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解决Golang并发工具Singleflight的问题

作者:北戴河游泳  发布时间:2024-04-25 15:07:17 

标签:Golang,并发,Singleflight

前言

前段时间在一个项目里使用到了分布式锁进行共享资源的访问限制,后来了解到Golang里还能够使用singleflight对共享资源的访问做限制,于是利用空余时间了解,将知识沉淀下来,并做分享

文章尽量用通俗的语言表达自己的理解,从入门demo开始,结合源码分析singleflight的重点方法,最后分享singleflight的实际使用方式与需要注意的“坑“。

定义

按照官方文档的定义,singleflight 提供了一个重复的函数调用抑制机制

Package singleflight provides a duplicate function call suppression

用途

通俗的来说就是 singleflight将相同的并发请求合并成一个请求,进而减少对下层服务的压力,通常用于解决缓存击穿的问题

  • 缓存击穿是指: 在高并发的场景中,大量的request同时请求查询一个共享资源(例如Redis缓存的key) ,如果这个共享资源正好过期失效了,就会导致大量相同的request都打到Redis下游的数据库,导致数据库的负载上升。

解决Golang并发工具Singleflight的问题

简单Demo

var (
sfKey1 = "key1"
wg     *sync.WaitGroup
sf     singleflight.Group
nums   = 10
)
func getValueService(key string) { //service
  var val string
  wg = &sync.WaitGroup{}
  wg.Add(nums)
  for idx := 0; idx < nums; idx++ { // 模拟多协程同时请求
     go func(idx int) { // 注意for的一个小坑
        defer wg.Done()
        value, _ := getAndSetCacheNoChan(idx, key) //简化代码,不处理error
        log.Printf("request %v get value: %v", idx, value)
        val = value
     }(idx)
  }
  wg.Wait()
  log.Println("val: ", val)
  return
}
// getValueBySingleflight 使用singleflight取cacheKey对应的value值
func getValueBySingleflight(idx int, cacheKey string) (string, error) {
  log.Printf("idx %v into-cache...", idx)
  // 调用singleflight的Do()方法
  value, _, _ := sf.Do(cacheKey, func() (ret interface{}, err error) {
     log.Printf("idx %v is-setting-cache", idx)
     // 休眠0.1s以捕获并发的相同请求
     time.Sleep(100 * time.Millisecond)
     log.Printf("idx %v set-cache-success!", idx)
     return "myValue", nil
  })
  return value.(string), nil
}

看看实际效果

解决Golang并发工具Singleflight的问题

  • 由结果图可以看到,索引=8的协程第一个进入了Do()方法,其他协程则阻塞住,等到idx=8的协程拿到执行结果后,协程以乱序的形式返回执行结果。

  • 相同key的情况下,singleflight将我们的多个请求合并成1个请求。由1个请求去执行对共享资源的操作。

源码分析

结构

type (
  Group struct { // singleflight实体
     mu sync.Mutex       // 互斥锁
     m  map[string]*call // 懒加载
  }
  call struct {
     wg sync.WaitGroup
     // 存储 调用singleflight.Do()方法返回的结果
     val interface{}
     err error
     // 调用singleflight.Forget(key)时将对应的key从Group.m中删除
     forgotten bool
     // 通俗的理解成singleflight合并的并发请求数
     dups  int
     // 存储 调用singleflight.DoChan()方法返回的结果
     chans []chan<- Result
  }

Result struct {
     Val    interface{}
     Err    error
     Shared bool
  }
)

对外暴露的方法

func Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, err error, shared bool)  
func DoChan(key string, fn func() (interface{}, error)) <-chan Result)
// 将key从Group.m中删除
func Forget(key string)

DoChan()和Do()最大的区别是DoChan()属于异步调用,返回一个channel,解决同步调用时的阻塞问题

重点方法分析

Do

func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, err error, shared bool) {
  g.mu.Lock() // 加互斥锁
  if g.m == nil { // 懒加载map
     g.m = make(map[string]*call)
  }
  if c, ok := g.m[key]; ok { // 检查相同的请求已经是否进入过singleflight
     c.dups++
     g.mu.Unlock()
     c.wg.Wait() // 调用waitGroup的wait()方法阻塞住本次调用,等待第一个进入singleflight的请求执行完毕拿到结果,将本次请求唤醒.
     if e, ok := c.err.(*panicError); ok { //如果调用完成,发生error ,将error上抛
        panic(e)
     } else if c.err == errGoexit {
        runtime.Goexit()
     }
     // 返回调用结果
     return c.val, c.err, true
  }
  c := new(call) // 相同的请求第一次进入singleflight
  c.wg.Add(1)
  g.m[key] = c // new一个call实体,放入singleflight.call这个map
  g.mu.Unlock()
  g.doCall(c, key, fn) //实际执行的函数
  return c.val, c.err, c.dups > 0
}

流程图

解决Golang并发工具Singleflight的问题

由源码可以分析出,最后实际执行我们业务逻辑的函数其实是放到了doCall() 里,我们稍后分析这个函数

Forget

再简单看看Forget()函数,很短.

func (g *Group) Forget(key string) {
  g.mu.Lock()
  if c, ok := g.m[key]; ok {
     c.forgotten = true // key的forgotten标志位记为true
  }
  delete(g.m, key)  // Group.m中删除对应的key
  g.mu.Unlock()
}

doCall

func (g *Group) doCall(c *call, key string, fn func() (interface{}, error)) {
  normalReturn := false
  recovered := false
   //使用双重defer来区分error的类型: panic && runtime.error
  defer func() {
     if !normalReturn && !recovered {
       // fn()发生了panic且fn()中的panic没有被recover掉
       // errGoexit连接runtime.Goexit错误
        c.err = errGoexit
     }
     c.wg.Done()
     g.mu.Lock()
     defer g.mu.Unlock()
     if !c.forgotten { // 检查key是否调用了Forget()
        delete(g.m, key)
     }
     if e, ok := c.err.(*panicError); ok {
        // 如果返回的是 panic 错误,为了避免channel被永久阻塞,我们需要确保这个panic无法被recover
        if len(c.chans) > 0 {
           go panic(e)  // panic无法被恢复
           select {} // 阻塞本goroutinue.
        } else {
           panic(e)
        }
     } else {
        // 将结果正常地返回
        for _, ch := range c.chans {
           ch <- Result{c.val, c.err, c.dups > 0}
        }
     }
  }()
  func() {
     defer func() {
        if !normalReturn {
           // 表示fn()发生了panic()
           // 此时与panic相关的堆栈已经被丢弃(调用的fn()) ,无法通过堆栈跟踪去确定error类型
           if r := recover(); r != nil {
              c.err = newPanicError(r) //new一个新的自定义panic err,往第一个defer抛
           }
        }
     }()
    // 执行我们实际的业务逻辑,并将业务方法的返回值赋给singleflight.call
     c.val, c.err = fn()的val和err属性
     // 如果fn()发生panic,normalReturn无法被赋值为true,而是进入doCall()的第二个defer()
     normalReturn = true
  }()
  // 如果normalResult为false时,表示fn()发生了panic
  // 但是执行到了这一步,表示fn()中的panic被recover了
  if !normalReturn {
     recovered = true // recovered标志位置为true
  }
}

由以上分析可以得出几个重要的结论

  • singleflight主要使用sync.Mutex和sync.WaitGroup进行并发控制.

  • 对于key相同的请求, singleflight只会处理的一个进入的请求,后续的请求都会使用waitGroup.wait()将请求阻塞

  • 使用双重defer()区分了panic和runtime.Goexit错误,如果返回的是一个panic错误,group.c.chans会发生阻塞,那么需要抛出这个panic且确保其无法被recover

实际使用

分享一段实际项目中使用singleflight结合本地缓存的代码模版

func (s Service) getDataBySingleFlight(ctx  context.Context) (entity.List, error) {
   // 1. 从localCache查
   resData, err := local_cache.Get(ctx, key)
   if err != nil {
      log.Fatalln()
      return resData, err
   }
   if resData != nil {
      return resData, nil
   }
   // 2. localCache无数据,从redis查
   resData, err = srv.rdsRepo.Get()
   if err != nil && err != redis.Nil {
      // redis错误
      log.Fatalln()
      return resData, err
   } else if redis.Nil == err {
          // redis无数据 ,查db
          resData, err, _ = singleFlight.Do(key, func() (interface{}, error) {
          // 构建db查询条件
         searchConn := entity.SearchInfo{}
          //  建议休眠0.1s 捕获0.1s内的重复请求
         time.Sleep(100 * time.Millisecond)
          // 4. 查db
         data, err := srv.dBRepo.GetByConn(ctx, searchConn)
         if err != nil {
            log.Fatalln()
            return data, err
         }
          // 5. 回写localCache && redisCache
         err = local_cache.Set(ctx, data)
         if err != nil {
            log.Fatalln()
         }
         err = srv.rdsRepo.Set(ctx, data)
         if err != nil {
            log.Fatalln()
         }
     // 返回db数据,回写cache的error不上抛
     return data, nil
  })
  return resData, err
}
return resData, nil

弊端与解决方案

singleflight当然不是解决问题的银弹,在使用的过程中有一些&ldquo;坑&rdquo;需要我们注意

  • Do()方法是一个同步调用的方法,无法处理下游服务调用的超时情况

解决方案:

使用singleflight的doChan()方法,在service层使用 channel+select 做超时控制.

func enterGetAndSetCacheWithChan(ctx context.Context, key string) (str string, err error) {
  tag := "enterGetAndSetCacheWithChan"
  sonCtx, _ := context.WithTimeout(ctx, 2 * time.Second)
  val := ""
  nums := 10 //协程数
  wg = &sync.WaitGroup{}
  wg.Add(nums)
  for idx := 0; idx < nums; idx++ {
     go func() {
        defer wg.Done()
        val, err = getAndSetCacheWithChan(sonCtx, idx, key)
        if err != nil {
           log.Printf("err:[%+v]", err)
           return
        }
        str = val
     }()
  }
  wg.Wait()
  log.Printf("tag:[%s] val:[%s]", tag, val)
  return
}
func getAndSetCacheWithChan(ctx context.Context, idx int, cacheKey string) (string, error) {
  tag := "getAndSetCacheWithChan"
  log.Printf("tag: %s ;idx %d into-cache...", tag, idx)
  ch := sf.DoChan(cacheKey, func() (ret interface{}, err error) { // do的入参key,可以直接使用缓存的key,这样同一个缓存,只有一个协程会去读DB
     log.Printf("idx %v is-setting-cache", idx)
     time.Sleep(100 * time.Millisecond)
     log.Printf("idx %v set-cache-success!", idx)
     return "myValue", nil
  })
  for { // 选择 context + select 超时控制
     select {
     case <-ctx.Done():
        return "", errors.New("ctx-timeout") // 根据业务逻辑选择上抛 error
     case data, _ := <-ch:
        return data.Val.(string), nil
     default:
     }
  }
}
  • 如果第一个请求失败了,那么所有等待的请求都会返回同一个error

解决方案

根据实际情况,结合下游服务调用耗时与下游实际能支持的QPS等数据,对key做定时Forget()。

go func() {
      time.Sleep(100 * time.Millisecond)
      g.Forget(key)
  }()

参考文章

singleflight双重defer: developer.51cto.com/article/652&hellip;

来源:https://juejin.cn/post/7093859835694809125

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