1.6 来,控制一下 goroutine 的并发数量
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问题

1
func main() {
2
userCount := math.MaxInt64
3
for i := 0; i < userCount; i++ {
4
go func(i int) {
5
// 做一些各种各样的业务逻辑处理
6
fmt.Printf("go func: %d\n", i)
7
time.Sleep(time.Second)
8
}(i)
9
}
10
}
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在这里,假设 userCount 是一个外部传入的参数(不可预测,有可能值非常大),有人会全部丢进去循环。想着全部都并发 goroutine 去同时做某一件事。觉得这样子会效率会更高,对不对!
那么,你觉得这里有没有什么问题?

噩梦般的开始

当然,在特定场景下,问题可大了。因为在本文被丢进去同时并发的可是一个极端值。我们可以一起观察下图的指标分析,看看情况有多 “崩溃”。下图是上述代码的表现:

输出结果

1
...
2
go func: 5839
3
go func: 5840
4
go func: 5841
5
go func: 5842
6
go func: 5915
7
go func: 5524
8
go func: 5916
9
go func: 8209
10
go func: 8264
11
signal: killed
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如果你自己执行过代码,在 “输出结果” 上你会遇到如下问题:
    系统资源占用率不断上涨
    输出一定数量后:控制台就不再刷新输出最新的值了
    信号量:signal: killed

系统负载

image

CPU

image
短时间内系统负载暴增

虚拟内存

image
短时间内占用的虚拟内存暴增

top

1
PID COMMAND %CPU TIME #TH #WQ #PORT MEM PURG CMPRS PGRP PPID STATE BOOSTS
2
...
3
73414 test 100.2 01:59.50 9/1 0 18 6801M+ 0B 114G+ 73403 73403 running *0[1]
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小结

如果仔细看过监控工具的示意图,就可以知道其实我间隔的执行了两次,能看到系统间的使用率幅度非常大。当进程被杀掉后,整体又恢复为正常值
在这里,我们回到主题,就是在不控制并发的 goroutine 数量 会发生什么问题?大致如下:
    CPU 使用率浮动上涨
    Memory 占用不断上涨。也可以看看 CMPRS,它表示进程的压缩数据的字节数。已经到达 114G+ 了
    主进程崩溃(被杀掉了)
简单来说,“崩溃” 的原因就是对系统资源的占用过大。常见的比如:打开文件数(too many files open)、内存占用等等

危害

对该台服务器产生非常大的影响,影响自身及相关联的应用。很有可能导致不可用或响应缓慢,另外启动了复数 “失控” 的 goroutine,导致程序流转混乱

解决方案

在前面花了大量篇幅,渲染了在存在大量并发 goroutine 数量时,不控制的话会出现 “严重” 的问题,接下来一起思考下解决方案。如下:
    1.
    控制/限制 goroutine 同时并发运行的数量
    2.
    改变应用程序的逻辑写法(避免大规模的使用系统资源和等待)
    3.
    调整服务的硬件配置、最大打开数、内存等阈值

控制 goroutine 并发数量

接下来正式的开始解决这个问题,希望你认真阅读的同时加以思考,因为这个问题在实际项目中真的是太常见了!
问题已经抛出来了,你需要做的是想想有什么办法解决这个问题。建议你自行思考一下技术方案。再接着往下看 :-)

尝试 chan

1
func main() {
2
userCount := 10
3
ch := make(chan bool, 2)
4
for i := 0; i < userCount; i++ {
5
ch <- true
6
go Read(ch, i)
7
}
8
9
//time.Sleep(time.Second)
10
}
11
12
func Read(ch chan bool, i int) {
13
fmt.Printf("go func: %d\n", i)
14
<- ch
15
}
Copied!
输出结果:
1
go func: 1
2
go func: 2
3
go func: 3
4
go func: 4
5
go func: 5
6
go func: 6
7
go func: 7
8
go func: 8
9
go func: 0
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嗯,我们似乎很好的控制了 2 个 2 个的 “顺序” 执行多个 goroutine。但是,问题出现了。你仔细数一下输出结果,才 9 个值?
这明显就不对。原因出在当主协程结束时,子协程也是会被终止掉的。因此剩余的 goroutine 没来及把值输出,就被送上路了(不信你把 time.Sleep 打开看看,看看输出数量)

尝试 sync

1
...
2
var wg = sync.WaitGroup{}
3
4
func main() {
5
userCount := 10
6
for i := 0; i < userCount; i++ {
7
wg.Add(1)
8
go Read(i)
9
}
10
11
wg.Wait()
12
}
13
14
func Read(i int) {
15
defer wg.Done()
16
fmt.Printf("go func: %d\n", i)
17
}
Copied!
嗯,单纯的使用 sync.WaitGroup 也不行。没有控制到同时并发的 goroutine 数量(代指达不到本文所要求的目标)

小结

单纯简单使用 channel 或 sync 都有明显缺陷,不行。我们再看看组件配合能不能实现

尝试 chan + sync

1
...
2
var wg = sync.WaitGroup{}
3
4
func main() {
5
userCount := 10
6
ch := make(chan bool, 2)
7
for i := 0; i < userCount; i++ {
8
wg.Add(1)
9
go Read(ch, i)
10
}
11
12
wg.Wait()
13
}
14
15
func Read(ch chan bool, i int) {
16
defer wg.Done()
17
18
ch <- true
19
fmt.Printf("go func: %d, time: %d\n", i, time.Now().Unix())
20
time.Sleep(time.Second)
21
<-ch
22
}
Copied!
输出结果:
1
go func: 9, time: 1547911938
2
go func: 1, time: 1547911938
3
go func: 6, time: 1547911939
4
go func: 7, time: 1547911939
5
go func: 8, time: 1547911940
6
go func: 0, time: 1547911940
7
go func: 3, time: 1547911941
8
go func: 2, time: 1547911941
9
go func: 4, time: 1547911942
10
go func: 5, time: 1547911942
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从输出结果来看,确实实现了控制 goroutine 以 2 个 2 个的数量去执行我们的 “业务逻辑”,当然结果集也理所应当的是乱序输出

方案一:简单 Semaphore

在确立了简单使用 chan + sync 的方案是可行后,我们重新将流转逻辑封装为 gsema,主程序变成如下:
1
import (
2
"fmt"
3
"time"
4
5
"github.com/EDDYCJY/gsema"
6
)
7
8
var sema = gsema.NewSemaphore(3)
9
10
func main() {
11
userCount := 10
12
for i := 0; i < userCount; i++ {
13
go Read(i)
14
}
15
16
sema.Wait()
17
}
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19
func Read(i int) {
20
defer sema.Done()
21
sema.Add(1)
22
23
fmt.Printf("go func: %d, time: %d\n", i, time.Now().Unix())
24
time.Sleep(time.Second)
25
}
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分析方案

在上述代码中,程序执行流程如下:
    设置允许的并发数目为 3 个
    循环 10 次,每次启动一个 goroutine 来执行任务
    每一个 goroutine 在内部利用 sema 进行调控是否阻塞
    按允许并发数逐渐释出 goroutine,最后结束任务
看上去人模人样,没什么严重问题。但却有一个 “大” 坑,认真看到第二点 “每次启动一个 goroutine” 这句话。这里有点问题,提前产生那么多的 goroutine 会不会有什么问题,接下来一起分析下利弊,如下:

    适合量不大、复杂度低的使用场景
      几百几千个、几十万个也是可以接受的(看具体业务场景)
      实际业务逻辑在运行前就已经被阻塞等待了(因为并发数受限),基本实际业务逻辑损耗的性能比 goroutine 本身大
      goroutine 本身很轻便,仅损耗极少许的内存空间和调度。这种等待响应的情况都是躺好了,等待任务唤醒
    Semaphore 操作复杂度低且流转简单,容易控制

    不适合量很大、复杂度高的使用场景
      有几百万、几千万个 goroutine 的话,就浪费了大量调度 goroutine 和内存空间。恰好你的服务器也接受不了的话
    Semaphore 操作复杂度提高,要管理更多的状态

小结

    基于什么业务场景,就用什么方案去做事
    有足够的时间,允许你去追求更优秀、极致的方案(用第三方库也行)
用哪种方案,我认为主要基于以上两点去思考,都是 OK 的。没有对错,只有当前业务场景能不能接受,这个预先启动的 goroutine 数量你的系统是否能够接受
当然了,常见/简单的 Go 应用采用这类技术方案,基本就能解决问题了。因为像本文第一节 “问题” 如此超巨大数量的情况,情况很少。其并不存在那些 “特殊性”。因此用这个方案基本 OK

灵活控制 goroutine 并发数量

小手一紧。隔壁老王发现了新的问题。“方案一” 中,在输入输出一体的情况下,在常见的业务场景中确实可以
但,这次新的业务场景比较特殊,要控制输入的数量,以此达到改变允许并发运行 goroutine 的数量。我们仔细想想,要做出如下改变:
    输入/输出要抽离,才可以分别控制
    输入/输出要可变,理所应当在 for-loop 中(可设置数值的地方)
    允许改变 goroutine 并发数量,但它也必须有一个最大值(因为允许改变是相对)

方案二:灵活 chan + sync

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package main
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3
import (
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"fmt"
5
"sync"
6
"time"
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)
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var wg sync.WaitGroup
10
11
func main() {
12
userCount := 10
13
ch := make(chan int, 5)
14
for i := 0; i < userCount; i++ {
15
wg.Add(1)
16
go func() {
17
defer wg.Done()
18
for d := range ch {
19
fmt.Printf("go func: %d, time: %d\n", d, time.Now().Unix())
20
time.Sleep(time.Second * time.Duration(d))
21
}
22
}()
23
}
24
25
for i := 0; i < 10; i++ {
26
ch <- 1
27
ch <- 2
28
//time.Sleep(time.Second)
29
}
30
31
close(ch)
32
wg.Wait()
33
}
Copied!
输出结果:
1
...
2
go func: 1, time: 1547950567
3
go func: 3, time: 1547950567
4
go func: 1, time: 1547950567
5
go func: 2, time: 1547950567
6
go func: 2, time: 1547950567
7
go func: 3, time: 1547950567
8
go func: 1, time: 1547950568
9
go func: 2, time: 1547950568
10
go func: 3, time: 1547950568
11
go func: 1, time: 1547950568
12
go func: 3, time: 1547950569
13
go func: 2, time: 1547950569
Copied!
在 “方案二” 中,我们可以随时随地的根据新的业务需求,做如下事情:
    变更 channel 的输入数量
    能够根据特殊情况,变更 channel 的循环值
    变更最大允许并发的 goroutine 数量
总的来说,就是可控空间都尽量放开了,是不是更加灵活了呢 :-)

方案三:第三方库

比较成熟的第三方库也不少,基本都是以生成和管理 goroutine 为目标的池工具。我简单列了几个,具体建议大家阅读下源码或者多找找,原理相似

总结

在本文的开头,我花了大力气(极端数量),告诉你同时并发过多的 goroutine 数量会导致系统占用资源不断上涨。最终该服务崩盘的极端情况。为的是希望你今后避免这种问题,给你留下深刻的印象
接下来我们以 “控制 goroutine 并发数量” 为主题,展开了一番分析。分别给出了三种方案。在我看来,各具优缺点,我建议你挑选合适自身场景的技术方案就可以了
因为,有不同类型的技术方案也能解决这个问题,千人千面。本文推荐的是较常见的解决方案,也欢迎大家在评论区继续补充 :-)
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