`time`?包中有一些有趣的功能可以和通道組合使用。 其中就包含了?`time.Ticker`?結構體，這個對象以指定的時間間隔重復的向通道 C 發送時間值： ~~~ type Ticker struct { C <-chan Time // the channel on which the ticks are delivered. // contains filtered or unexported fields ... } ~~~ 時間間隔的單位是 ns（納秒，int64），在工廠函數?`time.NewTicker`?中以?`Duration`?類型的參數傳入：`func Newticker(dur) *Ticker`。 在協程周期性的執行一些事情（打印狀態日志，輸出，計算等等）的時候非常有用。 調用?`Stop()`?使計時器停止，在?`defer`?語句中使用。這些都很好的適應?`select`?語句: ~~~ ticker := time.NewTicker(updateInterval) defer ticker.Stop() ... select { case u:= <-ch1: ... case v:= <-ch2: ... case <-ticker.C: logState(status) // call some logging function logState default: // no value ready to be received ... } ~~~ `time.Tick()`?函數聲明為?`Tick(d Duration) <-chan Time`，當你想返回一個通道而不必關閉它的時候這個函數非常有用：它以 d 為周期給返回的通道發送時間，d是納秒數。如果需要像下邊的代碼一樣，限制處理頻率（函數?`client.Call()`?是一個 RPC 調用，這里暫不贅述（參見第?[15.9](https://github.com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN/blob/master/eBook/15.9.md)?節）： ~~~ import "time" rate_per_sec := 10 var dur Duration = 1e9 / rate_per_sec chRate := time.Tick(dur) // a tick every 1/10th of a second for req := range requests { <- chRate // rate limit our Service.Method RPC calls go client.Call("Service.Method", req, ...) } ~~~ 這樣只會按照指定頻率處理請求：`chRate`?阻塞了更高的頻率。每秒處理的頻率可以根據機器負載（和/或）資源的情況而增加或減少。 問題 14.1：擴展上邊的代碼，思考如何承載周期請求數的暴增（提示：使用帶緩沖通道和計時器對象）。 定時器（Timer）結構體看上去和計時器（Ticker）結構體的確很像（構造為?`NewTimer(d Duration)`），但是它只發送一次時間，在?`Dration d`?之后。 還有?`time.After(d)`?函數，聲明如下： ~~~ func After(d Duration) <-chan Time ~~~ 在?`Duration d`?之后，當前時間被發到返回的通道；所以它和?`NewTimer(d).C`?是等價的；它類似?`Tick()`，但是?`After()`?只發送一次時間。下邊有個很具體的示例，很好的闡明了?`select`?中?`default`?的作用： 示例 14.11：[timer_goroutine.go](https://github.com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN/blob/master/eBook/examples/chapter_14/timer_goroutine.go)： ~~~ package main import ( "fmt" "time" ) func main() { tick := time.Tick(1e8) boom := time.After(5e8) for { select { case <-tick: fmt.Println("tick.") case <-boom: fmt.Println("BOOM!") return default: fmt.Println(" .") time.Sleep(5e7) } } } ~~~ 輸出： ~~~ . . tick. . . tick. . . tick. . . tick. . . tick. BOOM! ~~~ 習慣用法：簡單超時模式 要從通道?`ch`?中接收數據，但是最多等待1秒。先創建一個信號通道，然后啟動一個?`lambda`?協程，協程在給通道發送數據之前是休眠的： ~~~ timeout := make(chan bool, 1) go func() { time.Sleep(1e9) // one second timeout <- true }() ~~~ 然后使用?`select`?語句接收?`ch`?或者?`timeout`?的數據：如果?`ch`?在 1 秒內沒有收到數據，就選擇到了?`time`?分支并放棄了?`ch`的讀取。 ~~~ select { case <-ch: // a read from ch has occured case <-timeout: // the read from ch has timed out break } ~~~ 第二種形式：取消耗時很長的同步調用 也可以使用?`time.After()`?函數替換?`timeout-channel`。可以在?`select`?中使用以發送信號超時或停止協程的執行。以下代碼，在?`timeoutNs`?納秒后執行?`select`?的?`timeout`?分支時，`client.Call`?不會給通道?`ch`?返回值： ~~~ ch := make(chan error, 1) go func() { ch <- client.Call("Service.Method", args, &reply) } () select { case resp := <-ch // use resp and reply case <-time.After(timeoutNs): // call timed out break } ~~~ 注意緩沖大小設置為 1 是必要的，可以避免協程死鎖以及確保超時的通道可以被垃圾回收。 第三種形式：假設程序從多個復制的數據庫同時讀取。只需要一個答案，需要接收首先到達的答案，`Query`?函數獲取數據庫的連接切片并請求。并行請求每一個數據庫并返回收到的第一個響應： ~~~ func Query(conns []conn, query string) Result { ch := make(chan Result, 1) for _, conn := range conns { go func(c Conn) { select { case ch <- c.DoQuery(query): default: } }(conn) } return <- ch } ~~~ 再次聲明，結果通道?`ch`?必須是帶緩沖的：以保證第一個發送進來的數據有地方可以存放，確保放入的首個數據總會成功，所以第一個到達的值會被獲取而與執行的順序無關。正在執行的協程可以總是可以使用?`runtime.Goexit()`?來停止。 在應用中緩存數據： 應用程序中用到了來自數據庫（或者常見的數據存儲）的數據時，經常會把數據緩存到內存中，因為從數據庫中獲取數據的操作代價很高；如果數據庫中的值不發生變化就沒有問題。但是如果值有變化，我們需要一個機制來周期性的從數據庫重新讀取這些值：緩存的值就不可用（過期）了，而且我們也不希望用戶看到陳舊的數據。