Go并发编程实现数据竞争

目录

• 1.前言
• 2.数据竞争
  • 2.1 示例一
  • 2.2 循环中使用goroutine引用临时变量
  • 2.3 引起变量共享
  • 2.4 不受保护的全局变量
  • 2.5 未受保护的成员变量
  • 2.6 接口中存在的数据竞争
• 3. 总结
• 4 参考

1.前言

虽然在 go 中，并发编程十分简单， 只需要使用 go func() 就能启动一个 goroutine 去做一些事情，但是正是由于这种简单我们要十分当心，不然很容易出现一些莫名其妙的 bug 或者是你的服务由于不知名的原因就重启了。 而最常见的bug是关于线程安全方面的问题，比如对同一个map进行写操作。

2.数据竞争

线程安全是否有什么办法检测到呢？

答案就是 data race tag，go 官方早在 1.1 版本就引入了数据竞争的检测工具，我们只需要在执行测试或者是编译的时候加上 -race 的 flag 就可以开启数据竞争的检测

使用方式如下

go test -race main.go
go build -race

不建议在生产环境 build 的时候开启数据竞争检测，因为这会带来一定的性能损失(一般内存5-10倍，执行时间2-20倍)，当然 必须要 debug 的时候除外。
建议在执行单元测试时始终开启数据竞争的检测

2.1 示例一

执行如下代码，查看每次执行的结果是否一样

2.1.1 测试

代码

package main

import (
 "fmt"
 "sync"
)

var wg sync.WaitGroup
var counter int

func main() {
 // 多跑几次来看结果
 for i := 0; i < 100000; i++ {
  run()
 }
 fmt.Printf("Final Counter: %d\n", counter)
}


func run() {
    // 开启两个 协程，操作
 for i := 1; i <= 2; i++ {
  wg.Add(1)
  go routine(i)
 }
 wg.Wait()
}

func routine(id int) {
 for i := 0; i < 2; i++ {
  value := counter
  value++
  counter = value
 }
 wg.Done()
}

执行三次查看结果，分别是

Final Counter: 399950
Final Counter: 399989
Final Counter: 400000

原因分析：每一次执行的时候，都使用 go routine(i) 启动了两个 goroutine，但是并没有控制它的执行顺序，并不能满足顺序一致性内存模型。

当然由于种种不确定性，所有肯定不止这两种情况，

2.1.2 data race 检测

上面问题的出现在上线后如果出现bug会非常难定位，因为不知道到底是哪里出现了问题，所以我们就要在测试阶段就结合 data race 工具提前发现问题。

使用

go run -race ./main.go

输出: 运行结果发现输出记录太长，调试的时候并不直观，结果如下

main.main()
      D:/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo.go:14 +0x44
==================
Final Counter: 399987
Found 1 data race(s)
exit status 66

2.1.3 data race 配置

在官方的文档当中，可以通过设置 GORACE 环境变量，来控制 data race 的行为， 格式如下:

GORACE="option1=val1 option2=val2"

可选配置见下表

配置

GORACE="halt_on_error=1 strip_path_prefix=/mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/01_data_race" go run -race ./demo.go

输出：

==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x00000064d9c0 by goroutine 8:
  main.routine()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo.go:31 +0x47
 
Previous write at 0x00000064d9c0 by goroutine 7:
  main.routine()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo.go:33 +0x64
 
Goroutine 8 (running) created at:
  main.run()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo.go:24 +0x75
  main.main()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo.go:14 +0x3c
 
Goroutine 7 (finished) created at:
  main.run()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo.go:24 +0x75
  main.main()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo.go:14 +0x3c
==================
exit status 66

说明:结果告诉可以看出 31 行这个地方有一个 goroutine 在读取数据，但是呢，在 33 行这个地方又有一个 goroutine 在写入，所以产生了数据竞争。
然后下面分别说明这两个 goroutine 是什么时候创建的，已经当前是否在运行当中。

2.2 循环中使用goroutine引用临时变量

代码如下：

func main() {
 var wg sync.WaitGroup
 wg.Add(5)
 for i := 0; i < 5; i++ {
  go func() {
   fmt.Println(i)
   wg.Done()
  }()
 }
    wg.Wait()
}

输出：常见的答案就是会输出 5 个 5，因为在 for 循环的 i++ 会执行的快一些，所以在最后打印的结果都是 5
这个答案不能说不对，因为真的执行的话大概率也是这个结果，但是不全。因为这里本质上是有数据竞争，在新启动的 goroutine 当中读取 i 的值，在 main 中写入，导致出现了 data race，这个结果应该是不可预知的，因为我们不能假定 goroutine 中 print 就一定比外面的 i++ 慢，习惯性的做这种假设在并发编程中是很有可能会出问题的

正确示例：将 i 作为参数传入即可，这样每个 goroutine 拿到的都是拷贝后的数据

func main() {
 var wg sync.WaitGroup
 wg.Add(5)
 for i := 0; i < 5; i++ {
  go func(i int) {
   fmt.Println(i)
   wg.Done()
  }(i)
 }
 wg.Wait()
}

2.3 引起变量共享

代码

package main

import "os"

func main() {
 ParallelWrite([]byte("xxx"))
}

// ParallelWrite writes data to file1 and file2, returns the errors.
func ParallelWrite(data []byte) chan error {
 res := make(chan error, 2)

 // 创建/写入第一个文件
 f1, err := os.Create("/tmp/file1")

 if err != nil {
  res <- err
 } else {
  go func() {
   // 下面的这个函数在执行时，是使用err进行判断，但是err的变量是个共享的变量
   _, err = f1.Write(data)
   res <- err
   f1.Close()
  }()
 }

  // 创建写入第二个文件n
 f2, err := os.Create("/tmp/file2")
 if err != nil {
  res <- err
 } else {
  go func() {
   _, err = f2.Write(data)
   res <- err
   f2.Close()
  }()
 }
 return res
}

分析： 使用 go run -race main.go 执行，可以发现这里报错的地方是，21 行和 28 行，有 data race，这里主要是因为共享了 err 这个变量

root@failymao:/mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race# go run -race demo2.go
==================
WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c0001121a0 by main goroutine:
  main.ParallelWrite()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo2.go:28 +0x1dd
  main.main()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo2.go:6 +0x84

Previous write at 0x00c0001121a0 by goroutine 7:
  main.ParallelWrite.func1()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo2.go:21 +0x94

Goroutine 7 (finished) created at:
  main.ParallelWrite()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo2.go:19 +0x336
  main.main()
      /mnt/d/gopath/src/Go_base/daily_test/data_race/demo2.go:6 +0x84
==================
Found 1 data race(s)
exit status 66

修正： 在两个goroutine中使用新的临时变量

_, err := f1.Write(data)
...
_, err := f2.Write(data)
...

2.4 不受保护的全局变量

所谓全局变量是指，定义在多个函数的作用域之外，可以被多个函数或方法进行调用，常用的如 map数据类型

// 定义一个全局变量 map数据类型
var service = map[string]string{}

// RegisterService RegisterService
// 用于写入或更新key-value
func RegisterService(name, addr string) {
 service[name] = addr
}

// LookupService LookupService
// 用于查询某个key-value
func LookupService(name string) string {
 return service[name]
}

要写出可测性比较高的代码就要少用或者是尽量避免用全局变量，使用 map 作为全局变量比较常见的一种情况就是配置信息。关于全局变量的话一般的做法就是加锁，或者也可以使用 sync.Ma

var (
service   map[string]string
serviceMu sync.Mutex
)

func RegisterService(name, addr string) {
 serviceMu.Lock()
 defer serviceMu.Unlock()
 service[name] = addr
}

func LookupService(name string) string {
 serviceMu.Lock()
 defer serviceMu.Unlock()
 return service[name]
}

2.5 未受保护的成员变量

一般讲成员变量 指的是数据类型为结构体的某个字段。 如下一段代码

type Watchdog struct{
    last int64
}

func (w *Watchdog) KeepAlive() {
    // 第一次进行赋值操作
 w.last = time.Now().UnixNano()
}

func (w *Watchdog) Start() {
 go func() {
  for {
   time.Sleep(time.Second)
   // 这里在进行判断的时候，很可能w.last更新正在进行
   if w.last < time.Now().Add(-10*time.Second).UnixNano() {
    fmt.Println("No keepalives for 10 seconds. Dying.")
    os.Exit(1)
   }
  }
 }()
}

使用原子操作atomiic

type Watchdog struct{
    last int64

}

func (w *Watchdog) KeepAlive() {
    // 修改或更新
 atomic.StoreInt64(&w.last, time.Now().UnixNano())
}

func (w *Watchdog) Start() {
 go func() {
  for {
   time.Sleep(time.Second)
   // 读取
   if atomic.LoadInt64(&w.last) < time.Now().Add(-10*time.Second).UnixNano() {
    fmt.Println("No keepalives for 10 seconds. Dying.")
    os.Exit(1)
   }
  }
 }()
}

2.6 接口中存在的数据竞争

一个很有趣的例子 Ice cream makers and data races

package main

import "fmt"

type IceCreamMaker interface {
 // Great a customer.
 Hello()
}

type Ben struct {
 name string
}

func (b *Ben) Hello() {
 fmt.Printf("Ben says, \"Hello my name is %s\"\n", b.name)
}

type Jerry struct {
 name string
}

func (j *Jerry) Hello() {
 fmt.Printf("Jerry says, \"Hello my name is %s\"\n", j.name)
}

func main() {
 var ben = &Ben{name: "Ben"}
 var jerry = &Jerry{"Jerry"}
 var maker IceCreamMaker = ben

 var loop0, loop1 func()

 loop0 = func() {
  maker = ben
  go loop1()
 }

 loop1 = func() {
  maker = jerry
  go loop0()
 }

 go loop0()

 for {
  maker.Hello()
 }
}

这个例子有趣的点在于，最后输出的结果会有这种例子

Ben says, "Hello my name is Jerry"
Ben says, "Hello my name is Jerry"

这是因为我们在maker = jerry这种赋值操作的时候并不是原子的，在上一篇文章中我们讲到过，只有对 single machine word 进行赋值的时候才是原子的，虽然这个看上去只有一行，但是 interface 在 go 中其实是一个结构体，它包含了 type 和 data 两个部分，所以它的复制也不是原子的，会出现问题

type interface struct {
   Type uintptr     // points to the type of the interface implementation
   Data uintptr     // holds the data for the interface's receiver
}

这个案例有趣的点还在于，这个案例的两个结构体的内存布局一模一样所以出现错误也不会 panic 退出，如果在里面再加入一个 string 的字段，去读取就会导致 panic，但是这也恰恰说明这个案例很可怕，这种错误在线上实在太难发现了，而且很有可能会很致命。

3. 总结

使用 go build -race main.go和go test -race ./ 可以测试程序代码中是否存在数据竞争问题

• 善用 data race 这个工具帮助我们提前发现并发错误
• 不要对未定义的行为做任何假设，虽然有时候我们写的只是一行代码，但是 go 编译器可能后面做了很多事情，并不是说一行写完就一定是原子的
• 即使是原子的出现了 data race 也不能保证安全，因为我们还有可见性的问题，上篇我们讲到了现代的 cpu 基本上都会有一些缓存的操作。
• 所有出现了 data race 的地方都需要进行处理

4 参考

https://lailin.xyz/post/go-training-week3-data-race.html#典型案例
https://dave.cheney.net/2014/06/27/ice-cream-makers-and-data-races
http://blog.golang.org/race-detector
https://golang.org/doc/articles/race_detector.html
https://dave.cheney.net/2018/01/06/if-aligned-memory-writes-are-atomic-why-do-we-need-the-sync-atomic-package

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原文链接：https://www.cnblogs.com/failymao/p/15336368.html