Golang：等待x个时间，然后再次循环，而不启动新的goroutine

我有一个循环，在再次循环之前需要等待一段随机的时间

我所拥有的：

for {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    r := rand.Int()
    //Do stuff
    t, _ := time.ParseDuration(string(r) + "ms")
    time.Sleep(t)
}

---

不幸的是，循环运行多次，就像

time.Sleep

不工作一样。

for

循环不会产生新的goroutine，除非您在循环中显式地这样做。默认情况下，下一个循环仅在上一个循环完成后开始。所以你不需要任何延迟。只需确保在您的周期中不要使用

go

关键字

如果要启动goroutines：

for {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    r := rand.Int()
    //Do stuff in separate goroutine
    go DoStuff()
    t, _ := time.ParseDuration(string(r) + "ms")
    time.Sleep(t)
}

---

这样将启动新的goroutine。

您应该检查当前从

t中丢弃的错误，:=time.ParseDuration

：您传递给睡眠的

time.Duration

处于零值，这将导致函数睡眠0纳秒

更改#1：处理错误 导致：

时间：持续时间无效�ms

由于您直接将整数转换为字符串，因此会弄乱大量您并不真正想要的unicode逻辑

更改2：使用strconv： 结果:

时间：无效持续时间7936209096285811603ms

之所以出现此错误，是因为

time.Duration

使用

int64

表示存储纳秒的时间。您试图传递一个表示毫秒的

int

：大部分时间都会溢出

更改#3：直接分配到持续时间 现在它工作了！我的函数生成的第一个整数是649508928394582529，我将其转换为

time.Duration

（同样，这是纳秒的

int64

）。 这大约是649508928秒：刚刚超过一周

看起来很多。但是请记住，您试图使用生成的

int

作为毫秒：这是10^6倍

变化4：循环外的种子 当我们在做的时候，让我们擦亮一点：

rand.Seed(time.Now().UnixNano())
for {
    r := rand.Int()
    log.Println(r)
    d := time.Duration(r)
    time.Sleep(d)
}

---

说明：伪随机数生成器是一种状态机。你必须给它喂一粒种子，然后它就会永远工作。每次运行时给它一个不同的种子并不能改善它的随机性：它在一个可预测的值（时间）上反复应用相同的算法。通过直接使用

time.Now（）Unix（）

只对PRNG进行一次种子设定，您可以获得相同程度的随机性。剩下的我不明白，

time.Sleep（）

不会启动新的goroutine。好的。我的//Do stuff在第一次迭代中运行一次，在第二次迭代中运行两次，在第三次迭代中运行三次，依此类推……我如何使它每次只运行一次？它还将在0ms到292271 millenia（在64位系统上；在32位系统上最多24天）之间的随机时间内休眠，这看起来可能不是你想要的。引用的代码中没有任何东西会导致你描述的行为，但是没有太多可以继续的。你能提供一个能证明问题的答案吗？你是对的。在意识到这不是睡眠之后，我才明白。谢谢。如果用户需要整数为毫秒，我还将包括

d:=time.Duration（r）*time.millis秒

。他可能会以某种方式限制它，或者随机部分可能只是为了这个问题。

    t, err := time.ParseDuration(strconv.Itoa(r) + "ms")
    if err != nil {
        log.Println(err)
        return
    }

for {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    r := rand.Int()
    log.Println(r)
    d := time.Duration(r)
    time.Sleep(d)
}

rand.Seed(time.Now().UnixNano())
for {
    r := rand.Int()
    log.Println(r)
    d := time.Duration(r)
    time.Sleep(d)
}