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sync - 处理同步需求

golang是一门语言级别支持并发的程序语言。golang中使用go语句来开启一个新的协程。 goroutine是非常轻量的,除了给它分配栈空间,它所占用的内存空间是微乎其微的。

但当多个goroutine同时进行处理的时候,就会遇到比如同时抢占一个资源,某个goroutine等待另一个goroutine处理完某一个步骤之后才能继续的需求。 在golang的官方文档上,作者明确指出,golang并不希望依靠共享内存的方式进行进程的协同操作。而是希望通过管道channel的方式进行。 当然,golang也提供了共享内存,锁,等机制进行协同操作的包。sync包就是为了这个目的而出现的。

sync包中定义了Locker结构来代表锁。

type Locker interface {
    Lock()
    Unlock()
}

并且创造了两个结构来实现Locker接口:Mutex 和 RWMutex。

Mutex就是互斥锁,互斥锁代表着当数据被加锁了之后,除了加锁的程序,其他程序不能对数据进行读操作和写操作。 这个当然能解决并发程序对资源的操作。但是,效率上是个问题。当加锁后,其他程序要读取操作数据,就只能进行等待了。 这个时候就需要使用读写锁。

读写锁分为读锁和写锁,读数据的时候上读锁,写数据的时候上写锁。有写锁的时候,数据不可读不可写。有读锁的时候,数据可读,不可写。 互斥锁就不举例子,读写锁可以看下面的例子:

package main

import (
    "sync"
    "time"
)

var m *sync.RWMutex
var val = 0

func main() {
    m = new(sync.RWMutex)
    go read(1)
    go write(2)
    go read(3)
    time.Sleep(5 * time.Second)
}

func read(i int) {
    m.RLock()
    time.Sleep(1 * time.Second)
    println("val: ", val)
    time.Sleep(1 * time.Second)
    m.RUnlock()
}

func write(i int) {
	m.Lock()
    val = 10
	time.Sleep(1 * time.Second)
	m.Unlock()
}

返回:
val:  0
val:  10

但是如果我们把read中的RLock和RUnlock两个函数给注释了,就返回了:

val:  10
val:  10

这个就是由于读的时候没有加读锁,在准备读取val的时候,val被write函数进行修改了。

临时对象池

当多个goroutine都需要创建同一个对象的时候,如果goroutine过多,可能导致对象的创建数目剧增。 而对象又是占用内存的,进而导致的就是内存回收的GC压力徒增。造成“并发大-占用内存大-GC缓慢-处理并发能力降低-并发更大”这样的恶性循环。 在这个时候,我们非常迫切需要有一个对象池,每个goroutine不再自己单独创建对象,而是从对象池中获取出一个对象(如果池中已经有的话)。 这就是sync.Pool出现的目的了。

sync.Pool的使用非常简单,提供两个方法:Get和Put 和一个初始化回调函数New。

看下面这个例子(取自gomemcache):

// keyBufPool returns []byte buffers for use by PickServer's call to
// crc32.ChecksumIEEE to avoid allocations. (but doesn't avoid the
// copies, which at least are bounded in size and small)
var keyBufPool = sync.Pool{
	New: func() interface{} {
		b := make([]byte, 256)
		return &b
	},
}

func (ss *ServerList) PickServer(key string) (net.Addr, error) {
	ss.mu.RLock()
	defer ss.mu.RUnlock()
	if len(ss.addrs) == 0 {
		return nil, ErrNoServers
	}
	if len(ss.addrs) == 1 {
		return ss.addrs[0], nil
	}
	bufp := keyBufPool.Get().(*[]byte)
	n := copy(*bufp, key)
	cs := crc32.ChecksumIEEE((*bufp)[:n])
	keyBufPool.Put(bufp)

	return ss.addrs[cs%uint32(len(ss.addrs))], nil
}

这是实际项目中的一个例子,这里使用keyBufPool的目的是为了让crc32.ChecksumIEEE所使用的[]bytes数组可以重复使用,减少GC的压力。

但是这里可能会有一个问题,我们没有看到Pool的手动回收函数。 那么是不是就意味着,如果我们的并发量不断增加,这个Pool的体积会不断变大,或者一直维持在很大的范围内呢?

答案是不会的,sync.Pool的回收是有的,它是在系统自动GC的时候,触发pool.go中的poolCleanup函数。

func poolCleanup() {
	for i, p := range allPools {
		allPools[i] = nil
		for i := 0; i < int(p.localSize); i++ {
			l := indexLocal(p.local, i)
			l.private = nil
			for j := range l.shared {
				l.shared[j] = nil
			}
			l.shared = nil
		}
		p.local = nil
		p.localSize = 0
	}
	allPools = []*Pool{}
}

这个函数会把Pool中所有goroutine创建的对象都进行销毁。

那这里另外一个问题也凸显出来了,很可能我上一步刚往pool中PUT一个对象之后,下一步GC触发,导致pool的GET函数获取不到PUT进去的对象。 这个时候,GET函数就会调用New函数,临时创建出一个对象,并存放到pool中。

根据以上结论,sync.Pool其实不适合用来做持久保存的对象池(比如连接池)。它更适合用来做临时对象池,目的是为了降低GC的压力。

连接池性能测试

package main

import (
    "sync"
    "testing"
)

var bytePool = sync.Pool{
    New: newPool,
}

func newPool() interface{} {
    b := make([]byte, 1024)
    return &b
}
func BenchmarkAlloc(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        obj := make([]byte, 1024)
        _ = obj
    }
}

func BenchmarkPool(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        obj := bytePool.Get().(*[]byte)
        _ = obj
        bytePool.Put(obj)
    }
}

文件目录下执行 go test -bench .

E:\MyGo\sync>go test -bench .
testing: warning: no tests to run
PASS
BenchmarkAlloc-4        50000000                39.3 ns/op
BenchmarkPool-4         50000000                25.4 ns/op
ok      _/E_/MyGo/sync  3.345s

通过性能测试可以清楚地看到,使用连接池消耗的CPU时间远远小于每次手动分配内存。

Once

有的时候,我们多个goroutine都要过一个操作,但是这个操作我只希望被执行一次,这个时候Once就上场了。比如下面的例子:

package main

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

func main() {
    var once sync.Once
    onceBody := func() {
        fmt.Println("Only once")
    }
    for i := 0; i < 10; i++ {
        go func() {
            once.Do(onceBody)
        }()
    }
    time.Sleep(3e9)
}

只会打出一次"Only once"。

WaitGroup 和 Cond

一个goroutine需要等待一批goroutine执行完毕以后才继续执行,那么这种多线程等待的问题就可以使用WaitGroup了。

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    wp := new(sync.WaitGroup)
    wp.Add(10);

    for i := 0; i < 10; i++ {
        go func() {
            fmt.Println("done ", i)
            wp.Done()
        }()
    }

    wp.Wait()
    fmt.Println("wait end")
}

还有个sync.Cond是用来控制某个条件下,goroutine进入等待时期,等待信号到来,然后重新启动。比如:

package main

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

func main() {
    locker := new(sync.Mutex)
    cond := sync.NewCond(locker)
    done := false

    cond.L.Lock()

    go func() {
        time.Sleep(2e9)
        done = true
        cond.Signal()
    }()

    if (!done) {
        cond.Wait()
    }

    fmt.Println("now done is ", done);
}

这里当主goroutine进入cond.Wait的时候,就会进入等待,当从goroutine发出信号之后,主goroutine才会继续往下面走。

sync.Cond还有一个BroadCast方法,用来通知唤醒所有等待的gouroutine。


package main

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

var locker = new(sync.Mutex)
var cond = sync.NewCond(locker)

func test(x int) {

    cond.L.Lock() // 获取锁
    cond.Wait()   // 等待通知  暂时阻塞
    fmt.Println(x)
    time.Sleep(time.Second * 1)
    cond.L.Unlock() // 释放锁,不释放的话将只会有一次输出
}
func main() {
    for i := 0; i < 40; i++ {
        go test(i)
    }
    fmt.Println("start all")
    cond.Broadcast() //  下发广播给所有等待的goroutine
    time.Sleep(time.Second * 60)
}

主gouroutine开启后,可以创建多个从gouroutine,从gouroutine获取锁后,进入cond.Wait状态,当主gouroutine执行完任务后,通过BroadCast广播信号。 处于cond.Wait状态的所有gouroutine收到信号后将全部被唤醒并往下执行。需要注意的是,从gouroutine执行完任务后,需要通过cond.L.Unlock释放锁, 否则其它被唤醒的gouroutine将没法继续执行。 通过查看cond.Wait 的源码就明白为什么需要需要释放锁了

func (c *Cond) Wait() {
    c.checker.check()
    if raceenabled {
        raceDisable()
    }
    atomic.AddUint32(&c.waiters, 1)
    if raceenabled {
        raceEnable()
    }
    c.L.Unlock()
    runtime_Syncsemacquire(&c.sema)
    c.L.Lock()
}

Cond.Wait会自动释放锁等待信号的到来,当信号到来后,第一个获取到信号的Wait将继续往下执行并从新上锁,如果不释放锁, 其它收到信号的gouroutine将阻塞无法继续执行。 由于各个Wait收到信号的时间是不确定的,因此每次的输出顺序也都是随机的。

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