Go语言设计和实现 -- singleflight

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。

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。

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

  func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, 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

  func (g *Group) DoChan(key string, fn func() (interface{}, 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

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：

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：

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：

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：

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()
}

1. 运行传入的函数 fn，该函数的返回值会赋值给 c.val 和 c.err；
2. 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；
3. 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。

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：

1. 放弃使用同步请求，牺牲数据更新的实时性
2. “缓存” 存储准实时的数据 “异步更新” 数据到缓存

这篇好文章是转载于：学新通技术网