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Go singleflight使用以及原理

2023-06-21 10:14胡桃姓胡，蝴蝶也姓胡 Golang

singleflight官方解释其为：singleflight提供了一个重复的函数调用抑制机制。通俗的解释其作用是，若有多个协程运行某函数时，只让一个协程去处理，然后批量返回。非常适合来做并发控制。常见用于缓存穿透的情况

这个东西很重要，可以经常用在项目当中，所以我们单独拿出来进行讲解。

在使用它之前我们需要导包：

 go get golang.org/x/sync/singleflight

golang/sync/singleflight.Group 是 Go 语言扩展包中提供了另一种同步原语，它能够在一个服务中抑制对下游的多次重复请求。一个比较常见的使用场景是：我们在使用 Redis 对数据库中的数据进行缓存，发生缓存击穿时，大量的流量都会打到数据库上进而影响服务的尾延时。

Go singleflight使用以及原理

但是 golang/sync/singleflight.Group 能有效地解决这个问题，它能够限制对同一个键值对的多次重复请求，减少对下游的瞬时流量。

Go singleflight使用以及原理

使用方法

singleflight类的使用方法就新建一个singleflight.Group，使用其方法Do或者DoChan来包装方法，被包装的方法在对于同一个key，只会有一个协程执行，其他协程等待那个协程执行结束后，拿到同样的结果。

Group结构体

代表一类工作，同一个group中，同样的key同时只能被执行一次

Do方法

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func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->}, error)) (v interface{<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->}, err error, shared bool)

key：同一个key，同时只有一个协程执行

fn：被包装的函数

v：返回值，即执行结果。其他等待的协程都会拿到

shared：表示是否由其他协程得到了这个结果v

DoChan方法

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func (g *Group) DoChan(key string, fn func() (interface{<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->}, error)) <-chan Result

和Do差不多其实，因此我们就只讲解Do的实际应用场景了。

具体应用场景

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var singleSetCache singleflight.Group
func GetAndSetCache(r *http.Request, cacheKey string) (string, error) {
    log.Printf("request %s start to get and set cache...", r.URL)
    value, err, _ := singleSetCache.Do(cacheKey, func() (interface{}, error) {
        log.Printf("request %s is getting cache...", r.URL)
        time.Sleep(3 * time.Second)
        log.Printf("request %s get cache success!", r.URL)
        return cacheKey, nil
    })
    return value.(string), err
}
func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/sekill/:id", func(context *gin.Context) {
        ID := context.Param("id")
        cache, err := GetAndSetCache(context.Request, ID)
        if err != nil {
            log.Println(err)
        }
        log.Printf("request %s get value: %v", context.Request.URL, cache)
    })
    r.Run()
}

来看一下执行结果：

2022/12/29 16:21:18 request /sekill/5 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/5 is getting cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/9 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/9 is getting cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/9 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/5 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/5 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/9 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/9 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:18 request /sekill/5 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:19 request /sekill/9 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:19 request /sekill/5 start to get and set cache...
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/9 get cache success!
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/5 get cache success!
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/5 get value: 5
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/5 get value: 5
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    3.0106529s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/5"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/9 get value: 9
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    2.8090881s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/5"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/9 get value: 9
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    2.2166003s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/9"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/9 get value: 9
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    2.6064069s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/9"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/9 get value: 9
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    2.4178652s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/9"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/9 get value: 9
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    2.8101267s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/9"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/5 get value: 5
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    3.0116892s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/9"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/5 get value: 5
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    2.6074537s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/5"
2022/12/29 16:21:21 request /sekill/5 get value: 5
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |    2.4076473s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/5"
[GIN] 2022/12/29 - 16:21:21 | 200 |     2.218686s |       127.0.0.1 | GET      "/sekill/5"

可以看到确实只有一个协程执行了被包装的函数，并且其他协程都拿到了结果。

接下来我们来看一下它的原理吧！

原理

首先来看一下Group结构体：

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type Group struct {
   mu sync.Mutex  // 锁保证并发安全  
   m  map[string]*call //保存key对应的函数执行过程和结果的变量。
}

然后我们来看一下call结构体：

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type call struct {
    wg sync.WaitGroup //用WaitGroup实现只有一个协程执行函数
    val interface{} //函数执行结果
    err error
    forgotten bool
    dups  int  //含义是duplications，即同时执行同一个key的协程数量
    chans []chan<- Result
}

然后我们来看一下Do方法：

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func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, err error, shared bool) {
    // 写Group的m字段时，加锁保证写安全
    g.mu.Lock()
    if g.m == nil {
        g.m = make(map[string]*call)
    }
    if c, ok := g.m[key]; ok {
        // 如果key已经存在，说明已经由协程在执行，则dups++并等待其执行结果，执行结果保存在对应的call的val字段里
        c.dups++
        g.mu.Unlock()
        c.wg.Wait()
        if e, ok := c.err.(*panicError); ok {
            panic(e)
        } else if c.err == errGoexit {
            runtime.Goexit()
        }
        return c.val, c.err, true
    }
    // 如果key不存在，则新建一个call，并使用WaitGroup来阻塞其他协程，同时在m字段里写入key和对应的call
    c := new(call)
    c.wg.Add(1)
    g.m[key] = c
    g.mu.Unlock()
    g.doCall(c, key, fn) // 进来的第一个协程就来执行这个函数
    return c.val, c.err, c.dups > 0
}

然后我们来分析一下doCall函数：

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func (g *Group) doCall(c *call, key string, fn func() (interface{}, error)) {
    c.val, c.err = fn()
    c.wg.Done()
    g.mu.Lock()
    delete(g.m, key)
    for _, ch := range c.chans {
        ch <- Result{c.val, c.err, c.dups > 0}
    }
    g.mu.Unlock()
}
  • 运行传入的函数 fn，该函数的返回值会赋值给 c.val 和 c.err；
  • 调用 sync.WaitGroup.Done 方法通知所有等待结果的 Goroutine — 当前函数已经执行完成，可以从 call 结构体中取出返回值并返回了；
  • 获取持有的互斥锁并通过管道将信息同步给使用 golang/sync/singleflight.Group.DoChan 方法的 Goroutine；

问题分析

分析了源码之后，我们得出了一个结论，这个东西是用阻塞来实现的，这就引发了一个问题：如果我们处理的那个请求刚好遇到问题了，那么后面的所有请求都会被阻塞，也就是，我们应该加上适合的超时控制，如果在一定时间内，没有获得结果，那么就当作超时处理。

于是这个适合我们应该使用DoChan()。两者实现上完全一样，不同的是， DoChan() 通过 channel 返回结果。因此可以使用 select 语句实现超时控制。

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var singleSetCache singleflight.Group
func GetAndSetCache(r *http.Request, cacheKey string) (string, error) {
   log.Printf("request %s start to get and set cache...", r.URL)
   retChan := singleSetCache.DoChan(cacheKey, func() (interface{}, error) {
      log.Printf("request %s is getting cache...", r.URL)
      time.Sleep(3 * time.Second)
      log.Printf("request %s get cache success!", r.URL)
      return cacheKey, nil
   })
   var ret singleflight.Result
   timeout := time.After(2 * time.Second)
   select {
   case <-timeout:
      log.Println("time out!")
      return "", errors.New("time out")
   case ret = <-retChan: // 从chan中获取结果
      return ret.Val.(string), ret.Err
   }
}
func main() {
   r := gin.Default()
   r.GET("/sekill/:id", func(context *gin.Context) {
      ID := context.Param("id")
      cache, err := GetAndSetCache(context.Request, ID)
      if err != nil {
         log.Println(err)
      }
      log.Printf("request %s get value: %v", context.Request.URL, cache)
   })
   r.Run()
}

补充

这里其实还有一个Forget方法，它可以在映射表中删除某个键，接下来对键的调用就不会等待前面的函数返回了。

总结

当然，如果单次的失败无法容忍，在高并发的场景下更好的处理方案是：

放弃使用同步请求，牺牲数据更新的实时性

“缓存” 存储准实时的数据 + “异步更新” 数据到缓存

到此这篇关于Go singleflight使用以及原理的文章就介绍到这了,更多相关Go singleflight内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_61039408/article/details/128484679

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