Golang中的并发原语 Singleflight

在Golang中有一个并发原语是Singleflight,好像知道的开发者并不多。其中著名的 https://github.com/golang/groupcache 就用到了这个并发原语。

Golang版本

go1.15.5

相关知识点

map、Mutex、channel、

使用场景

一般用在对指定资源频繁操作的情况下,如高并发下的“缓存击穿”问题。

缓存击穿:一个存在的key,在缓存过期的瞬间,同时有大量的请求过来,造成所有请求都去DB读取数据,这些请求都会击穿缓存到DB,造成瞬时DB请求量大、压力瞬间骤增,导致数据库负载过高,影响整个系统正常运行。(缓存击穿不同于 缓存雪崩 和 缓存穿透)

缓存击穿

怎么理解这个原语呢,简单的讲就是将对同一个资源的多个请求合并为一个请求。

举例说明,假如当有10万个请求来获取同一个key的值的时候,正常情况下会执行10万次get操作。而使用singleflight并发语后,只需要首次的地个请求执行一次get操作就可以了,其它请求再过来时,只需要只需要等待即可。待执行结果返回后,再把结果分别返回给等待中的请求,每个请求再返回给客户端,由此看看,在一定的高并发场景下可以大大减少系统的负载,节省大量的资源。

注意这个与 sync.Once是不一样的,sync.Once 是全局只能有一个,但本并发原语则是根据key来划分的,并且可以根据需求来决定什么情况下共用一个。

实现原理

主要使用 Mutext 和 Map 来实现,以 key 为键,值为 call。每个call中存储有一个请求 chans 字段,用来存储所有请求此key的客户端,等有返回结果的时候,再从chans字段中读取出来,分别写入即可。

源文件为 /src/internal/singleflight/singleflight.go

Singleflight 数据结构如下

a9d00f0444df6bf47e2aa089eca61e44

  1. Do()
    这个方法是一个执行函数并返回执行结果
    参数
    key 要请求的key,多个请求可能请求的是同一个key,同时也只有一个函数在执行
    fn 对应执行函数,此函数有三个返回值v, err, shared。其中shared表示当前返回结果是否为多个请求结果
  2. DoChan()
    类型与Do()方法,但返回的是个 ch 类型,等函数 fn 执行后,可以通过读取返回的ch来获取函数结果
  3. Forget()
    在官方库internal/singleflight/singleflight.go中这个名字是ForgetUnshared, 告诉 Group 忘记请求的这个key,下次再请求时,直接当作新的key来处理就可以了。其实就是将这个key从map中删除,后续再有这个key的操作的话,即视为新一轮的处理逻辑。

其中Do()DoChan() 的功能一样,只是获取数据的方式有所区别,开发者可以根据自己的情况来选择使用哪一个。另外还包含一个由Do()方法调用的私有方法 doCall(),直接执行key处理方法的函数

func (g *Group) doCall(c *call, key string, fn func() (interface{}, error)) {...}

实现数据结构

实现内部主要的数据结构一共三个,分别是 call、Group 和 Result。

// 定义 map[key] 的值 call 类型
// 在call 内部存储对应key相关的所有请求客户端信息
type call struct {
    wg sync.WaitGroup

    // These fields are written once before the WaitGroup is done
    // and are only read after the WaitGroup is done.
        // 请求返回结果,会在sync.WaitGroup为Done的时候执行
    val interface{}
    err error

    // These fields are read and written with the singleflight
    // mutex held before the WaitGroup is done, and are read but
    // not written after the WaitGroup is done.
        // 可以理解为请求key的个数,每增加一个请求,则值加1 
    dups  int

        // 存储所有key对应的 Result{}, 一个请求对应一个 Result
    chans []chan<- Result
}

// Group represents a class of work and forms a namespace in
// which units of work can be executed with duplicate suppression.
// SingleFlight 的主结构体
type Group struct {
    mu sync.Mutex       // protects m
    m  map[string]*call // lazily initialized
}

// Result holds the results of Do, so they can be passed
// on a channel.
// 定义请求结果数据结构
type Result struct {
    Val    interface{}
    Err    error
    Shared bool
}

call 数据结构是用来记录key相关数据,即请求当前key的个数和请求结果
Group 是并发原语 SingleFlight 的主数据结构, m 字段用来存储key与请求的关系,而mu则是Mutex锁
Result 请求结果,其中 Val 是实现请求后返回的结果,Err 表示是否出错,而 Shared 字段则表示是否为多个请求结果。如果当前key只有一个请求的话,则返回false, 否则返回 true

用法

package main

import (
    "fmt"
    "golang.org/x/sync/singleflight"
    "log"
    "sync"
    "time"
)

func getDataFromDB(key string) (string, error) {
    defer func() {
        log.Println("db query end")
    }()

    log.Println("db query begin")
    time.Sleep(2 * time.Second)
    result := key + "abcxyz"

    return result, nil
}

func main() {
    var singleRequest singleflight.Group

    getData := func(requestID int, key string) (string, error) {
        log.Printf("request %v start request ...", requestID)

        // 合并请求
        value, _, _ := singleRequest.Do(key, func() (ret interface{}, err error) {
            log.Printf("request %v is begin...", requestID)
            ret, err = getDataFromDB(key)
            log.Printf("request %v end!", requestID)
            return
        })

        return value.(string), nil
    }

    var wg sync.WaitGroup
    key := "orderID"
    for i := 1; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(wg *sync.WaitGroup, requestID int) {
            defer wg.Done()
            value, _ := getData(requestID, key)
            log.Printf("request %v get value: %v", requestID, value)
        }(&wg, i)
    }
    wg.Wait()

    fmt.Println("main end")
}

输出结果

2020/11/20 12:11:44 request 6 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 6 is begin…
2020/11/20 12:11:44 request 2 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 9 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 7 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 3 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 4 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 1 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 5 start request …
2020/11/20 12:11:44 request 8 start request …
2020/11/20 12:11:44 db query begin
2020/11/20 12:11:46 db query end
2020/11/20 12:11:46 request 6 end!
2020/11/20 12:11:46 request 6 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 8 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 2 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 9 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 7 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 3 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 4 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 1 get value: orderIDabcxyz
2020/11/20 12:11:46 request 5 get value: orderIDabcxyz
main end

从上面的输出内容可以看到,我们同时发起了10个gorourtine来查询同一个订单信息,真正在DB 层查询操作只有一次,大大减少了DB的压力。

总结

使用SingleFlight时,在高并发下且对少量key频繁读取的话,可以大大减少服务器负载。在一定场景下特别的有用,如 CDN。

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