }
            //fmt.Println("已读字符数", readered)
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

标红的部分, 增加了管道缓冲, 提高了管道处理的效率

3.9 网络版外部排序

通过上面的排序结果, 我们看到, 一个800M的文件排序时间大概是40-50秒. 其实这个时间并不快, 或者说, 如果不用管道, 那么会更快. 用了管道反而更慢了, 那我们为什么还要用管道呢?

首先, 用了管道为什么会变慢呢? 因为, 管道之间的通信, 有等待的过程. 肯定是要比直接处理要慢的.

第二: 虽然用管道会慢, 但我们依然用它,为什么么? 这里是开启了4路并行处理. 文件一共800M, 那么如果是8G呢?800G呢?我们能用一个线程单独去执行么? 显然不可以. 一定要用这种并行的方式.

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通常服务器的日志都是放在不同的机器上的, 某几台机器接收日志文件. 然后传输给其他机器进行数据处理. 数据处理以后, 在发送给其他机器, 进行数据合并, 最后入库. 这几个步骤可能都发生在不同的机器上. 接下来, 我们就真实模拟一下, 服务器之间, 是如何传输这些数据的.

接下来我们要做的事情是这样的

将InMemSort在内存中排序和ReaderSource读取数据进行合并, 这两个步骤分开. 分别在两个服务器上执行.

原理: 有多少个节点, 就开多少个server, 然后merge节点去接这些server.

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现在要做的有两件事情

1. 从文件读取到的数据, 放入到server中, 然后将数据通过网络发送里给连接到客户端的client

2. 客户端对数据进行Merge后输出到文件

提取第一部分: 将数据源的文件读取后发送到server中

func NetWorkSink(addr string, in <- chan int) {
    // 第一步: 开启服务器的监听端口
    listener, e := net.Listen("tcp", addr)
    if e != nil {
        panic(e)
    }
    go func() {
        defer listener.Close()

        // 第二步: 等待客户端连接
        conn, e := listener.Accept()
        if e != nil {
            panic(e)
        }
        defer conn.Close()

        // 第三步: 将数据通过网络发送出去
        writer := bufio.NewWriter(conn)
        defer writer.Flush()

        WriteSink(writer, in)
    }()

}

将数据发送给连接的客户端

第二部分: 客户端接收到数据后, 读取数据,并发送到通道里面

func NetWorkSource(addr string) <-chan int{
    out := make(chan int)
    go func() {
        conn, e := net.Dial("tcp", addr)
        if e != nil {
            panic(e)
        }
        defer conn.Close()

        reader := bufio.NewReader(conn)
        source := ReaderSource(reader, -1)

        for s := range source {
            out <- s
        }

        close(out)

    }()
    return out
}

接下来创建一个网络pipeline

/**
 * @param fileName: 文件名
 * @param fileSize: 文件大小
 * @param chunkCount: 将文件分成多少块
 */
func createNetWorkPipeline(fileName string, fileSize, chunkCount int) <- chan int{
    pipeline.Init()
    // 每次读取的内容的字节大小
    chunkSize := fileSize/chunkCount
    sortResult := []<-chan int{}
    sortAddr := []string{}
    for i := 0; i < chunkCount; i++ {
        file, e := os.Open(fileName)
        if e != nil {
            panic(e)
        }
        // offset: 从文件的什么位置开始读 whence: 从第几个字符开始读
        file.Seek(int64(chunkSize*i) , 0)

        // 读取文件的内容
        source := pipeline.ReaderSource(bufio.NewReader(file), chunkSize)
        sort := pipeline.InMemSort(source)

        addr := ":" + str