理解线程同步

Golang
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2022-08-02
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前言

我们经常会谈到并发和并行这两个词，对于操作系统而言，并发是指一个处理器同时处理多个任务。

并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。

以下这张图可以比较形象的讲解并发和并行，并发是两个队列交替使用一台咖啡机，并行是两个队列同时使用两台咖啡机，这里的队列可以代表执行的程序。

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正文

这里聚焦在并发处理上，对于不同的程序，我们知道是在处理器上交替执行的，这里就存在临界资源的竞争问题。这里的临界资源可以指代机器某个存储器存储的值。

来看看下面这个例子

package main

import (
    "fmt" 
    "sync"
)
//临界资源
var a int = 0
var loop int = 10000000
var wg sync.WaitGroup

func main(){
    wg.Add(2)
    go add()
    go sub()
    wg.Wait()
    fmt.Printf("a = %d",a)
}

func add(){
    for i := 0 ;i < loop;i++ {
        a++
    }
    wg.Done()
}

func sub(){
    for j := 0 ;j < loop;j++ {
        a--
    }
    wg.Done()
}

这里用变量a代表操作系统中的临界资源，go协程表示操作系统运行的程序，程序是并发执行的，由于程序之间没有同步的机制，所以每次输出的结果都不为0

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所以在操作系统执行过程中，需要引入同步的机制，去实现对临界资源的控制，下面就来讲讲线程同步的几种机制

互斥量

特点：

  • 互斥量是最简单的线程同步方法
  • 互斥量(互斥锁)，处于两态之一的变量：解锁和加锁
  • 两个状态可以保证资源访问的串行

go为我们提供了原生的互斥量

package main

import (
    "fmt" 
    "sync"
)
//临界资源
var a int = 0
var loop int = 10000000
var wg sync.WaitGroup
var lock sync.Mutex

func main(){
    wg.Add(2)
    go add()
    go sub()
    wg.Wait()
    fmt.Printf("a = %d",a)
}

func add(){
    for i := 0 ;i < loop;i++ {
        lock.Lock()
        a++
        lock.Unlock()
    }
    wg.Done()
}

func sub(){
    for j := 0 ;j < loop;j++ {
        lock.Lock()
        a--
        lock.Unlock()
    }
    wg.Done()
}

以上例子中，对临界资源的操作，我们需要先获取锁，才能对临界资源进行操作，这样就保证了访问的串行化。以下是运行的结果

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自旋锁

自旋锁是指当一个线程在获取锁的时候，如果锁已经被其他线程获取，那么该线程将循环等待，然后不断地判断是否能够被成功获取，直到获取到锁才会退出循环。

特点：

  • 自旋锁也是一种多线程同步的变量
  • 使用自旋锁的线程会反复检查锁变量是否可用
  • 自旋锁不会让出CPU，是一种忙等待状态

这里用go实现自旋锁

package main

import (
    "fmt" 
    "sync" 
    "sync/atomic"
)
//临界资源
var a int = 0
var loop int = 10000000
var wg sync.WaitGroup

// Spin是一个锁变量，实现了Lock和Unlock方法
type Spin int32

func (l *Spin) Lock() {
    // 原子交换，0换成1 
    for !atomic.CompareAndSwapInt32((*int32)(l), 0, 1) {}
}

func (l *Spin) Unlock() {
    // 原子置零
    atomic.StoreInt32((*int32)(l), 0)
}

type Locker interface {
    Lock()
    Unlock()
}

func main(){
    wg.Add(2)
    l := new(Spin)
    go add(l)
    go sub(l)
    wg.Wait()
    fmt.Printf("a = %d",a)
}

func add(l Locker){
    for i := 0 ;i < loop;i++ {
        l.Lock()
        a++
        l.Unlock()
    }
    wg.Done()
}

func sub(l Locker){
    for j := 0 ;j < loop;j++ {
        l.Lock()
        a--
        l.Unlock()
    }
    wg.Done()
}

在代码实现上，获取临界资源时，执行Lock()方法会循环等待，直到获取，自旋锁的设计避免了进程或线程上下文切换的开销，但是缺点也很明显，线程处于忙等待的状态，若某个线程持有锁的时间过长，其他等待锁的线程会循环等待，消耗CPU的性能

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读写锁

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特点：

  • 读写锁是一种特殊的自旋锁
  • 允许多个读者同时访问资源以提高读性能
  • 对于写操作则是互斥的

go语言为我们提供了原生的读写锁

package main

import (
    "fmt" 
    "sync" 
    "time"
)
//临界资源
var a int = 0
var loop int = 10
var wg sync.WaitGroup
var rw sync.RWMutex

func main(){
    wg.Add(4)
    go writer()
    go reader("小明")
    go reader("小红")
    go reader("小兰")
    wg.Wait()
    fmt.Printf("a = %d\n",a)
}

func reader(name string){
    for i := 0 ;i < loop;i++ {
        fmt.Printf("我是%s,我准备读了\n",name)
        rw.RLock()
        fmt.Printf("我是%s,a = %d\n",name,a)
        time.Sleep(time.Second * 3)
        rw.RUnlock()
    }
    wg.Done()
}

func writer(){
    for i := 0 ;i < loop;i++ {
        fmt.Printf("我准备写入了，当前a = %d\n",a)
        rw.Lock()
        a++
        fmt.Printf("我写完了，当前a = %d，先歇一歇\n",a)
        time.Sleep(time.Second)
        rw.Unlock()
    }
    wg.Done()
}

运行结果如下所示，可以看到，在执行的过程中，当读者和写者持有锁的操作时互斥的，而读者和读者持有锁是可以同步的

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条件变量

特点：

  • 条件变量时一种相对复杂的线程同步方法
  • 条件变量允许线程睡眠，直到满足某种条件
  • 当满足条件时，可以向该线程发送信号，通知唤醒

go语言为我们提供了原生的条件变量

package main

import (
    "fmt" 
    "math/rand" 
    "sync" 
    "time"
)

var cond sync.Cond
//产品区
var products []int

//生产者
func produce(nu int) {
    for {
        cond.L.Lock()
        //产品区满 等待消费者消费 
        for len(products) == 3 {
            fmt.Printf("我是生产者%d号，产品区满了，我只能等了\n", nu)
            cond.Wait()
        }
        num := rand.Intn(1000)
        products = append(products,num)
        fmt.Printf("我是生产者%d号，当前生产了%d，产品区长度为%d\n", nu, num, len(products))
        cond.L.Unlock()

        //生产了产品唤醒 消费者线程
        cond.Signal()
        //生产完了歇一会，给其他协程机会
        time.Sleep(time.Second * 5)
    }
}

//消费者
func consume(nu int) {
    for {
        cond.L.Lock()
        //产品区空 等待生产者生产 
        for len(products) == 0 {
            fmt.Printf("我是消费者%d号，产品区空了，我只能等了\n", nu)
            cond.Wait()
        }
        num := products[0]
        products = products[1:]
        fmt.Printf("我是消费者%d号，当前消费了%d，产品区长度为%d\n", nu, num, len(products))
        cond.L.Unlock()
        cond.Signal()

        //消费完了歇一会，给其他协程机会
        time.Sleep(time.Second * 2)
    }
}

func main() {
    quit := make(chan bool)

    //创建互斥锁和条件变量
    cond.L = new(sync.Mutex)

    //5个消费者 
    for i := 0; i < 5; i++ {
        go produce(i)
    }
    //3个生产者 
    for i := 0; i < 3; i++ {
        go consume(i)
    }
    //主协程阻塞 不结束
    <-quit
}

运行结果如下所示，当生产者生产完毕后，会通知消费者进行消费，当消费者消费完毕后，会通知生产者进行生产，当产品区等于0时，不允许消费者消费，消费者必须等待。当产品区满时，不允许生产者继续生产，生产者必须等待，这一过程都是通过条件变量去实现的

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实际应用

mysql读写锁

对于临界资源的概念，我们在实际开发过程中都会有所接触。如mysql的读写锁

在处理并发读或写时，可以通过实现一个由两种类型组成的锁系统来解决问题。这两种锁通常被称为共享锁和排他锁，也叫读锁和写锁。

  • 读锁是共享的，相互不阻塞，多个用户同一时刻可以读取同一个资源而不相互干扰。
  • 写锁是排他的，一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁，确保在给定时间内只有1个用户能执行写入并防止其他用户读取正在写入的同一资源。

可以针对单表的读写锁

表独占写锁（lock table A write）

  • 获得表A的WRITE锁定
  • 当前session对锁定表的查询、更新、插入操作都可以执行，其他session对锁定表的查询被阻塞，需要等待锁被释放，陷入等待状态
  • 释放锁后，其他session获得锁，查询结果返回

表共享读锁(lock table A read)

  • 获得表A的READ锁定
  • 当前session可以查询该表记录，其他session也可以查询该表的记录
  • 当前session不能查询没有锁定的表，其他session可以查询或者更新未锁定的表
  • 当前session插入或者更新锁定的表都会提示错误，其他session更新锁定表会等待获得锁，陷入等待状态
  • 释放锁后，其他session获得锁，更新操作完成

针对整张表的读写锁对于已正常上线的系统来说，性能非常低效，Innodb存储引擎提供了行级锁

共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE …LOCK IN SHARE

允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁

又称读锁，若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A。其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。

这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。

  • set autocommit = 0（通过以上设置autocommit=0，则用户将一直处于某个事务中，直到执行一条commit提交或rollback语句才会结束当前事务重新开始一个新的事务。）
  • 当前session对id = 10的记录加share mode的共享锁；其他session仍然可以查询记录，并也可以对该记录加share mode的共享锁
  • 当前session对锁定的记录进行更新操作，等待锁；其他session也对该记录进行更新操作，则会导致死锁退出
  • 当前session获得锁后，可以成功更新

排他锁（X）：SELECT * FROM table_name WHERE …FOR UPDATE

允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。

又称写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，事务T可以读A也可以修改A。其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。

这保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。

  • set autocommit = 0
  • 当前session对id = 10的记录加for update的排他锁；其他session可以查询该记录，但是不能对该记录加排他锁，会等待获得锁
  • 当前session可以对锁定的记录进行更新操作，更新后释放锁
  • 其他session获得锁，得到其他session提交的记录

秒杀库存

对于一个秒杀系统来说，秒杀库存也是一个临界资源，在秒杀过程中，如果出现超卖的现象，可能会导致公司在秒杀活动中的严重亏本。

在高并发下，为了确保数据的一致性，通常采用事务来操作数据。但是，直接使用事务会影响系统的并发性能。为此，我们通常会通过队列采用异步的方式将请求排队和串行化，这样可以大大降低事务的并发操作，提升系统性能。

内存队列主要用于接收请求后，在服务内部进行初步排队。具体来说，在队列的生产端，通过扣减内存库存的方式对请求进行初步过滤，然后推送到队列中；在消费端，以固定速度消费队列中的请求，并过滤掉超时的请求，再扣减 Redis 库存。

总结

同步方法 描述 互斥锁 最简单的一种线程同步方法，会阻塞线程 自旋锁 避免切换的一种线程同步方法，属于“忙等待” 读写锁 为“读多写少”的资源设计的线程同步方法，可以显著提高性能 条件变量 相对复杂的一种线程同步方法，有更灵活的使用场景

送了两趟外卖，我想明白了Goroutine + Channel
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