通过 SingleFlight 模式学习 Go 并发编程

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 通过 SingleFlight 模式学习 Go 并发编程

最近接触到微服务框架go-zero,翻看了整个框架代码,发现结构清晰、代码简洁,所以决定阅读源码学习下,本次阅读的源码位于core/syncx/singleflight.go

go-zeroSingleFlight的作用是:将并发请求合并成一个请求,以减少对下层服务的压力。

应用场景

  1. 查询缓存时,合并请求,提升服务性能。假设有一个 IP 查询的服务,每次用户请求先在缓存中查询一个 IP 的归属地,如果缓存中有结果则直接返回,不存在则进行 IP 解析操作。

如上图所示,n 个用户请求查询同一个 IP(8.8.8.8)就会对应 n 个 Redis 的查询,在高并发场景下,如果能将 n 个 Redis 查询合并成一个 Redis 查询,那么性能肯定会提升很多,而 SingleFlight就是用来实现请求合并的,效果如下:

  1. 防止缓存击穿。

缓存击穿问题是指:在高并发的场景中,大量的请求同时查询一个 key ,如果这个 key 正好过期失效了,就会导致大量的请求都打到数据库,导致数据库的连接增多,负载上升。

通过SingleFlight可以将对同一个Key的并发请求进行合并,只让其中一个请求到数据库进行查询,其他请求共享同一个结果,可以很大程度提升并发能力。

应用方式

直接上代码:

func main() {
  round := 10
  var wg sync.WaitGroup
  barrier := syncx.NewSingleFlight()
  wg.Add(round)
  for i := 0; i < round; i++ {
    go func() {
      defer wg.Done()
      // 启用10个协程模拟获取缓存操作
      val, err := barrier.Do("get_rand_int", func() (interface{}, error) {
        time.Sleep(time.Second)
        return rand.Int(), nil
      })
      if err != nil {
        fmt.Println(err)
      } else {
        fmt.Println(val)
      }
    }()
  }
  wg.Wait()
}

以上代码,模拟 10 个协程请求 Redis 获取一个 key 的内容,代码很简单,就是执行Do()方法。其中,接收两个参数,第一个参数是获取资源的标识,可以是 redis 中缓存的 key,第二个参数就是一个匿名函数,封装好要做的业务逻辑。最终获得的结果如下:

5577006791947779410
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从上看出,10个协程都获得了同一个结果,也就是只有一个协程真正执行了rand.Int()获取了随机数,其他的协程都共享了这个结果。

源码解析

先看代码结构:

type (
  // 定义接口,有2个方法 Do 和 DoEx,其实逻辑是一样的,DoEx 多了一个标识,主要看Do的逻辑就够了
  SingleFlight interface {
    Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error)
    DoEx(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, bool, error)
  }
  // 定义 call 的结构
  call struct {
    wg  sync.WaitGroup // 用于实现通过1个 call,其他 call 阻塞
    val interface{}    // 表示 call 操作的返回结果
    err error          // 表示 call 操作发生的错误
  }
  // 总控结构,实现 SingleFlight 接口
  flightGroup struct {
    calls map[string]*call // 不同的 call 对应不同的 key
    lock  sync.Mutex       // 利用锁控制请求
  }
)

然后看最核心的Do方法做了什么事情:

func (g *flightGroup) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
  c, done := g.createCall(key)
  if done {
    return c.val, c.err
  }
  g.makeCall(c, key, fn)
  return c.val, c.err
}

代码很简洁,利用g.createCall(key)对 key 发起 call 请求(其实就是做一件事情),如果此时已经有其他协程已经在发起 call 请求就阻塞住(done 为 true 的情况),等待拿到结果后直接返回。如果 done 是 false,说明当前协程是第一个发起 call 的协程,那么就执行g.makeCall(c, key, fn)真正地发起 call 请求(此后的其他协程就阻塞在了g.createCall(key))。

从上图可知,其实关键就两步:

  1. 判断是第一个请求的协程(利用map)
  2. 阻塞住其他所有协程(利用 sync.WaitGroup)

来看下g.createCall(key)如何实现的:

func (g *flightGroup) createCall(key string) (c *call, done bool) {
  g.lock.Lock()
  if c, ok := g.calls[key]; ok {
    g.lock.Unlock()
    c.wg.Wait()
    return c, true
  }
  c = new(call)
  c.wg.Add(1)
  g.calls[key] = c
  g.lock.Unlock()
  return c, false
}

先看第一步:判断是第一个请求的协程(利用map)

g.lock.Lock()
if c, ok := g.calls[key]; ok {
  g.lock.Unlock()
  c.wg.Wait()
  return c, true
}

此处判断 map 中的 key 是否存在,如果已经存在,说明已经有其他协程在请求了,当前这个协程只需要等待,等待是利用了sync.WaitGroupWait()方法实现的,此处还是很巧妙的。要注意的是,map 在 Go 中是非并发安全的,所以需要加锁。

再看第二步:阻塞住其他所有协程(利用 sync.WaitGroup)

c = new(call)
c.wg.Add(1)
g.calls[key] = c

因为是第一个发起 call 的协程,所以需要 new 这个 call,然后将wg.Add(1),这样就对应了上面的wg.Wait(),阻塞剩下的协程。随后将 new 的 call 放入 map 中,注意此时只是完成了初始化,并没有真正去执行call请求,真正的处理逻辑在 g.makeCall(c, key, fn)中。

func (g *flightGroup) makeCall(c *call, key string, fn func() (interface{}, error)) {
  defer func() {
    g.lock.Lock()
    delete(g.calls, key)
    g.lock.Unlock()
    c.wg.Done()
  }()
  c.val, c.err = fn()
}

这个方法中做的事情很简单,就是执行了传递的匿名函数fn()(也就是真正call请求要做的事情)。最后处理收尾的事情(通过defer),也是分成两步:

  1. 删除 map 中的 key,使得下次发起请求可以获取新的值。
  2. 调用wg.Done(),让之前阻塞的协程全部获得结果并返回。

至此,SingleFlight 的核心代码就解析完毕了,虽然代码不长,但是这个思想还是很棒的,可以在实际工作中借鉴。

总结

  • map 非并发安全,记得加锁。
  • 巧用 sync.WaitGroup 去完成需要阻塞控制协程的应用场景。
  • 通过匿名函数 fn 去封装传递具体业务逻辑,在调用 fn 的上层函数中去完成统一的逻辑处理。

项目地址

https://github.com/zeromicro/go-zero

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