2021年十一月月 发布的文章

梅西凑齐七个金球成功召唤神龙

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/11/30/leo-messi-win-his-seventh-ballondor

北京时间今天凌晨4:30,梅西获得了由“法国足球”杂志颁发的2021年男子足球金球奖

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梅西赢得2021法国足球杂志金球奖

在2021年之前,梅西曾经在2009年、2010年、2011年、2012年、2015年和2019年六次赢得金球奖,这是梅西第七次获得该项殊荣,再次刷新了由他个人保持的得奖次数最多的纪录,进一步夯实了其金球之王的地位。

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梅西,金球之王

在上赛季中,梅西为巴萨出场48次,他打进38球助攻18次,帮助巴萨赢得西班牙国王杯,他自己也成为了西甲射手王。在今夏美洲杯中,梅西4次进球5次助攻,他帮助阿根廷队时隔28年后再次夺得大赛冠军,并当选为大赛MVP,这也是梅西为阿根廷国家队获得的首次大赛冠军。一般认为,这一冠军在梅西获得的此次金球奖中占据了至关重要的分量。

综上,梅西此次再次摘取金球是实至名归的!

好了,现在终于可以召唤神龙了!

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梅老板用七个金球召唤神龙

阿根廷队目前已经以南美区世预赛第二名的身份晋级明年的卡塔尔世界杯决赛圈,相信有神龙护体的阿根廷队、团结一致的阿根廷队、有全世界最广大阿迷的支持的阿根廷队,特别是有梅西作为队长的阿根廷队,在2022年世界杯上会走到最后!加油,梅老板!加油,阿根廷!


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ants:在Submit中再调用当前Pool的Submit可能导致阻塞

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/11/27/ants-call-submit-in-submit-may-cause-blocking

1. goroutine pool的必要性

Go在并发程序方面的一个小创新就是支持轻量级用户线程goroutine,不过虽然goroutine很轻,但并不是免费的,尤其是Go程序中存在大量goroutine反复启停时(比如采用每连接一个goroutine的处理http短连接的http server,在大并发的情况下就是如此),Go运行时启停和调度goroutine的开销还是蛮大的。这个时候我们对goroutine pool的需求就诞生了。

goroutine pool减小开销的主要思路就是复用:即创建出的goroutine在做完一个task后不退出,而是等待下一个task,这样来减少goroutine反复创建和销毁带来的开销。除此之外,由于goroutine已经被创建,当任务到达时,可以不需要等待goroutine创建就能立即执行,提高响应速度。并且通过goroutine pool,我们还可以严格控制启动的goroutine的数量,避免因外部条件变化带来的goroutine数量的暴涨与暴跌。

在Go社区中,优秀的goroutine pool的实现有不少,Andy Pan开源的ants就是其中之一。根据ants在github上的当前状态来看,它在Go社区范围的应用很广泛,Andy Pan对issue的响应也是十分快的。这也是我们在项目中引入ants的原因。

这篇文章要写的就是我们在使用ants过程中遇到的问题,以及对问题的简单分析与解决过程,这里分享出来的目的也是希望大家能避免遇到同类问题。

2. 问题描述

我们在对系统进行压测时,发现系统出现了“死锁”。经过查找,我们将问题锁定在对ants包的使用上面了。我们的工程师使用ants时,在传给Pool.Submit方法的task函数中又调用了同一个Pool的Submit方法。之后他便用下面代码复现了这个问题:

package main

import (
    "fmt"
    "time"

    "github.com/panjf2000/ants/v2"
)

func main() {
    p, _ := ants.NewPool(100)

    for {
        p.Submit(func() {
            for i := 0; i < 3; i++ {
                p.Submit(func() {
                    fmt.Println(time.Now().Unix())
                })
            }
        })
    }
}

这个代码使用了ants 2.4.6版本,我们在ubuntu 20.04上使用Go 1.17运行这个程序,很快程序就锁住了。

3. 原因分析

ants代码不多,原理上也不复杂,我们直接来看看Submit的代码:

// https://github.com/panjf2000/ants/blob/master/pool.go (commit fdb318c1d7cef8e448f1bc2bbb03519ff69939da)
func (p *Pool) Submit(task func()) error {
    if p.IsClosed() {
        return ErrPoolClosed
    }
    var w *goWorker
    if w = p.retrieveWorker(); w == nil {
        return ErrPoolOverload
    }
    w.task <- task
    return nil
}

我们看到,Submit方法的主要逻辑就是从Pool中获取一个worker,然后将传入的task写入worker的task channel中。再来看看retrieveWorker方法:

// https://github.com/panjf2000/ants/blob/master/pool.go(commit fdb318c1d7cef8e448f1bc2bbb03519ff69939da)

225 func (p *Pool) retrieveWorker() (w *goWorker) {
226     spawnWorker := func() {
227         w = p.workerCache.Get().(*goWorker)
228         w.run()
229     }
230
231     p.lock.Lock()
232
233     w = p.workers.detach()
234     if w != nil { // first try to fetch the worker from the queue
235         p.lock.Unlock()
236     } else if capacity := p.Cap(); capacity == -1 || capacity > p.Running() {
237         // if the worker queue is empty and we don't run out of the pool capacity,
238         // then just spawn a new worker goroutine.
239         p.lock.Unlock()
240         spawnWorker()
241     } else { // otherwise, we'll have to keep them blocked and wait for at least one worker to be put back into pool.
242         if p.options.Nonblocking {
243             p.lock.Unlock()
244             return
245         }
246     retry:
247         if p.options.MaxBlockingTasks != 0 && p.blockingNum >= p.options.MaxBlockingTasks {
248             p.lock.Unlock()
249             return
250         }
251         p.blockingNum++
252         p.cond.Wait() // block and wait for an available worker
253         p.blockingNum--
254         var nw int
255         if nw = p.Running(); nw == 0 { // awakened by the scavenger
256             p.lock.Unlock()
257             if !p.IsClosed() {
258                 spawnWorker()
259             }
260             return
261         }
262         if w = p.workers.detach(); w == nil {
263             if nw < capacity {
264                 p.lock.Unlock()
265                 spawnWorker()
266                 return
267             }
268             goto retry
269         }
270
271         p.lock.Unlock()
272     }
273     return
274 }

retrieveWorker方法负责从Pool中取出一个空闲worker。

retrieveWorker先加锁(line 231),然后尝试从worker queue中获取空闲worker(line 233),如果成功获得,那么解锁返回(line 234~235);

如果队列为空,且池子容量(capacity)还没有满,那就创建一个新worker(line 236~240);

如果队列为空,且池子容量(capacity)也满了(line 241),那么判断一下p.options.Nonblocking是否为true,如果为true,说明不想阻塞,那么retrieveWorker返回nil(line 247~250)。retrieveWorker返回nil,那么Submit返回ErrPoolOverload错误。

如果用户没有将p.options.Nonblocking设置为true(p.options.Nonblocking默认为false),retrieveWorker判断p.options.MaxBlockingTasks这个option,但p.options.MaxBlockingTasks这个option默认为0,所以不满足条件。代码进入p.cond.Wait(),问题就出在这里

我们简化一下复现的步骤,假设我们的pool的容量是1,初始我们调用1次Submit获得了worker,这个worker开始执行task,而这个被执行的task又调用了同一个Pool的Submit,之后进入retrieveWorker方法,由于没有设置p.options.Nonblocking=true,cap容量也满了,由于此时没有空闲worker了,于是该worker进入p.cond.Wait。此时程序便进入死锁状态。将这个示例整理为代码,如下:

package main

import (
    "fmt"
    "time"

    "github.com/panjf2000/ants/v2"
)

func main() {
    p, _ := ants.NewPool(1)

    p.Submit(func() {
        p.Submit(func() {
            fmt.Println(time.Now().Unix())
        })
    })

    time.Sleep(1000 *time.Second)
}

大家可以执行一下这段代码,死锁必然马上出现。

如果我们修改一下ants的pool.go中的代码,在p.cond.Wait()前后加入一些打印语句,就像下面这样:

p.blockingNum++
fmt.Println("==== cond wait ...===")
p.cond.Wait() // block and wait for an available worker
fmt.Println("==== cond wait return ===")
p.blockingNum--

然后,我们通过replace将demo对ants的依赖改为本地依赖,运行demo后,我们将看到下面输出:

==== cond wait ...===

demo将一直停在上面这行输出的地方不再向下执行了。

4. 官方策略

我将这个问题提交到ants的issue列表中,Andy Pan很快给了响应。按照Andy的说法,目前ants并不禁止Submit()里再调用同一个Pool的Submit(),只是需要设置一下Pool无可用worker时不阻塞即可,就像下面代码这样:

p, _ := ants.NewPool(1, ants.WithNonblocking(true))

我个人又考虑了一下这个问题,设置WithNonblocking为true,Submit方法会返回ErrPoolOverload错误,那么调用者需要考虑如何处理这个错误,最大的可能就是反复重试。

另外如果不设置ants.WithNonblocking(true),我就是要让代码去等,正常情况下,这种阻塞应该是可以解开的,当task执行完毕后,自然可以空闲出一个goroutine来接新task。但问题就在于:如果我在Submit()里再调用同一个Pool的Submit(),一旦所有task都是这种情况,这个阻塞可能是无法解开的。所以我建议Andy在文档中说明一下这种情况。Andy也接受了这个建议,在最新的commit中在Submit和Invoke方法的注释中增加了对这种情况的说明。

5. 解决方法

那么如果我就是要在Submit中调用Submit该如何处理呢?一种很直接的思路就是使用两个Pool!比如将上面的demo改成下面这样就可以正常运行了:

func main() {
    p1, _ := ants.NewPool(1)
    p2, _ := ants.NewPool(1)

    p1.Submit(func() {
        p2.Submit(func() {
            fmt.Println(time.Now().Unix())
        })
    })

    time.Sleep(10*time.Second)
}

6. 补充一个因上述ants阻塞问题导致的其他问题

我们的系统在生产场景中会有大量并发连接,针对每个连接都会有定时器处理会话相关的过期、删除等。考虑到定时器太多,我们选择了维护定时器开销更小的时间轮算法的定时器实现。在github上,RussellLuo/timingwheel目前star最多的,但美中不足的是其作者Russelluo似乎对这一项目不是很热心了,issue响应也很少了。我们抱着先使用再自主改进的态度引入了RussellLuo/timingwheel。

考虑到RussellLuo/timingwheel每执行一个fired的timer对应的task时,都启动一个新goroutine去执行,我们将下面代码做了修改:

func (tw *TimingWheel) addOrRun(t *Timer) {
    if !tw.add(t) {
        // Already expired

        // Like the standard time.AfterFunc (https://golang.org/pkg/time/#AfterFunc),
        // always execute the timer's task in its own goroutine.
        go t.task()
    }
}

改为:

func (tw *TimingWheel) addOrRun(t *Timer) {
    if !tw.add(t) {
        // Already expired

        // Like the standard time.AfterFunc (https://golang.org/pkg/time/#AfterFunc),
        // always execute the timer's task in its own goroutine.
        tw.workerPool.Submit(func() {
            t.task()
        })
    }
}

我们用一个ants pool(pool size默认为1024)来减少goroutine频繁创建销毁带来的开销。

在开发与功能测试阶段,改造后的RussellLuo/timingwheel表现不错,一切都还ok。进入到压测阶段,我们发现,在大量连接一起断连后,大部分新启动的用于清除会话的定时器都无法工作,时间到了后,timer也不fire,导致我们的连接断连逻辑无法执行。我用下面的例子复现了这个问题(为了方便复现现象,我们把ants的Pool size改为1):

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    "github.com/RussellLuo/timingwheel"
)

var tw *timingwheel.TimingWheel

type tickScheduler struct {
    interval time.Duration
}

func (s *tickScheduler) Next(prev time.Time) time.Time {
    next := prev.Add(s.interval)
    return next
}

type Timer struct {
    timer *timingwheel.Timer
}

func (t *Timer) Stop() bool {
    return t.timer.Stop()
}

func TickFunc(d time.Duration, f func()) *Timer {
    s := &tickScheduler{
        interval: d,
    }
    t := tw.ScheduleFunc(s, f)
    return &Timer{t}
}

func main() {
    tw = timingwheel.NewTimingWheel(10*time.Millisecond, 60)
    tw.Start()
    defer tw.Stop()

    var c = make(chan string)
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(10)

    for i := 0; i < 10; i++ {
        go func() {
            timer := TickFunc(time.Millisecond*10, func() {
                c <- "timer fired"
            })
            defer timer.Stop()

            time.Sleep(time.Second)

            for i := 0; i < 10; i++ {
                s := <-c
                if s != "timer fired" {
                    fmt.Errorf("%d: want [timer fired], got [%s]\n", i+1, s)
                } else {
                    fmt.Printf("%d: timer fired\n", i+1)
                }
            }
            wg.Done()
        }()
    }

    wg.Wait()
}

运行这个程序,程序也很快锁住:

$ go run main.go
1: timer fired
1: timer fired
1: timer fired
1: timer fired
1: timer fired
2: timer fired
2: timer fired
2: timer fired
2: timer fired
//锁住

这个问题与本文开始的问题一样,也是在Submit中调用同pool的Submit,调用Submit的两处位置,我在下面的代码中用注释标记了出来。

func (tw *TimingWheel) ScheduleFunc(s Scheduler, f func()) (t *Timer) {
    expiration := s.Next(time.Now().UTC())
    if expiration.IsZero() {
        // No time is scheduled, return nil.
        return
    }   

    t = &Timer{
        expiration: timeToMs(expiration),
        task: func() {
            // Schedule the task to execute at the next time if possible.
            expiration := s.Next(msToTime(t.expiration))
            if !expiration.IsZero() {
                t.expiration = timeToMs(expiration)
                tw.addOrRun(t)  // 如果timer已经fire,那么就调用pool.Submit
            }   

            // Actually execute the task.
            f()
        },
    }
    tw.addOrRun(t) // 如果timer已经fire,那么就调用pool.Submit

    return
}

btw,关于时间轮算法是否在资源占用,维护timer开销方面胜过Go标准库timer,这里其实并没有细致比对过。Go标准库的timer性能一直在完善,后续有时间需要认真对比一下。


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