Golang 并发编程指南

发布于:2022-11-09 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)
分享 Golang 并发基础库,扩展以及三方库的一些常见问题、使用介绍和技巧,以及对一些并发库的选择和优化探讨。

go 原生/扩展库

提倡的原则

不要通过共享内存进行通信;相反,通过通信来共享内存。

Goroutine

goroutine 并发模型

调度器主要结构

主要调度器结构是 M,P,G

  1. M,内核级别线程,goroutine 基于 M 之上,代表执行者,底层线程,物理线程
  2. P,处理器,用来执行 goroutine,因此维护了一个 goroutine 队列,里面存储了所有要执行的 goroutine,将等待执行的 G 与 M 对接,它的数目也代表了真正的并发度( 即有多少个 goroutine 可以同时进行 );
  3. G,goroutine 实现的核心结构,相当于轻量级线程,里面包含了 goroutine 需要的栈,程序计数器,以及所在 M 的信息

P 的数量由环境变量中的 GOMAXPROCS 决定,通常来说和核心数对应。

映射关系

用户空间线程和内核空间线程映射关系有如下三种:

  1. N:1
  2. 1:1
  3. M:N

调度图

关系如图,灰色的 G 则是暂时还未运行的,处于就绪态,等待被调度,这个队列被 P 维护

注: 简单调度图如上,有关于 P 再多个 M 中切换,公共 goroutine 队列,M 从线程缓存中创建等步骤没有体现,复杂过程可以参考文章简单了解 goroutine 如何实现

goroutine 使用

  • demo1
    go list.Sort()
     
  • demo2
    funcAnnounce(message string, delay time.Duration) {
    gofunc() {
    time.Sleep(delay)
    fmt.println(message)
    }()
    }
     

channel

channel 特性

创建

// 创建 channel
a := make(chan int)
b := make(chan int, 10)
// 单向 channel
c := make(chan<- int)
d := make(<-chan int)

存入/读取/关闭

tip:

v, ok := <-a  // 检查是否成功关闭(ok = false:已关闭)

channel 使用/基础

use channel
 ci := make(chan int)
cj := make(chan int, 0)
cs := make(chan *os.File, 100)

 c := make(chan int)
go func() {
    list.Sort()
    c <- 1
}()
doSomethingForValue
<- c

 func Server(queue chan *Request) {
 for req := range queue {
      sem <- 1
 go func() {
            process(req)
            <- sem
        }()
    }
}

 func Server(queue chan *Requet) {
 for req := range queue {
      sem <- 1
 go func(req *Request) {
          process(req)
            <- sem
        }(req)
    }
}

 func Serve(queue chan *Request) {
 for req := range queue {
        req := req
        sem <- 1
 go func() {
            process(req)
          <-sem
        }()
    }
}

channel 使用/技巧

等待一个事件,也可以通过 close 一个 channel 就足够了。。

c := make(chan bool)
go func() {
    // close 的 channel 会读到一个零值
    close(c)
}()
<-c

阻塞程序

开源项目【是一个支持集群的 im 及实时推送服务】里面的基准测试的案例

资料领取直通车:Golang云原生最新资料+视频学习路线icon-default.png?t=M85Bhttps://docs.qq.com/doc/DTllySENWZWljdWp4

Go语言学习地址:Golang DevOps项目实战icon-default.png?t=M85Bhttps://ke.qq.com/course/422970?flowToken=1043212

取最快结果

func main() {
 ret := make(chan string, 3)
 for i := 0; i < cap(ret); i++ {
  go call(ret)
 }
    fmt.Println(<-ret)
}
func call(ret chan<- string) {
 // do something
 // ...
 ret <- "result"
}

协同多个 goroutines

注: 协同多个 goroutines 方案很多,这里只展示 channel 的一种。

limits := make(chan struct{}, 2)
for i := 0; i < 10; i++ {
 go func() {
        // 缓冲区满了就会阻塞在这
  limits <- struct{}{}
  do()
  <-limits
 }()
}

搭配 select 操作

for {
 select {
    case a := <- testChanA:
        // todo a
    case b, ok := testChanB:
        // todo b, 通过 ok 判断 tesChanB 的关闭情况
    default:
        // 默认分支
    }
}

main go routinue 确认 worker goroutinue 真正退出的方式

func worker(testChan chan bool) {
    for {
     select {
        // todo some
  // case ...
        case <- testChan:
         testChan <- true
         return
     }
 }
}

func main() {
    testChan := make(chan bool)
    go worker(testChan)
    testChan <- true
    <- testChan
}

关闭的 channel 不会被阻塞

testChan := make(chan bool)
close(testChan)

zeroValue := <- testChan
fmt.Println(zeroValue) // false

testChan <- true // panic: send on closed channel

注: 如果是 buffered channel, 即使被 close, 也可以读到之前存入的值,读取完毕后开始读零值,写入则会触发 panic

nil channel 读取和存入都不会阻塞,close 会 panic

range 遍历 channel

for range
c := make(chan int, 20)
go func() {
 for i := 0; i < 10; i++ {
  c <- i
 }
 close(c)
}()
// 当 c 被关闭后,取完里面的元素就会跳出循环
for x := range c {
 fmt.Println(x)
}

例: 唯一 id

func newUniqueIdService() <-chan string {
 id := make(chan string)
 go func() {
  var counter int64 = 0
  for {
   id <- fmt.Sprintf("%x", counter)
   counter += 1
  }
 }()
 return id
}
func newUniqueIdServerMain()  {
 id := newUniqueIdService()
 for i := 0; i < 10; i++ {
  fmt.Println(<- id)
 }
}

带缓冲队列构造

超时 timeout 和心跳 heart beat

  1. 超时控制
    funcmain() {
    done := do()
    select {
    case <-done:
    // logic
    case <-time.After(3 * time.Second):
    // timeout
    }
    }

    demo
    开源 im/goim 项目中的应用

心跳

 done := make(chan bool)
 defer func() {
 close(done)
 }()
 ticker := time.NewTicker(10 * time.Second)
 go func() {
 for {
 select {
 case <-done:
    ticker.Stop()
 return
 case <-ticker.C:
    message.Touch()
   }
  }
 }()
}

 

多个 goroutine 同步响应

func main() {
 c := make(chan struct{})
 for i := 0; i < 5; i++ {
  go do(c)
 }
 close(c)
}
func do(c <-chan struct{}) {
    // 会阻塞直到收到 close
 <-c
 fmt.Println("hello")
}

利用 channel 阻塞的特性和带缓冲的 channel 来实现控制并发数量

func channel() {
    count := 10 // 最大并发
 sum := 100  // 总数

    c := make(chan struct{}, count)
    sc := make(chan struct{}, sum)
    defer close(c)
    defer close(sc)

    for i:=0; i<sum; i++ {
        c <- struct{}
        go func(j int) {
            fmt.Println(j)
            <- c // 执行完毕,释放资源
            sc <- struct {}{} // 记录到执行总数
        }
    }

    for i:=sum; i>0; i++ {
        <- sc
    }
}

go 并发编程(基础库)

这块东西为什么放到 channel 之后,因为这里包含了一些低级库,实际业务代码中除了 context 之外用到都较少(比如一些锁 mutex,或者一些原子库 atomic),实际并发编程代码中可以用 channel 就用 channel,这也是 go 一直比较推崇得做法  Share memory by communicating; don’t communicate by sharing memory

Mutex/RWMutex

锁,使用简单,保护临界区数据
使用的时候注意锁粒度,每次加锁后都要记得解锁

Mutex demo

package main

import (
 "fmt"
 "sync"
 "time"
)

func main() {
 var mutex sync.Mutex
 wait := sync.WaitGroup{}

 now := time.Now()
 for i := 1; i <= 3; i++ {
  wait.Add(1)
  go func(i int) {
   mutex.Lock()
   time.Sleep(time.Second)
   mutex.Unlock()
   defer wait.Done()
  }(i)
 }
 wait.Wait()
 duration := time.Since(now)
 fmt.Print(duration)
}

结果: 可以看到整个执行持续了 3 s 多,内部多个协程已经被 “锁” 住了。

RWMutex demo

注意: 这东西可以并发读,不可以并发读写/并发写写,不过现在即便场景是读多写少也很少用到这,一般集群环境都得分布式锁了。

package main

import (
 "fmt"
 "sync"
 "time"
)

var m *sync.RWMutex

func init() {
 m = new(sync.RWMutex)
}

func main() {
 go read()
 go read()
 go write()

 time.Sleep(time.Second * 3)
}

func read()  {
 m.RLock()
 fmt.Println("startR")
 time.Sleep(time.Second)
 fmt.Println("endR")
 m.RUnlock()
}
func write()  {
 m.Lock()
 fmt.Println("startW")
 time.Sleep(time.Second)
 fmt.Println("endW")
 m.Unlock()
}

输出:

Atomic

  1. 可以对简单类型进行原子操作
  • int32
  • int64
  • uint32
  • uint64
  • uintptr
  • unsafe.Pointer
  1. 可以进行得原子操作如下
  • 增/减
  • 比较并且交换
    假定被操作的值未曾被改变, 并一旦确定这个假设的真实性就立即进行值替换
  • 载入
    为了原子的读取某个值(防止写操作未完成就发生了一个读操作)
  • 存储
    原子的值存储函数
  • 交换
    原子交换

demo:增

package main

import (
 "fmt"
 "sync"
 "sync/atomic"
)

func main() {
 var sum uint64

 var wg sync.WaitGroup

 for i := 0; i < 100; i++ {
  wg.Add(1)
  go func() {
   for c := 0; c < 100; c++ {
    atomic.AddUint64(&sum, 1)
   }
   defer wg.Done()
  }()
 }

 wg.Wait()
 fmt.Println(sum)
}

结果:

WaitGroup/ErrGroup

waitGroup 是一个 waitGroup 对象可以等待一组 goroutinue 结束,但是他对错误传递,goroutinue 出错时不再等待其他 goroutinue(减少资源浪费) 都不能很好的解决,那么 errGroup 可以解决这部分问题。

注意

  • errGroup 中如果多个 goroutinue 错误,只会获取第一个出错的 goroutinue 的错误信息,后面的则不会被感知到;
  • errGroup 里面没有做 panic 处理,代码要保持健壮

demo: errGroup

package main

import (
 "golang.org/x/sync/errgroup"
 "log"
 "net/http"
)

func main() {
 var g errgroup.Group
 var urls = []string{
  "https://km.woa.com//",
  "errUrl",
 }
 for _, url := range urls {
  url := url
  g.Go(func() error {
   resp, err := http.Get(url)
   if err == nil {
    _ = resp.Body.Close()
   }
   return err
  })
 }
 err := g.Wait()
 if err != nil {
  log.Fatal("getErr", err)
  return
 }
}

结果:

once

保证了传入的函数只会执行一次,这常用在单例模式,配置文件加载,初始化这些场景下。

demo:

times := 10
 var (
  o  sync.Once
  wg sync.WaitGroup
 )
 wg.Add(times)
 for i := 0; i < times; i++ {
  go func(i int) {
   defer wg.Done()
   o.Do(func() {
    fmt.Println(i)
   })
  }(i)
 }
 wg.Wait()

结果:

Context

go 开发已经对他了解了太多
可以再多个 goroutinue 设置截止日期,同步信号,传递相关请求值

对他的说明文章太多了,详细可以跳转看这篇 一文理解 golang context

这边列一个遇到得问题:

  • grpc 多服务调用,级联 cancel
    A -> B -> C
    A 调用 B,B 调用 C,当 A 不依赖 B 请求 C 得结果时,B 请求 C 之后直接返回 A,那么 A,B 间 context 被 cancel,而 C 得 context 也是继承于前面,C 请求直接挂掉,只需要重新搞个 context 向下传就好,记得带上 reqId, logId 等必要信息。

并行

  • 某些计算可以再 CPU 之间并行化,如果计算可以被划分为不同的可独立执行的部分,那么他就是可并行化的,任务可以通过一个 channel 发送结束信号。
    假如我们可以再数组上进行一个比较耗时的操作,操作的值在每个数据上独立,如下:
    type vector []float64

    func (v vector) DoSome(i, n int, u Vector, c chanint) {
    for ; i < n; i ++ {
    v[i] += u.Op(v[i])
    }
    c <- 1
    }
     

我们可以再每个 CPU 上进行循环无关的迭代计算,我们仅需要创建完所有的 goroutine 后,从 channel 中读取结束信号进行计数即可。

并发编程/工作流方案扩展

这部分如需自己开发,内容其实可以分为两部分能力去做
  • 并发编程增强方案
  • 工作流解决方案

需要去解决一些基础问题

  1. 并发编程:
  • 启动 goroutine 时,增加防止程序 panic 能力
  • 去封装一些更简单的错误处理方案,比如支持多个错误返回
  • 限定任务的 goroutine 数量
  1. 工作流:
  • 在每个工作流执行到下一步前先去判断上一步的结果
  • 工作流内嵌入一些拦截器

singlelFlight(go 官方扩展同步包)

一般系统重要的查询增加了缓存后,如果遇到缓存击穿,那么可以通过任务计划,加索等方式去解决这个问题,singleflight 这个库也可以很不错的应对这种问题。
它可以获取第一次请求得结果去返回给相同得请求 核心方法  Do 执行和返回给定函数的值,确保某一个时间只有一个方法被执行。如果一个重复的请求进入,则重复的请求会等待前一个执行完毕并获取相同的数据,返回值 shared 标识返回值 v 是否是传递给重复的调用请求。
一句话形容他的功能,它可以用来归并请求,但是最好加上超时重试等机制,防止第一个  执行 得请求出现超时等异常情况导致同时间大量请求不可用。
场景: 数据变化量小(key 变化不频繁,重复率高),但是请求量大的场景

demo

package main

import (
 "golang.org/x/sync/singleflight"
 "log"
 "math/rand"
 "sync"
 "time"
)

var (
 g singleflight.Group
)

const (
 funcKey = "key"

 times = 5
 randomNum = 100
)

func init() {
 rand.Seed(time.Now().UnixNano())
}

func main() {
 var wg sync.WaitGroup
 wg.Add(times)

 for i := 0; i < times; i++ {
  go func() {
   defer wg.Done()
   num, err := run(funcKey)
   if err != nil {
    log.Fatal(err)
    return
   }
   log.Println(num)
  }()
 }
 wg.Wait()
}

func run(key string) (num int, err error) {
 v, err, isShare := g.Do(key, func() (interface{}, error) {
  time.Sleep(time.Second * 5)
  num = rand.Intn(randomNum) //[0,100)
  return num, nil
 })
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
  return 0, err
 }
 data := v.(int)
 log.Println(isShare)
 return data, nil
}

连续执行 3 次,返回结果如下,全部取了共享得结果:

但是注释掉 time.Sleep(time.Second * 5) 再尝试一次看看。

这次全部取得真实值

实践: 伙伴部门高峰期可以减少 20% 的 Redis 调用, 大大减少了 Redis 的负载

实践

开发案例

注: 下面用到的方案因为开发时间较早,并不一定是以上多种方案中最优的,选择有很多种,使用那种方案只有有所考虑可以自圆其说即可。
建议: 项目中逐渐形成统一解决方案,从混乱到统一,逐渐小团队内对此类逻辑形成统一的一个解决标准,而不是大家对需求之外的控制代码写出各式各样的控制逻辑。

批量校验

  • 场景
    批量校验接口限频单账户最高 100qps/s,整个系统多个校验场景公用一个账户
    限频需要限制批量校验最高为 50~80 qps/s(需要预留令牌供其他场景使用,否则频繁调用批量接口时候其他场景均会失败限频)。
  • 设计
  1. 使用 go routine 来并发进行三要素校验,因为 go routinue,所以每次开启 50 ~ 80 go routine 同时进行单次三要素校验;
  2. 每轮校验耗时 1s,如果所有 routinue 校验后与校验开始时间间隔不满一秒,则需要主动程序睡眠至 1s,然后开始下轮校验;
  3. 因为只是校验场景,如果某次校验失败,最容易的原因其实是校验方异常,或者被其他校验场景再当前 1s 内消耗过多令牌;
    那么整个批量接口返回 err,运营同学重新发起就好。
  • 代码
    代码需要进行的优化点:
  1. sleep 1s 这个操作可以从调用前开始计时,调用完成后不满 1s 补充至 1s,而不是每次最长调用时间 elapsedTime + 1s;
  2. 通道中获取的三要素校验结果顺序和入参数据数组顺序不对应,这里通过两种方案:
  • 加锁(推荐使用,最多不到 100 的竞争者数目,使用锁性能影响微乎其微);
  • 给每个传入 routine 的 element 数组包装,增加一个 key 属性,每个返回的 result 包含 key 通过 key 映射可以得到需要的一个顺序。
  • 分组调用 getElementResponseConcurrent 方法时,传入切片可以省略部分计算,直接使用切片表达式。

elementNum := len(elements)
m := elementNum / 80
n := elementNum % 80
if m < 1 {
 if results, err := getElementResponseConcurrent(ctx, elements, conn, caller); err != nil {
  return nil, err
 } else {
  response.Results = results
  return response, nil
 }
} else {
 results := make([]int64, 0)
 if n != 0 {
  m = m + 1
 }
 var result []int64
 for i := 1; i <= m; i++ {
  if i == m {
   result, err = getElementResponseConcurrent(ctx, elements[(i-1)*80:(i-1)*80+n], conn, caller)
  } else {
   result, err = getElementResponseConcurrent(ctx, elements[(i-1)*80:i*80], conn, caller)
  }
  if err != nil {
   return nil, err
  }
  results = append(results, result...)
 }
 response.Results = results
}
// getElementResponseConcurrent
func getElementResponseConcurrent(ctx context.Context, elements []*api.ThreeElements, conn *grpc.ClientConn,
 caller *api.Caller) ([]int64, error) {
 results := make([]int64, 0)

 var chResult = make(chan int64)
 chanErr := make(chan error)
 defer close(chanErr)
 wg := sync.WaitGroup{}

 faceIdClient := api.NewFaceIdClient(conn)
 for _, element := range elements {
  wg.Add(1)
  go func(element *api.ThreeElements) {
   param := element.Param
   verificationRequest := &api.CheckMobileVerificationRequest{
    Caller:       caller,
    Param:        param,
   }
   if verification, err := faceIdClient.CheckMobileVerification(ctx, verificationRequest); err != nil {
    chanErr <- err
    return
   } else {
    result := verification.Result
    chanErr <- nil 
    chResult <- result
   }
   defer wg.Done()
  }(element)
 }

 for i := 0; i < len(elements); i++ {
  if err := <-chanErr; err != nil {
   return nil, err
  }
  var result = <-chResult
  results = append(results, result)
 }
 wg.Wait()
 time.Sleep(time.Second)
 return results, nil
}

  // getElementResponseConcurrent
  func getElementResponseConcurrent(ctx context.Context, elements []*api.ThreeElements, conn *grpc.ClientConn,
   caller *api.Caller) ([]int64, error) {
   results := make([]int64, 0)

   //创建一个通道
   var chResult = make(chan int64)
   chanErr := make(chan error)
   defer close(chanErr)
   wg := sync.WaitGroup{}

   faceIdClient := api.NewFaceIdClient(conn)
   for _, element := range elements {
    wg.Add(1)
    go func(element *api.ThreeElements) {
     name := element.Name
     mobile := element.Mobile
     idCardType := element.IdCardType
     idCardNumber := element.IdCardNumber

     verificationRequest := &api.CheckMobileVerificationRequest{
      Caller:       caller,
      Mobile:       mobile,
      Name:         name,
      IdCardType:   idCardType,
      IdCardNumber: idCardNumber,
     }
     if verification, err := faceIdClient.CheckMobileVerification(ctx, verificationRequest); err != nil {
      log.Err("CheckMobileVerification fail").Error(err).
       Any("name", name).Any("idCardType", idCardType).Any("idCardNumber", idCardNumber).
       Ctx(ctx).Str("mobile", mobile).Error(err).Line()
      //return nil, transform.Simple("三要素检测失败", errcode.ErrApi)
      //把错误写入通道
      chanErr <- err
      log.Inf("getElementResponseConcurrent in go routine").Error(err).Ctx(ctx).Line()
      return
     } else {
      result := verification.Result
      chanErr <- nil // TODO err
      chResult <- result
      log.Inf("getElementResponseConcurrent in go routine").Any("chResult", result).Ctx(ctx).Line()
     }
     defer wg.Done()
    }(element)
   }

   for i := 0; i < len(elements); i++ {
    log.Inf("getElementResponseConcurrent channel begin").Any("elements", elements).Ctx(ctx).Line()
    // 阻塞式获取,要获取相同次数,否则程序阻塞
    if err := <-chanErr; err != nil {
     return nil, err
    }
    var result = <-chResult
    results = append(results, result)
    log.Inf("getElementResponseConcurrent channel over").Any("elements", elements).Ctx(ctx).Line()
   }

   wg.Wait()
   time.Sleep(time.Second)
   return results, nil
  }

历史数据批量标签

场景: 产品上线一年,逐步开始做数据分析和统计需求提供给运营使用,接入 Tdw 之前是直接采用接口读历史表进行的数据分析,涉及全量用户的分析给用户记录打标签,数据效率较低,所以采用并发分组方法,考虑协程比较轻量,从开始上线时间节点截止当前时间分共 100 组,代码较为简单。
问题: 本次接口不是上线最终版,核心分析方法仅测试环境少量数据就会有 N 多条慢查询,所以这块还需要去对整体资源业务背景问题去考虑,防止线上数据量较大还有慢查询出现 cpu 打满。
func (s ServiceOnceJob) CompensatingHistoricalLabel(ctx context.Context,
 request *api.CompensatingHistoricalLabelRequest) (response *api.CompensatingHistoricalLabelResponse, err error) {
 if request.Key != interfaceKey {
  return nil, transform.Simple("err")
 }

 ctx, cancelFunc := context.WithCancel(ctx)
 var (
  wg = new(sync.WaitGroup)
  userRegisterDb = new(datareportdb.DataReportUserRegisteredRecords)
  startNum = int64(0)
 )
 wg.Add(1)

 countHistory, err := userRegisterDb.GetUserRegisteredCountForHistory(ctx, historyStartTime, historyEndTime)
 if err != nil {
  return nil, err
 }

 div := decimal.NewFromFloat(float64(countHistory)).Div(decimal.NewFromFloat(float64(theNumberOfConcurrent)))
 f, _ := div.Float64()
 num := int64(math.Ceil(f))

 for i := 0; i < theNumberOfConcurrent; i++ {
  go func(startNum int64) {
   defer wg.Done()
   for {
    select {
    case <- ctx.Done():
     return
    default:
     userDataArr, err := userRegisterDb.GetUserRegisteredDataHistory(ctx, startNum, num)
     if err != nil {
      cancelFunc()
     }
     for _, userData := range userDataArr {
      if err := analyseUserAction(userData); err != nil {
       cancelFunc()
      }
     }
    }
   }
  }(startNum)
  startNum = startNum + num
 }
 wg.Wait()

 return response, nil
}func (s ServiceOnceJob) CompensatingHistoricalLabel(ctx context.Context,
 request *api.CompensatingHistoricalLabelRequest) (response *api.CompensatingHistoricalLabelResponse, err error) {
 if request.Key != interfaceKey {
  return nil, transform.Simple("err")
 }

 ctx, cancelFunc := context.WithCancel(ctx)
 var (
  wg = new(sync.WaitGroup)
  userRegisterDb = new(datareportdb.DataReportUserRegisteredRecords)
  startNum = int64(0)
 )
 wg.Add(1)

 countHistory, err := userRegisterDb.GetUserRegisteredCountForHistory(ctx, historyStartTime, historyEndTime)
 if err != nil {
  return nil, err
 }

 div := decimal.NewFromFloat(float64(countHistory)).Div(decimal.NewFromFloat(float64(theNumberOfConcurrent)))
 f, _ := div.Float64()
 num := int64(math.Ceil(f))

 for i := 0; i < theNumberOfConcurrent; i++ {
  go func(startNum int64) {
   defer wg.Done()
   for {
    select {
    case <- ctx.Done():
     return
    default:
     userDataArr, err := userRegisterDb.GetUserRegisteredDataHistory(ctx, startNum, num)
     if err != nil {
      cancelFunc()
     }
     for _, userData := range userDataArr {
      if err := analyseUserAction(userData); err != nil {
       cancelFunc()
      }
     }
    }
   }
  }(startNum)
  startNum = startNum + num
 }
 wg.Wait()

 return response, nil
}

批量发起/批量签署

实现思路和上面其实差不多,都是需要支持批量的特性,基本上现在业务中统一使用多协程处理。

思考

golang 协程很牛 x,协程的数目最大到底多大合适,有什么衡量指标么?

  • 衡量指标,协程数目衡量
    基本上可以这样理解这件事
    • 不要一个请求 spawn 出太多请求,指数级增长。这一点,在第二点会受到加强;
    • 当你生成 goroutines,需要明确他们何时退出以及是否退出,良好管理每个 goroutines
      尽量保持并发代码足够简单,这样 grroutines 得生命周期就很明显了,如果没做到,那么要记录下异常 goroutine 退出的时间和原因
    • 数目的话应该需要多少搞多少,扩增服务而不是限制,限制一般或多或少都会不合理,不仅 delay 更会造成拥堵
    • 注意 协程泄露 问题,关注服务的指标。

使用锁时候正确释放锁的方式

  • 任何情况使用锁一定要切记锁的释放,任何情况!任何情况!任何情况!
    即便是 panic 时也要记得锁的释放,否则可以有下面的情况
    • 代码库提供给他人使用,出现 panic 时候被外部 recover,这时候就会导致锁没释放。

goroutine 泄露预防与排查

一个 goroutine 启动后没有正常退出,而是直到整个服务结束才退出,这种情况下,goroutine 无法释放,内存会飙高,严重可能会导致服务不可用
  • goroutine 的退出其实只有以下几种方式可以做到
    • main 函数退出
    • context 通知退出
    • goroutine panic 退出
    • goroutine 正常执行完毕退出
  • 大多数引起 goroutine 泄露的原因基本上都是如下情况
    • channel 阻塞,导致协程永远没有机会退出
    • 异常的程序逻辑(比如循环没有退出条件)

杜绝:

  • 想要杜绝这种出现泄露的情况,需要清楚的了解 channel 再 goroutine 中的使用,循环是否有正确的跳出逻辑

排查:

  • go pprof 工具
  • runtime.NumGoroutine() 判断实时协程数
  • 第三方库

**案例: **

package main

import (
 "fmt"
 "net/http"
 _ "net/http/pprof"
 "runtime"
 "time"
)

func toLeak() {
 c := make(chan int)
 go func() {
  <-c
 }()
}

func main() {
 go toLeak()

 go func() {
  _ = http.ListenAndServe("0.0.0.0:8080", nil)
 }()

 c := time.Tick(time.Second)
 for range c {
  fmt.Printf("goroutine [nums]: %d\n", runtime.NumGoroutine())
 }
}

输出:

pprof:

复杂情况也可以用其他的可视化工具:

父协程捕获子协程 panic

使用方便,支持链式调用

有锁的地方就去用 channel 优化

有锁的地方就去用 channel 优化,这句话可能有点绝对,肯定不是所有场景都可以做到,但是大多数场景绝 X 是可以的,干掉锁去使用 channel 优化代码进行解耦绝对是一个有趣的事情。

分享一个很不错的优化 demo:

场景:

  • 一个简单的即时聊天室,支持连接成功的用户收发消息,使用 socket;
  • 客户端发送消息到服务端,服务端可以发送消息到每一个客户端。

分析:

  1. 需要一个链接池保存每一个客户端;
  2. 客户端发送消息到服务端,服务端遍历链接池发送给各个客户端
  • 用户断开链接,需要移除链接池的对应链接,否则会发送发错;
  • 遍历发送消息,需要再 goroutine 中发送,不应该被阻塞。

问题:

  • 上述有个针对链接池的并发操作

解决

  • 引入锁
    增加锁机制,解决针对链接池的并发问题
    发送消息也需要去加锁因为要防止出现 panic: concurrent write to websocket connection
    • 导致的问题
      假设网络延时,用户新增时候还有消息再发送中,新加入的用户就无法获得锁了,后面其他的相关操作都会被阻塞导致问题。

使用 channel 优化:

  • 引入 channel
    新增客户端集合,包含三个通道
  • 链接新增通道 registerChan,链接移除通道 unregisterChan,发送消息通道 messageChan。
  1. 使用通道
  • 新增链接,链接丢入 registerChan;
  • 移除链接,链接丢入 unregisterChan;
  • 消息发送,消息丢入 messageChan;

3. 通道消息方法,代码来自于开源项目 :

// 处理所有管道任务
func (room *Room) ProcessTask() {
 log := zap.S()
 log.Info("启动处理任务")
 for {
 select {
 case c := <-room.register:
   log.Info("当前有客户端进行注册")
   room.clientsPool[c] = true
 case c := <-room.unregister:
   log.Info("当前有客户端离开")
 if room.clientsPool[c] {
 close(c.send)
 delete(room.clientsPool, c)
   }
 case m := <-room.send:
 for c := range room.clientsPool {
 select {
 case c.send <- m:
 default:
 break
    }
   }
  }
 }
}

 

结果:

成功使用 channel 替换了锁。