golang中的锁竞争问题

当我们打印错误的时候使用锁可能会带来意想不到的结果。

我们看下面的例子:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type Courseware struct {
    mutex sync.RWMutex
    Id    int64
    Code   string
    Duration int
}

func (c *Courseware) UpdateDuration(duration int) error {
    c.mutex.Lock() // 1
    defer c.mutex.Unlock()

    if duration < 60 {
        return fmt.Errorf("课件时长必须大于等于60秒: %v", c) // 2
    }

    c.Duration = duration
    return nil
}

// 3
func (c *Courseware) String() string {
    c.mutex.RLock()
    defer c.mutex.RUnlock()
    return fmt.Sprintf("id %d, duration %d", c.Id, c.Duration)
}

func main() {
    c := &Courseware{}
    fmt.Println(c.UpdateDuration(0))
}

上面的代码看起来貌似没有什么问题,但是却会导致死锁:

因为对临界资源重复上锁,所以导致了死锁的问题。解决办法也很简单:

  • 把锁放到错误判断之后:
func (c *Courseware) UpdateDuration(duration int) error {

    if duration < 60 {
        return fmt.Errorf("课件时长必须大于等于60秒: %v", c) // 2
    }

  c.mutex.Lock()
    defer c.mutex.Unlock()

    c.Duration = duration
    return nil
}
  • 不使用String方法,避免重复上锁:
package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type Courseware struct {
    mutex sync.RWMutex
    Id    int64
    Code   string
    Duration int
}

func (c *Courseware) UpdateDuration(duration int) error {
    c.mutex.Lock()
    defer c.mutex.Unlock()

    if duration < 60 {
        return fmt.Errorf("课件时长必须大于等于60秒: %d, id: %d", c.Duration, c.Id) // 打印放在一个锁里面也能保证安全
    }

    c.Duration = duration
    return nil
}

func main() {
    c := &Courseware{}
    fmt.Println(c.UpdateDuration(0))
}
go  run  10.go
&#x8BFE;&#x4EF6;&#x65F6;&#x957F;&#x5FC5;&#x987B;&#x5927;&#x4E8E;&#x7B49;&#x4E8E;60&#x79D2;&#xFF1A; 0&#xFF0C; id: 0

我们再看一个切片的例子:

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    s := make([]int, 1)

    go func() {
        s1 := append(s, 1)
        fmt.Println(s1)
    }()

    go func() {
        s2 := append(s, 1)
        fmt.Println(s2)
    }()
}

我们初始化了一个长度为1,容量为1的切片,然后分别在2个协程里面调用append往切片追加元素。这种情况会导致数据竞争么?

答案是不会。在其中一个协程里面,当我们append元素的时候,因为s的容量为1,所以底层会复制一个新的数组;同样另一个协程也是如此。

go  run -race 10.go
[0 1]
[0 1]

注意:这里的关键就是,两个协程是否会同时访问一个内存空间,这时导致数据竞争的关键。

我们稍微修改下上面的例子:

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    s := make([]int, 1, 10) // 1

    go func() {
        s1 := append(s, 1)
        fmt.Println(s1)
    }()

    go func() {
        s2 := append(s, 1)
        fmt.Println(s2)
    }()
}
go  run -race 10.go
[0 1]
==================
WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c0000c0008 by goroutine 8:
  main.main.func2()
...

可以看到这就产生了数据竞争的问题。因为s的容量足够大,所以两个协程有可能操作同一个底层数组的同一块内存。

解决办法也很简单,重新copy一个s就行了。

下面我们继续看一个map的例子:

package main

import (
    "strconv"
    "sync"
    "time"
)

// 1
type User struct {
    mu       sync.RWMutex
    online map[string]bool
}

// 2
func (u *User) AddOnline(id string) {
    u.mu.Lock()
    u.online[id] = true
    u.mu.Unlock()
}

// 3
func (u *User) AllOnline() int {
    u.mu.RLock()
    online := u.online // 4
    u.mu.RUnlock()

    sum := 0
    for _, o := range online { // 5
        if o {
            sum++
        }
    }
    return sum
}

func main() {
    u := &User{}
    u.online = make(map[string]bool)

    go func() {
        for i := 0; i < 10000; i++ {
            u.AddOnline("userid" + strconv.Itoa(i))
        }
    }()

    go func() {
        for i := 0; i < 10000; i++ {
            u.AllOnline()
        }
    }()

    time.Sleep(time.Second)
}

可能我们觉得这个是没问题的,但是当我们运行程序的时候会发现这里存在数据竞争:

go  run -race 10.go
==================
WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c0000a0060 by goroutine 6:
  runtime.mapassign_faststr()

...

==================
fatal error: concurrent map iteration and map write

这是因为,在map内部,是hmap结构,主要包含元数据(例如,计数器)和引用数据桶的指针。 因此, online := u.online 不会复制实际数据,而是复制的指针,实际操作的还是同一片内存。

解决这个问题也不难:

  • 我们可以把锁的范围扩大,像下面这样:
func (u *User) AllOnline() int {
    u.mu.RLock()
    defer u.mu.RUnlock()
    online := u.online

    sum := 0
    for _, o := range online {
        if o {
            sum++
        }
    }
    return sum
}
  • 另一种方法就是复制一个副本出来,像上面我们说的切片一样:
func (u *User) AllOnline() int {
    u.mu.RLock()
    online := make(map[string]bool, len(u.online))
    for s, b := range u.online {
        online[s] = b
    }
    u.mu.RUnlock()

    sum := 0
    for _, o := range online {
        if o {
            sum++
        }
    }
    return sum
}

上面的例子中我们使用了*User定义了2个方法:

func (u *User) AddOnline(id string) {
    u.mu.Lock()
    u.online[id] = true
    u.mu.Unlock()
}

func (u *User) AllOnline() int {
    u.mu.RLock()
    online := make(map[string]bool, len(u.online))
    for s, b := range u.online {
        online[s] = b
    }
    u.mu.RUnlock()

    sum := 0
    for _, o := range online {
        if o {
            sum++
        }
    }
    return sum
}

我现在我们稍微修改下上面的列子:

package main

import (
    "strconv"
    "sync"
    "time"
)

type User struct {
    mu       sync.RWMutex
    online map[string]bool
}

func (u User) AddOnline(id string) {
    u.mu.Lock()
    u.online[id] = true
    u.mu.Unlock()
}

func (u User) AllOnline() int {
    u.mu.RLock()
    online := make(map[string]bool, len(u.online))
    for s, b := range u.online {
        online[s] = b
    }
    u.mu.RUnlock()

    sum := 0
    for _, o := range online {
        if o {
            sum++
        }
    }
    return sum
}

func main() {
    u := User{}
    u.online = make(map[string]bool)

    go func() {
        for i := 0; i < 10000; i++ {
            u.AddOnline("userid" + strconv.Itoa(i))
        }
    }()

    go func() {
        for i := 0; i < 10000; i++ {
            u.AllOnline()
        }
    }()

    time.Sleep(time.Second)
}

现在我们直接使用User结构体定义这两个方法,但是当我们执行程序的时候,报了数据竞争的错误:

go  run -race 10.go
==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x00c00011e060 by goroutine 7:
  main.User.AllOnline()

这个又是什么原因造成的呢?这是因为,当我门使用User作为参数时,直接复制了User的副本,因此sync.RWMutex也会被复制。

因为锁被复制了,所以对于同一个临界资源,处于不同锁的读写操作可以同时访问。

Original: https://www.cnblogs.com/liuyuede123/p/16834425.html
Author: liuyuede123
Title: golang中的锁竞争问题

原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处:https://www.johngo689.com/799977/

转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处!

(0)

大家都在看

  • python饼图怎么显示中文_python matplotlib中文显示参数设置解析

    最近在学习python著名的绘图包matplotlib时发现,有时候图例等设置无法正常显示中文,于是就想把这个问题解决了。 PS:本文仅针对Windows,其他平台仅供参考。 大致…

    Python 2023年9月4日
    0122
  • 实现升序降序排列问题

    package com.bjpowernode.jdbc; import java.sql.*; import java.util.Scanner; /** * 需求:用户在控制台…

    Python 2023年11月6日
    028
  • Python函数

    函数 1.什么是函数: 函数是执行任何特定函数以执行特定函数的一段代码。 [En] A function is a piece of code that executes any …

    Python 2023年5月25日
    046
  • Pygame(一)

    Pygame(一) 前言 从今天开始,学习Pygame 安装 因为pygame与turtle库不一样,是一个第三方库. 因此,需要我们手动去安装pygame库 我们打开命令行窗口:…

    Python 2023年9月23日
    052
  • BEVFormer-accelerate:基于EasyCV加速BEVFormer

    作者:贺弘 夕陌 谦言 临在 导言 BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法,通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征,并应用于下游3D检测…

    Python 2023年9月15日
    038
  • 【深度解读】卫星通信工作频段

    【深度解读】卫星通信工作频段 【深度解读】卫星通信工作频段 京准电子官微——ahjzsz ITU定义频段其中用于卫星通信的有: UHF(Ultra High Frequency)或…

    Python 2023年10月28日
    057
  • 06#Web 实战:实现可滑动的标签页

    404. 抱歉,您访问的资源不存在。 可能是网址有误,或者对应的内容被删除,或者处于私有状态。 代码改变世界,联系邮箱 contact@cnblogs.com 弹尽粮绝,会员救园:…

    Python 2023年10月14日
    038
  • 华夏天信携手华为云开天aPaaS,打造安全、高效、节能的主煤流运输系统

    摘要:基于开天aPaaS集成工作台,主煤流运输系统如何实现多源异构数据融合、皮带物料和人员违章的智能感知,以及皮带的智能控制。灵活架构、高效集成、快速开发! 据权威数据显示,202…

    Python 2023年10月24日
    032
  • Django框架中各种包的安装及其他插件下载

    Django框架 1. 报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘mdeditor’ 2. 报错:ModuleNot…

    Python 2023年8月6日
    044
  • YOLOv5、YOLOX、YOLOv6的分析与比较

    美团的技术团队在最近提出了YOLOv6网络模型,美团在技术文档中重点对比了前两代的YOLOv5和YOLOX,以及百度的PP-YOLOE,在对coco数据集的验证中,YOLOv6不仅…

    Python 2023年11月5日
    066
  • 十六进制转八进制+超大数据处理(蓝桥杯基础练习C/C++)

    目录 1 题目要求 2 代码 2.1 以十进制为媒介(不可行) 2.2 以二进制为媒介 3 可能会遇到的难点 4 结论 5 延伸 5.1 超大数据阶乘 5.2 超大数据加法 5.3…

    Python 2023年11月6日
    055
  • 天猫订单数据分析

    项目说明 数据说明 本数据集共收集了发生在一个月内的28010条数据,包含以下字段:[‘订单编号’, ‘总金额’, ‘买…

    Python 2023年8月20日
    045
  • 通过Python收集汇聚MySQL 表信息

    一.需求 统计收集各个实例上table的信息,主要是表的记录数及大小。 收集的范围是cmdb中所有的数据库实例。 二.公共基础文件说明 1.配置文件 配置文为db_servers_…

    Python 2023年6月9日
    062
  • Pytorch语音信号处理常用函数总结

    Pytorch学习 学习pytorch辅导书:Pytorch手册常用函数查询:Pytorch文档 后续学习更新。 针对语音处理的pytorch常用函数 一般用到如下: import…

    Python 2023年8月27日
    071
  • 使用Pandas进行数据清洗

    数据清洗的目的是修正异常值,以更好地进行运算和观察结果。通过 Pandas对序列或数据帧的清洗分为两个步骤:异常检测和数据修正。 1.异常检测Pandas中的空值用’ …

    Python 2023年8月20日
    053
  • python绘制散点图

    前言 散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。 用两组数据构成多个坐标点,考察坐…

    Python 2023年8月2日
    085
亲爱的 Coder【最近整理,可免费获取】👉 最新必读书单  | 👏 面试题下载  | 🌎 免费的AI知识星球