本篇内容介绍了“更简的并发代码有哪些”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!
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name | 作用 |
---|---|
AtomicBool | bool类型 原子类 |
AtomicDuration | Duration有关 原子类 |
AtomicFloat64 | float64类型 原子类 |
Barrier | 栏栅【将加锁解锁包装】 |
Cond | 条件变量 |
DoneChan | 优雅通知关闭 |
ImmutableResource | 创建后不会修改的资源 |
Limit | 控制请求数 |
LockedCalls | 确保方法的串行调用 |
ManagedResource | 资源管理 |
Once | 提供 once func |
OnceGuard | 一次性使用的资源管理 |
Pool | pool,简单的池 |
RefResource | 引用计数的资源 |
ResourceManager | 资源管理器 |
SharedCalls | 类似 singflight 的功能 |
SpinLock | 自旋锁:自旋+CAS |
TimeoutLimit | Limit + timeout 控制 |
下面开始对以上库组件做分别介绍。
atomic
因为没有 泛型 支持,所以才会出现多种类型的原子类支持。以下采用 float64
作为例子:
func (f *AtomicFloat64) Add(val float64) float64 { for { old := f.Load() nv := old + val if f.CompareAndSwap(old, nv) { return nv } } } func (f *AtomicFloat64) CompareAndSwap(old, val float64) bool { return atomic.CompareAndSwapUint64((*uint64)(f), math.Float64bits(old), math.Float64bits(val)) } func (f *AtomicFloat64) Load() float64 { return math.Float64frombits(atomic.LoadUint64((*uint64)(f))) } func (f *AtomicFloat64) Set(val float64) { atomic.StoreUint64((*uint64)(f), math.Float64bits(val)) }
Add(val)
:如果CAS
失败,不断for循环重试,获取 old val,并set old+val;CompareAndSwap(old, new)
:调用底层atomic
的CAS
;Load()
:调用atomic.LoadUint64
,然后转换Set(val)
:调用atomic.StoreUint64
至于其他类型,开发者想自己扩展自己想要的类型,可以依照上述,基本上调用原始 atomic
操作,然后转换为需要的类型,比如:遇到 bool
可以借助 0, 1
来分辨对应的 false, true
。
Barrier
这里 Barrier
只是将业务函数操作封装,作为闭包传入,内部将 lock
操作的加锁解锁自行解决了【防止开发者加锁了忘记解锁】
func (b *Barrier) Guard(fn func()) { b.lock.Lock() defer b.lock.Unlock() // 自己的业务逻辑 fn() }
Cond/Limit/TimeoutLimit
这个数据结构和 Limit
一起组成了 TimeoutLimit
,这里将这3个一起讲:
func NewTimeoutLimit(n int) TimeoutLimit { return TimeoutLimit{ limit: NewLimit(n), cond: NewCond(), } } func NewLimit(n int) Limit { return Limit{ pool: make(chan lang.PlaceholderType, n), } }
limit
这里是有缓冲的channel
;cond
是无缓冲的;
所以这里结合名字来理解:因为 Limit
是限制某一种资源的使用,所以需要预先在资源池中放入预置数量的资源;Cond
类似阀门,需要两边都准备好,才能进行数据交换,所以使用无缓冲,同步控制。
这里我们看看 stores/mongo
中关于 session
的管理,来理解 资源控制:
func (cs *concurrentSession) takeSession(opts ...Option) (*mgo.Session, error) { // 选项参数注入 ... // 看 limit 中是否还能取出资源 if err := cs.limit.Borrow(o.timeout); err != nil { return nil, err } else { return cs.Copy(), nil } } func (l TimeoutLimit) Borrow(timeout time.Duration) error { // 1. 如果还有 limit 中还有资源,取出一个,返回 if l.TryBorrow() { return nil } // 2. 如果 limit 中资源已经用完了 var ok bool for { // 只有 cond 可以取出一个【无缓存,也只有 cond <- 此条才能通过】 timeout, ok = l.cond.WaitWithTimeout(timeout) // 尝试取出一个【上面 cond 通过时,就有一个资源返回了】 // 看 `Return()` if ok && l.TryBorrow() { return nil } // 超时控制 if timeout <= 0 { return ErrTimeout } } } func (l TimeoutLimit) Return() error { // 返回去一个资源 if err := l.limit.Return(); err != nil { return err } // 同步通知另一个需要资源的协程【实现了阀门,两方交换】 l.cond.Signal() return nil }
资源管理
同文件夹中还有 ResourceManager
,从名字上类似,这里将两个组件放在一起讲解。
先从结构上:
type ManagedResource struct { // 资源 resource interface{} lock sync.RWMutex // 生成资源的逻辑,由开发者自己控制 generate func() interface{} // 对比资源 equals func(a, b interface{}) bool } type ResourceManager struct { // 资源:这里看得出来是 I/O, resources map[string]io.Closer sharedCalls SharedCalls // 对资源map互斥访问 lock sync.RWMutex }
然后来看获取资源的方法签名:
func (manager *ResourceManager) GetResource(key, create func() (io.Closer, error)) (io.Closer, error) // 获取一个资源(有就直接获取,没有生成一个) func (mr *ManagedResource) Take() interface{} // 判断这个资源是否不符合传入的判断要求,不符合则重置 func (mr *ManagedResource) MarkBroken(resource interface{})
ResourceManager
使用SharedCalls
做防重复请求,并将资源缓存在内部的sourMap
;另外传入的create func
和IO
操作有关,常见用在网络资源的缓存;ManagedResource
缓存资源没有map
而是单一的interface
,说明只有一份,但是它提供了Take()
和传入generate()
说明可以让开发者自行更新resource
;
所以在用途上:
ResourceManager
:用在网络资源的管理。如:数据库连接管理;ManagedResource
:用在一些变化资源,可以做资源前后对比,达到更新资源。如:token
管理和验证
RefResource
这个就和 GC
中引用计数类似:
Use() -> ref++
Clean() -> ref--; if ref == 0 -> ref clean
func (r *RefResource) Use() error { // 互斥访问 r.lock.Lock() defer r.lock.Unlock() // 清除标记 if r.cleaned { return ErrUseOfCleaned } // 引用 +1 r.ref++ return nil }
SharedCalls
一句话形容:使用SharedCalls可以使得同时多个请求只需要发起一次拿结果的调用,其他请求"坐享其成",这种设计有效减少了资源服务的并发压力,可以有效防止缓存击穿。
这个组件被反复应用在其他组件中,上面说的 ResourceManager
。
类似当需要高频并发访问一个资源时,就可以使用 SharedCalls
缓存。
// 当多个请求同时使用Do方法请求资源时 func (g *sharedGroup) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) { // 先申请加锁 g.lock.Lock() // 根据key,获取对应的call结果,并用变量c保存 if c, ok := g.calls[key]; ok { // 拿到call以后,释放锁,此处call可能还没有实际数据,只是一个空的内存占位 g.lock.Unlock() // 调用wg.Wait,判断是否有其他goroutine正在申请资源,如果阻塞,说明有其他goroutine正在获取资源 c.wg.Wait() // 当wg.Wait不再阻塞,表示资源获取已经结束,可以直接返回结果 return c.val, c.err } // 没有拿到结果,则调用makeCall方法去获取资源,注意此处仍然是锁住的,可以保证只有一个goroutine可以调用makecall c := g.makeCall(key, fn) // 返回调用结果 return c.val, c.err }
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