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golang 并發(fā)安全Map以及分段鎖的實(shí)現(xiàn)方法

 更新時(shí)間:2019年03月11日 10:48:29   作者:薛薛薛  
這篇文章主要介紹了golang 并發(fā)安全Map以及分段鎖的實(shí)現(xiàn)方法,小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧

涉及概念

  1. 并發(fā)安全Map
  2. 分段鎖
  3. sync.Map
  4. CAS ( Compare And Swap )
  5. 雙檢查

分?jǐn)噫i

type SimpleCache struct {
  mu  sync.RWMutex
  items map[interface{}]*simpleItem
}

在日常開發(fā)中, 上述這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)肯定不少見,因?yàn)間olang的原生map是非并發(fā)安全的,所以為了保證map的并發(fā)安全,最簡單的方式就是給map加鎖。

之前使用過兩個(gè)本地內(nèi)存緩存的開源庫, gcache, cache2go,其中存儲(chǔ)緩存對象的結(jié)構(gòu)都是這樣,對于輕量級(jí)的緩存庫,為了設(shè)計(jì)簡潔(包含清理過期對象等 ) 再加上當(dāng)需要緩存大量數(shù)據(jù)時(shí)有redis,memcache等明星項(xiàng)目解決。 但是如果拋開這些因素遇到真正數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)量時(shí),直接對一個(gè)map加鎖,當(dāng)map中的值越來越多,訪問map的請求越來越多,大家都競爭這一把鎖顯得并發(fā)訪問控制變重。 在go1.9引入sync.Map 之前,比較流行的做法就是使用分段鎖,顧名思義就是將鎖分段,將鎖的粒度變小,將存儲(chǔ)的對象分散到各個(gè)分片中,每個(gè)分片由一把鎖控制,這樣使得當(dāng)需要對在A分片上的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫時(shí)不會(huì)影響B(tài)分片的讀寫。

分段鎖的實(shí)現(xiàn)

// Map 分片
type ConcurrentMap []*ConcurrentMapShared

// 每一個(gè)Map 是一個(gè)加鎖的并發(fā)安全Map
type ConcurrentMapShared struct {
  items map[string]interface{}
  sync.RWMutex  // 各個(gè)分片Map各自的鎖
}

主流的分段鎖,即通過hash取模的方式找到當(dāng)前訪問的key處于哪一個(gè)分片之上,再對該分片進(jìn)行加鎖之后再讀寫。分片定位時(shí),常用有BKDR, FNV32等hash算法得到key的hash值。

func New() ConcurrentMap {
  // SHARD_COUNT 默認(rèn)32個(gè)分片
  m := make(ConcurrentMap, SHARD_COUNT)
  for i := 0; i < SHARD_COUNT; i++ {
    m[i] = &ConcurrentMapShared{
      items: make(map[string]interface{}),
    }
  }
  return m
}

在初始化好分片后, 對分片上的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫時(shí)就需要用hash取模進(jìn)行分段定位來確認(rèn)即將要讀寫的分片。

獲取段定位

func (m ConcurrentMap) GetShard(key string) *ConcurrentMapShared {
  return m[uint(fnv32(key))%uint(SHARD_COUNT)]
}

// FNV hash
func fnv32(key string) uint32 {
  hash := uint32(2166136261)
  const prime32 = uint32(16777619)
  for i := 0; i < len(key); i++ {
    hash *= prime32
    hash ^= uint32(key[i])
  }
  return hash
}

之后對于map的GET SET 就簡單順利成章的完成

Set And Get

func (m ConcurrentMap) Set(key string, value interface{}) {
  shard := m.GetShard(key) // 段定位找到分片
  shard.Lock()       // 分片上鎖
  shard.items[key] = value // 分片操作 
  shard.Unlock()       // 分片解鎖
}

func (m ConcurrentMap) Get(key string) (interface{}, bool) {
  shard := m.GetShard(key)
  shard.RLock()
  val, ok := shard.items[key]
  shard.RUnlock()
  return val, ok
}

由此一個(gè)分段鎖Map就實(shí)現(xiàn)了, 但是比起普通的Map, 常用到的方法比如獲取所有key, 獲取所有Val 操作是要比原生Map復(fù)雜的,因?yàn)橐闅v每一個(gè)分片的每一個(gè)數(shù)據(jù), 好在golang的并發(fā)特性使得解決這類問題變得非常簡單

Keys

// 統(tǒng)計(jì)當(dāng)前分段map中item的個(gè)數(shù)
func (m ConcurrentMap) Count() int {
  count := 0
  for i := 0; i < SHARD_COUNT; i++ {
    shard := m[i]
    shard.RLock()
    count += len(shard.items)
    shard.RUnlock()
  }
  return count
}

// 獲取所有的key
func (m ConcurrentMap) Keys() []string {
  count := m.Count()
  ch := make(chan string, count)

  // 每一個(gè)分片啟動(dòng)一個(gè)協(xié)程 遍歷key
  go func() {
    wg := sync.WaitGroup{}
    wg.Add(SHARD_COUNT)
    for _, shard := range m {

      go func(shard *ConcurrentMapShared) {
        defer wg.Done()
        
        shard.RLock()

        // 每個(gè)分片中的key遍歷后都寫入統(tǒng)計(jì)用的channel
        for key := range shard.items {
          ch <- key
        }

        shard.RUnlock()
      }(shard)
    }
    wg.Wait()
    close(ch)
  }()

  keys := make([]string, count)
  // 統(tǒng)計(jì)各個(gè)協(xié)程并發(fā)讀取Map分片的key
  for k := range ch {
    keys = append(keys, k)
  }
  return keys
}

這里寫了一個(gè)benchMark來對該分段鎖Map和原生的Map加鎖方式進(jìn)行壓測, 場景為將一萬個(gè)不重復(fù)的鍵值對同時(shí)以100萬次寫和100萬次讀,分別進(jìn)行5次壓測, 如下壓測代碼

func BenchmarkMapShared(b *testing.B) {
  num := 10000
  testCase := genNoRepetTestCase(num) // 10000個(gè)不重復(fù)的鍵值對
  m := New()
  for _, v := range testCase {
    m.Set(v.Key, v.Val)
  }
  b.ResetTimer()

  for i := 0; i < 5; i++ {
    b.Run(strconv.Itoa(i), func(b *testing.B) {

      b.N = 1000000

      wg := sync.WaitGroup{}
      wg.Add(b.N * 2)
      for i := 0; i < b.N; i++ {
        e := testCase[rand.Intn(num)]

        go func(key string, val interface{}) {
          m.Set(key, val)
          wg.Done()
        }(e.Key, e.Val)

        go func(key string) {
          _, _ = m.Get(key)
          wg.Done()
        }(e.Key)

      }
      wg.Wait()
    })
  }
}

原生Map加鎖壓測結(jié)果

分段鎖壓測結(jié)果

可以看出在將鎖的粒度細(xì)化后再面對大量需要控制并發(fā)安全的訪問時(shí),分段鎖Map的耗時(shí)比原生Map加鎖要快3倍有余

Sync.Map

go1.9之后加入了支持并發(fā)安全的Map sync.Map, sync.Map 通過一份只使用原子操作的數(shù)據(jù)和一份冗余了只讀數(shù)據(jù)的加鎖數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)一定程度上的讀寫分離,使得大多數(shù)讀操作和更新操作是原子操作,寫入新數(shù)據(jù)才加鎖的方式來提升性能。以下是 sync.Map源碼剖析, 結(jié)構(gòu)體中的注釋都會(huì)在具體實(shí)現(xiàn)代碼中提示相呼應(yīng)

type Map struct {
  // 保護(hù)dirty的鎖
  mu Mutex            
  // 只讀數(shù)據(jù)(修改采用原子操作)
  read atomic.Value        
  // 包含只讀中所有數(shù)據(jù)(冗余),寫入新數(shù)據(jù)時(shí)也在dirty中操作
  dirty map[interface{}]*entry 
  // 當(dāng)原子操作訪問只讀read時(shí)找不到數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)去dirty中尋找,此時(shí)misses+1,dirty及作為存儲(chǔ)新寫入的數(shù)據(jù),又冗余了只讀結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù),所以當(dāng)misses > dirty 的長度時(shí), 會(huì)將dirty升級(jí)為read,同時(shí)將老的dirty置nil
  misses int 
}

// Map struct 中的 read 就是readOnly 的指針
type readOnly struct {
  // 基礎(chǔ)Map
  m  map[interface{}]*entry 
  // 用于表示當(dāng)前dirty中是否有read中不存在的數(shù)據(jù), 在寫入數(shù)據(jù)時(shí), 如果發(fā)現(xiàn)dirty中沒有新數(shù)據(jù)且dirty為nil時(shí),會(huì)將read中未被刪除的數(shù)據(jù)拷貝一份冗余到dirty中, 過程與Map struct中的 misses相呼應(yīng)
  amended bool 
}

// 數(shù)據(jù)項(xiàng)
type entry struct {
  p unsafe.Pointer 
}

// 用于標(biāo)記數(shù)據(jù)項(xiàng)已被刪除(主要保證數(shù)據(jù)冗余時(shí)的并發(fā)安全)
// 上述Map結(jié)構(gòu)中說到有一個(gè)將read數(shù)據(jù)拷貝冗余至dirty的過程, 因?yàn)閯h除數(shù)據(jù)項(xiàng)是將*entry置nil, 為了避免冗余過程中因并發(fā)問題導(dǎo)致*entry改變而影響到拷貝后的dirty正確性,所以sync.Map使用expunged來標(biāo)記entry是否被刪除
var expunged = unsafe.Pointer(new(interface{}))

在下面sync.Map具體實(shí)現(xiàn)中將會(huì)看到很多“雙檢查”代碼,因?yàn)橥ㄟ^原子操作獲取的值可能在進(jìn)行其他非原子操作過程中已改變,所以再非原子操作后需要使用之前原子操作獲取的值需要再次進(jìn)行原子操作獲取。

compareAndSwap 交換并比較, 用于在多線程編程中實(shí)現(xiàn)不被打斷的數(shù)據(jù)交換操作,從而避免多線程同時(shí)改寫某一數(shù)據(jù)時(shí)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致問題。

sync.Map Write

func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
  // 先不上鎖,而是從只讀數(shù)據(jù)中按key讀取, 如果已存在以compareAndSwap操作進(jìn)行覆蓋(update)
  read, _ := m.read.Load().(readOnly)
  if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
    return
  }
  
  m.mu.Lock()
  // 雙檢查獲取read
  read, _ = m.read.Load().(readOnly)
  // 如果data在read中,更新entry
  if e, ok := read.m[key]; ok {
    // 如果原子操作讀到的數(shù)據(jù)是被標(biāo)記刪除的, 則視為新數(shù)據(jù)寫入dirty
    if e.unexpungeLocked() {
      m.dirty[key] = e
    }
    // 原子操作寫新數(shù)據(jù)
    e.storeLocked(&value)
  } else if e, ok := m.dirty[key]; ok {
    // 原子操作寫新數(shù)據(jù)
    e.storeLocked(&value)
  } else {
    // 新數(shù)據(jù) 
    // 當(dāng)dirty中沒有新數(shù)據(jù)時(shí),將read中數(shù)據(jù)冗余到dirty
    if !read.amended {
      m.dirtyLocked()
      m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
    }
    
    m.dirty[key] = newEntry(value)
  }
  m.mu.Unlock()
}

func (e *entry) tryStore(i *interface{}) bool {
  p := atomic.LoadPointer(&e.p)
  if p == expunged {
    return false
  }
  for {
    if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, unsafe.Pointer(i)) {
      return true
    }
    p = atomic.LoadPointer(&e.p)
    if p == expunged {
      return false
    }
  }
}


// 在dirty中沒有比read多出的新數(shù)據(jù)時(shí)觸發(fā)冗余
func (m *Map) dirtyLocked() {
  if m.dirty != nil {
    return
  }

  read, _ := m.read.Load().(readOnly)
  m.dirty = make(map[interface{}]*entry, len(read.m))
  for k, e := range read.m {
    // 檢查entry是否被刪除, 被刪除的數(shù)據(jù)不冗余
    if !e.tryExpungeLocked() {
      m.dirty[k] = e
    }
  }
}

func (e *entry) tryExpungeLocked() (isExpunged bool) {
  p := atomic.LoadPointer(&e.p)
  for p == nil {
    // 將被刪除(置nil)的數(shù)據(jù)以cas原子操作標(biāo)記為expunged(防止因并發(fā)情況下其他操作導(dǎo)致冗余進(jìn)dirty的數(shù)據(jù)不正確)
    if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, nil, expunged) {
      return true
    }
    p = atomic.LoadPointer(&e.p)
  }
  return p == expunged
}

sync.Map Read

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
  read, _ := m.read.Load().(readOnly)
  e, ok := read.m[key]

  // 只讀數(shù)據(jù)中沒有,并且dirty有比read多的數(shù)據(jù),加鎖在dirty中找
  if !ok && read.amended {
    m.mu.Lock()
    // 雙檢查, 因?yàn)樯湘i之前的語句是非原子性的
    read, _ = m.read.Load().(readOnly)
    e, ok = read.m[key]
    if !ok && read.amended {
      // 只讀中沒有讀取到的次數(shù)+1
      e, ok = m.dirty[key]
      // 檢查是否達(dá)到觸發(fā)dirty升級(jí)read的條件
      m.missLocked()
    }
    m.mu.Unlock()
  }
  if !ok {
    return nil, false
  }
  // atomic.Load 但被標(biāo)記為刪除的會(huì)返回nil
  return e.load()
}

func (m *Map) missLocked() {
  m.misses++
  if m.misses < len(m.dirty) {
    return
  }
  m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
  m.dirty = nil
  m.misses = 0
}

sync.Map DELETE

func (m *Map) Delete(key interface{}) {
  read, _ := m.read.Load().(readOnly)
  e, ok := read.m[key]
  // 只讀中不存在需要到dirty中去刪除
  if !ok && read.amended {
    m.mu.Lock() 
    // 雙檢查, 因?yàn)樯湘i之前的語句是非原子性的
    read, _ = m.read.Load().(readOnly)
    e, ok = read.m[key]
    if !ok && read.amended {
      delete(m.dirty, key)
    }
    m.mu.Unlock()
  }
  if ok {
    e.delete()
  }
}

func (e *entry) delete() (hadValue bool) {
  for {
    p := atomic.LoadPointer(&e.p)
    if p == nil || p == expunged {
      return false
    }
    if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
      return true
    }
  }
}

同樣以剛剛壓測原生加鎖Map和分段鎖的方式來壓測sync.Map

壓測平均下來sync.Map和分段鎖差別不大,但是比起分段鎖, sync.Map則將鎖的粒度更加的細(xì)小到對數(shù)據(jù)的狀態(tài)上,使得大多數(shù)據(jù)可以無鎖化操作, 同時(shí)比分段鎖擁有更好的拓展性,因?yàn)榉侄捂i使用前總是要定一個(gè)分片數(shù)量, 在做擴(kuò)容或者縮小時(shí)很麻煩, 但要達(dá)到sync.Map這種性能既好又能動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的程度,代碼就相對復(fù)雜很多。

還有注意在使用sync.Map時(shí)切忌不要將其拷貝, go源碼中有對sync.Map注釋到” A Map must not be copied after first use.”因?yàn)楫?dāng)sync.Map被拷貝之后, Map類型的dirty還是那個(gè)map 但是read 和 鎖卻不是之前的read和鎖(都不在一個(gè)世界你拿什么保護(hù)我), 所以必然導(dǎo)致并發(fā)不安全(為了寫博我把sync.Map代碼復(fù)制出來一份把私有成員改成可外部訪問的打印指針)

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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