总结下实现思路：

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1. 归并排序：进行集合元素排序（节点），并两两节点归并排序；每个节点元素要求有序的（排序），当然终点最小节点元数个数为1必是有序的；
2. 节点：任务处理单元，归并排序节点是处理输出有序集合任务的单元；文件过大单台机排不了需要多台机集群；
3. 根据粒度，单机版：单任务版每个节点可以是排序方法，并发版每个节点可以是一个线程/协程去处理（异步排序），集群版节点是一个主机；
4. 单机版，不管并发还是非并发，节点采用的是内存共享数据；集群版节点则需要网络连接请求应答来共享数据；
5. go语言异步数据传输通道通过channel实现的；
6. 每个节点将处理的数据异步发送到各自channel中，等待一个主节点获取归并，集群版多了网络的数据传输（在并发版加上网络的接口）。

1. 本地节点 nodes.go：

   package pipeline
   
   import (
   	"encoding/binary"
   	"fmt"
   	"io"
   	"math/rand"
   	"sort"
   	"time"
   )
   
   var startTime time.Time
   
   func Init() {
   	startTime = time.Now()
   }
   
   //内部处理方法
   //这里是排序:异步处理容器元素排序
   func InMemSort(in <-chan int) <-chan int {
   	out := make(chan int, 1024)
   	go func() {
   		a := []int{}
   		for v := range in {
   			a = append(a, v)
   		}
   		fmt.Println("Read done:", time.Since(startTime))
   
   		sort.Ints(a)
   		fmt.Println("InMemSort done:", time.Since(startTime))
   
   		for _, v := range a {
   			out <- v
   		}
   		close(out)
   	}()
   	return out
   }
   
   //两路和并，每路通过内部方法异步处理
   //这里是排序：in1，in2元素需要排好序(经过内部方法InMemSort异步处理)的容器单元(channel 异步容器/队列)
   func Merge(in1, in2 <-chan int) <-chan int {
   	out := make(chan int, 1024)
   	// go func() {
   	// 	v1, ok1 := <-in1
   	// 	v2, ok2 := <-in2
   	// 	for {
   	// 		if ok1 || ok2 {
   	// 			if !ok2 || (ok1 && v1 <= v2) { //v2无值或v1值比v2大
   	// 				out <- v1
   	// 				v1, ok1 = <-in1
   	// 			} else {
   	// 				out <- v2
   	// 				v2, ok2 = <-in2
   	// 			}
   	// 		} else {
   	// 			close(out)
   	// 			break
   	// 		}
   	// 	}
   	// }()
   	go func() {
   		v1, ok1 := <-in1
   		v2, ok2 := <-in2
   		for ok1 || ok2 {
   			if !ok2 || (ok1 && v1 <= v2) { //v2无值或v1值比v2大
   				out <- v1
   				v1, ok1 = <-in1
   			} else {
   				out <- v2
   				v2, ok2 = <-in2
   			}
   		}
   		close(out)
   
   		fmt.Println("Merge done:", time.Since(startTime))
   	}()
   	return out
   }
   
   //读取原数据
   //chunkSize=-1全读
   func ReadSource(r io.Reader, chunkSize int) <-chan int {
   	out := make(chan int, 1024)
   	go func() {
   		buffer := make([]byte, 8) //int长度根据操作系统来的，64位为int64，64位8个字节
   		bytesRead := 0
   		for { //持续读取
   			n, err := r.Read(buffer) //读取一个int 8byte
   			bytesRead += n
   			if n > 0 {
   				out <- int(binary.BigEndian.Uint64(buffer)) //字节数组转int
   			}
   			if err != nil || (chunkSize != -1 && bytesRead >= chunkSize) { //-1全读
   				break
   			}
   		}
   		close(out)
   	}()
   	return out
   }
   
   //写处理后(排序)数据
   func WriteSink(w io.Writer, in <-chan int) {
   	for v := range in {
   		buffer := make([]byte, 8)
   		binary.BigEndian.PutUint64(buffer, uint64(v))
   		w.Write(buffer)
   	}
   }
   
   //随机生成数据源
   func RandomSource(count int) <-chan int {
   	out := make(chan int)
   	go func() {
   		for i := 0; i < count; i++ {
   			out <- rand.Int()
   		}
   		close(out)
   	}()
   	return out
   }
   
   //多路两两归并，每路通过内部方法异步处理
   //这里是排序：ins元素需要排好序(经过内部方法InMemSort异步处理)的容器单元(channel 异步容器/队列)
   func MergeN(ins ...<-chan int) <-chan int {
   	if len(ins) == 1 {
   		return ins[0]
   	}
   	m := len(ins) / 2
   	return Merge(
   		MergeN(ins[:m]...),
   		MergeN(ins[m:]...)) //chennel异步并发归并
   }
   

   
   本文名称：使用Go搭建并行排序处理管道笔记
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