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Go系统遇到的锁问题有哪些

本篇内容介绍了“Go系统遇到的锁问题有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

目前累计服务客户上1000家,积累了丰富的产品开发及服务经验。以网站设计水平和技术实力,树立企业形象,为客户提供成都网站制作、成都网站设计、网站策划、网页设计、网络营销、VI设计、网站改版、漏洞修补等服务。成都创新互联公司始终以务实、诚信为根本,不断创新和提高建站品质,通过对领先技术的掌握、对创意设计的研究、对客户形象的视觉传递、对应用系统的结合,为客户提供更好的一站式互联网解决方案,携手广大客户,共同发展进步。

底层依赖 sync.Pool 的场景

有一些开源库,为了优化性能,使用了官方提供的 sync.Pool,比如我们使用的  https://github.com/valyala/fasttemplate 这个库,每当你执行下面这样的代码的时候:

template := "http://{{host}}/?q={{query}}&foo={{bar}}{{bar}}"     t := fasttemplate.New(template, "{{", "}}")     s := t.ExecuteString(map[string]interface{}{         "host":  "google.com",         "query": url.QueryEscape("hello=world"),         "bar":   "foobar",     })     fmt.Printf("%s", s)

内部都会生成一个 fasttemplate.Template 对象,并带有一个 byteBufferPool 字段:

type Template struct {     template string     startTag string     endTag   string      texts          [][]byte     tags           []string     byteBufferPool bytebufferpool.Pool   ==== 就是这个字段 }

byteBufferPool 底层就是经过封装的 sync.Pool:

type Pool struct {     calls       [steps]uint64     calibrating uint64      defaultSize uint64     maxSize     uint64      pool sync.Pool }

这种设计会带来一个问题,如果使用方每次请求都 New 一个 Template  对象。并进行求值,比如我们最初的用法,在每次拿到了用户的请求之后,都会用参数填入到模板:

func fromTplToStr(tpl string, params map[string]interface{}) string {   tplVar := fasttemplate.New(tpl, `{{`, `}}`)   res := tplVar.ExecuteString(params)   return res }

在模板求值的时候:

func (t *Template) ExecuteFuncString(f TagFunc) string {     bb := t.byteBufferPool.Get()     if _, err := t.ExecuteFunc(bb, f); err != nil {         panic(fmt.Sprintf("unexpected error: %s", err))     }     s := string(bb.Bytes())     bb.Reset()     t.byteBufferPool.Put(bb)     return s }

会对该 Template 对象的 byteBufferPool 进行 Get,在使用完之后,把 ByteBuffer Reset  再放回到对象池中。但问题在于,我们的 Template 对象本身并没有进行复用,所以这里的 byteBufferPool 本身的作用其实并没有发挥出来。

相反的,因为每一个请求都需要新生成一个 sync.Pool,在高并发场景下,执行时会卡在 bb := t.byteBufferPool.Get()  这一句上,通过压测可以比较快地发现问题,达到一定 QPS 压力时,会有大量的 Goroutine 堆积,比如下面有 18910 个 G  堆积在抢锁代码上:

goroutine profile: total 18910 18903 @ 0x102f20b 0x102f2b3 0x103fa4c 0x103f77d 0x10714df 0x1071d8f 0x1071d26 0x1071a5f 0x12feeb8 0x13005f0 0x13007c3 0x130107b 0x105c931 #   0x103f77c   sync.runtime_SemacquireMutex+0x3c                               /usr/local/go/src/runtime/sema.go:71 #   0x10714de   sync.(*Mutex).Lock+0xfe                                     /usr/local/go/src/sync/mutex.go:134 #   0x1071d8e   sync.(*Pool).pinSlow+0x3e                                   /usr/local/go/src/sync/pool.go:198 #   0x1071d25   sync.(*Pool).pin+0x55                                       /usr/local/go/src/sync/pool.go:191 #   0x1071a5e   sync.(*Pool).Get+0x2e                                       /usr/local/go/src/sync/pool.go:128 #   0x12feeb7   github.com/valyala/fasttemplate/vendor/github.com/valyala/bytebufferpool.(*Pool).Get+0x37   /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/vendor/github.com/valyala/bytebufferpool/pool.go:49 #   0x13005ef   github.com/valyala/fasttemplate.(*Template).ExecuteFuncString+0x3f              /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/template.go:278 #   0x13007c2   github.com/valyala/fasttemplate.(*Template).ExecuteString+0x52                  /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/template.go:299 #   0x130107a   main.loop.func1+0x3a                                        /Users/xargin/test/go/http/httptest.go:22

有大量的 Goroutine 会阻塞在获取锁上,为什么呢?继续看看 sync.Pool 的 Get 流程:

func (p *Pool) Get() interface{} {     if race.Enabled {         race.Disable()     }     l := p.pin()     x := l.private     l.private = nil     runtime_procUnpin()

然后是 pin:

func (p *Pool) pin() *poolLocal {     pid := runtime_procPin()          s := atomic.LoadUintptr(&p.localSize) // load-acquire     l := p.local                          // load-consume     if uintptr(pid) < s {         return indexLocal(l, pid)     }     return p.pinSlow() }

因为每一个对象的 sync.Pool 都是空的,所以 pin 的流程一定会走到 p.pinSlow:

func (p *Pool) pinSlow() *poolLocal {     runtime_procUnpin()     allPoolsMu.Lock()     defer allPoolsMu.Unlock()     pid := runtime_procPin()

而 pinSlow 中会用 allPoolsMu 来加锁,这个 allPoolsMu 主要是为了保护 allPools 变量:

var (     allPoolsMu Mutex     allPools   []*Pool )

在加了锁的情况下,会把用户新生成的 sync.Pool 对象 append 到 allPools 中:

if p.local == nil {         allPools = append(allPools, p)     }

标准库的 sync.Pool 之所以要维护这么一个 allPools 意图也比较容易推测,主要是为了 GC 的时候对 pool  进行清理,这也就是为什么说使用 sync.Pool 做对象池时,其中的对象活不过一个 GC 周期的原因。sync.Pool 本身也是为了解决大量生成临时对象对  GC 造成的压力问题。

说完了流程,问题也就比较明显了,每一个用户请求最终都需要去抢一把全局锁,高并发场景下全局锁是大忌。但是这个全局锁是因为开源库间接带来的全局锁问题,通过看自己的代码并不是那么容易发现。

知道了问题,改进方案其实也还好实现,***是可以修改开源库,将 template 的 sync.Pool 作为全局对象来引用,这样大部分 pool.Get  不会走到 pinSlow 流程。第二是对 fasttemplate.Template 对象进行复用,道理也是一样的,就不会有那么多的 sync.Pool  对象生成了。但前面也提到了,这个是个间接问题,如果开发工作繁忙,不太可能所有的依赖库把代码全看完之后再使用,这种情况下怎么避免线上的故障呢?

压测尽量早做呗。

metrics 上报和 log 锁

这两个本质都是一样的问题,就放在一起了。

公司之前 metrics 上报 client 都是基于 udp 的,大多数做的简单粗暴,就是一个  client,用户传什么就写什么,最终一定会走到:

func (c *UDPConn) WriteToUDP(b []byte, addr *UDPAddr) (int, error) {     ---------- 刨去无用细节     n, err := c.writeTo(b, addr)     ---------- 刨去无用细节     return n, err }

或者是:

func (c *UDPConn) WriteTo(b []byte, addr Addr) (int, error) {      ---------- 刨去无用细节     n, err := c.writeTo(b, a)     ---------- 刨去无用细节     return n, err }

调用的是:

func (c *UDPConn) writeTo(b []byte, addr *UDPAddr) (int, error) {     ---------- 刨去无用细节     return c.fd.writeTo(b, sa) }

然后:

func (fd *netFD) writeTo(p []byte, sa syscall.Sockaddr) (n int, err error) {     n, err = fd.pfd.WriteTo(p, sa)     runtime.KeepAlive(fd)     return n, wrapSyscallError("sendto", err) }

然后是:

func (fd *FD) WriteTo(p []byte, sa syscall.Sockaddr) (int, error) {     if err := fd.writeLock(); err != nil {  =========> 重点在这里         return 0, err     }     defer fd.writeUnlock()      for {         err := syscall.Sendto(fd.Sysfd, p, 0, sa)         if err == syscall.EAGAIN && fd.pd.pollable() {             if err = fd.pd.waitWrite(fd.isFile); err == nil {                 continue             }         }         if err != nil {             return 0, err         }         return len(p), nil     } }

本质上,就是在高成本的网络操作上套了一把大的写锁,同样在高并发场景下会导致大量的锁冲突,进而导致大量的 Goroutine 堆积和接口延迟。

同样的,知道了问题,解决办法也很简单。再看看日志相关的。因为公司目前大部分日志都是直接向文件系统写,本质上同一个时刻操作的是同一个文件,最终都会走到:

func (f *File) Write(b []byte) (n int, err error) {     n, e := f.write(b)     return n, err }  func (f *File) write(b []byte) (n int, err error) {     n, err = f.pfd.Write(b)     runtime.KeepAlive(f)     return n, err }

然后:

func (fd *FD) Write(p []byte) (int, error) {     if err := fd.writeLock(); err != nil { =========> 又是 writeLock         return 0, err     }     defer fd.writeUnlock()     if err := fd.pd.prepareWrite(fd.isFile); err != nil {         return 0, err     }     var nn int     for {         ----- 略去不相关内容         n, err := syscall.Write(fd.Sysfd, p[nn:max])         ----- 略去无用内容     } }

和 UDP 网络 FD 一样有 writeLock,在系统打日志打得很多的情况下,这个 writeLock 会导致和 metrics  上报一样的问题。

“Go系统遇到的锁问题有哪些”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


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