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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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Go 1.17新特性详解:使用基于寄存器的调用惯例

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/08/20/using-register-based-calling-convention-in-go-1-17

除了Go语言特性go module有重要变化之外,Go编译器与Go运行时也都有着优化与改进,这两方面的变化对Go程序的构建与运行影响巨大。在这个系列的最后一篇中,我们来看看编译器与运行时中那些值得关注的变化。

1. 使用基于寄存器的调用惯例替代基于堆栈的调用惯例

所谓“调用惯例(calling convention)”是调用方和被调用方对于函数调用的一个明确的约定,包括:函数参数与返回值的传递方式、传递顺序。只有双方都遵守同样的约定,函数才能被正确地调用和执行。如果不遵守这个约定,函数将无法正确执行。

Go 1.17版本之前,Go采用基于栈的调用约定,即函数的参数与返回值都通过栈来传递,这种方式的优点是实现简单,不用担心底层cpu架构寄存器的差异,适合跨平台;但缺点就是牺牲了一些性能,我们都知道寄存器的访问速度要远高于内存。

大多数平台上的大多数语言实现都使用基于寄存器的调用约定,通过寄存器而不是内存传递函数参数和返回结果,并指定一些寄存器为调用保存寄存器,允许函数在不同的调用中保持状态。

于是Go在1.17版本决定向这些语言看齐,在amd64架构下率先实现了从基于堆栈的调用惯例到基于寄存器的调用惯例切换

在Go 1.17的版本发布说明文档中有提到:切换到基于寄存器的调用惯例后,一组有代表性的Go包和程序的基准测试显示,Go程序的运行性能提高了约5%,二进制文件大小典型减少约2%。

我们来实测一下,下面采用的是之前进阶专栏中的一个多种方法进行字符串连接的benchmark测试,在Go 1.16.5和Go 1.17下面分别运行Benchmark结果如下:

Go 1.16.5:

$go test -bench .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/bigwhite/demo
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8257U CPU @ 1.40GHz
BenchmarkConcatStringByOperator-8                       12132355            91.51 ns/op
BenchmarkConcatStringBySprintf-8                         2707862           445.1 ns/op
BenchmarkConcatStringByJoin-8                           24101215            50.84 ns/op
BenchmarkConcatStringByStringsBuilder-8                 11104750           124.4 ns/op
BenchmarkConcatStringByStringsBuilderWithInitSize-8     24542085            48.24 ns/op
BenchmarkConcatStringByBytesBuffer-8                    14425054            77.73 ns/op
BenchmarkConcatStringByBytesBufferWithInitSize-8        20863174            49.07 ns/op
PASS
ok      github.com/bigwhite/demo    9.166s

Go 1.17:

$go test -bench .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/bigwhite/demo
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8257U CPU @ 1.40GHz
BenchmarkConcatStringByOperator-8                       13058850            89.47 ns/op
BenchmarkConcatStringBySprintf-8                         2889898           410.1 ns/op
BenchmarkConcatStringByJoin-8                           25469310            47.15 ns/op
BenchmarkConcatStringByStringsBuilder-8                 13064298            92.33 ns/op
BenchmarkConcatStringByStringsBuilderWithInitSize-8     29780911            41.14 ns/op
BenchmarkConcatStringByBytesBuffer-8                    16900072            70.28 ns/op
BenchmarkConcatStringByBytesBufferWithInitSize-8        27310650            43.96 ns/op
PASS
ok      github.com/bigwhite/demo    9.198s

我们看到,相对于Go 1.16.5跑出的结果,Go 1.17在每一个测试项上都有小幅的性能提升,有些性能提升甚至达到10%左右。这种新版本带来的性能的“自然提升”显然是广大Gopher想看到的。

我们再来看看编译后的Go二进制文件的Size变化。以一个自有的1w行左右代码的Go程序为例,分别用Go 1.16.5和Go 1.17进行编译,得到的结果如下:

-rwxr-xr-x   1 tonybai  staff  7264432  8 13 18:31 myapp-go1.16.5*
-rwxr-xr-x   1 tonybai  staff  6934352  8 13 18:32 myapp-go1.17*

我们看到Go 1.17编译后的二进制文件大小相较于Go 1.16.5版本的减少了约4%。

另外Go 1.17发布说明也提到了:改为基于register的调用惯例后,绝大多数程序不会受到影响。只有那些之前就已经违反unsafe.Pointer的使用规则的代码可能会受到影响,比如不遵守unsafe规则通过unsafe.Pointer访问函数参数,或依赖一些像比较函数代码指针的未公开的行为。

除了改为基于寄存器的调用惯例之外,Go 1.17编译器还支持包含闭包的函数的内联(inline)了!这样一来,一个带有闭包的函数可能会在函数被内联的每个地方产生一个不同的闭包代码指针,因此,Go函数的值不能直接比较

2. 引入//go:build形式的构建约束指示符,以替代原先易错的// +build形式

Go 1.17之前,我们可以通过在源码文件头部放置+build构建约束指示符来实现构建约束,但这种形式十分易错,并且它并不支持&&和||这样的直观的逻辑操作符,而是用逗号、空格替代,下面是原+build形式构建约束指示符的用法及含义:

这种与程序员直觉“有悖”的形式让Gopher们十分痛苦,于是Go 1.17回归“正规”,引入了//go:build形式的构建约束指示符,这样一方面是与源文件中的其他指示符保持形式一致,比如: //go:nosplit、//go:norace、//go:noinline、//go:generate等。另外一方面,新形式将支持&&和||逻辑操作符,对于程序员来说,这样的形式就是自解释的,我们无需再像上面那样列出一个表来解释每个指示符组合的含义了,如下代码所示:

//go:build linux && (386 || amd64 || arm || arm64 || mips64 || mips64le || ppc64 || ppc64le)
//go:build linux && (mips64 || mips64le)
//go:build linux && (ppc64 || ppc64le)
//go:build linux && !386 && !arm

考虑到兼容性,Go命令可以识别这两种形式的构建约束指示符,但推荐Go 1.17之后都用新引入的这种形式。

gofmt可以兼容处理两种形式,处理原则是:如果一个源码文件只有// +build形式的指示符,gofmt会将与其等价的//go:build行加入。否则,如果一个源文件中同时存在这两种形式的指示符行,那么//+build行的信息将被//go:build行的信息所覆盖。

go vet工具也会检测源文件中同时存在的不同形式的构建指示符语义不一致的情况,比如针对下面这段代码:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/go1.17-examples/runtime/buildtag.go

//go:build linux && !386 && !arm
// +build linux

package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("hello, world")
}

go vet会提示如下问题:

./buildtag.go:2:1: +build lines do not match //go:build condition

3. 运行时栈跟踪输出信息的格式更“可读”

之前写过一篇文章《记一次go panic问题的解决过程》,在那篇文章中,我们探讨了如何解读panic发生后输出的函数栈跟踪信息。

下面的代码示例用于对比运行时栈输出信息的差异:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/go1.17-examples/runtime/stacktrace.go

package main

type myStruct struct {
    m int
    s string
    p *float64
}

func foo(a int, b string, c []byte, f *myStruct) (int, error) {
    panic("mypanic")
}

func main() {
    f := 3.14
    ms := myStruct{
        m: 17,
        s: "myStruct",
        p: &f,
    }
    a := 11
    b := "hello"
    c := []byte{'a', 'b', 'c'}
    foo(a, b, c, &ms)
}

在这个示例程序中,我们在foo函数中“故意”panic,以便go运行时在程序退出前输出栈跟踪信息(注意编译时关闭内联优化)。针对这个示例程序,Go 1.17之前的版本输出的栈跟踪信息是这样的(go 1.16.5版本):

$go build -gcflags '-N -l' -o stacktrace-go1.16.5 stacktrace.go
$./stacktrace-go1.16.5
panic: mypanic

goroutine 1 [running]:
main.foo(0xb, 0x1073f53, 0x5, 0xc000046715, 0x3, 0x3, 0xc000046758, 0x0, 0x0, 0x0)
    /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.17-examples/runtime/stacktrace.go:10 +0x4a
main.main()
    /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.17-examples/runtime/stacktrace.go:23 +0x148

上面输出信息中foo函数后面括号中的各个值与foo函数原型完全对不上。要想知道这些数值的含义究竟是什么,可以参考我上面提到的那篇文章,这里不赘述。

使用Go 1.17版本编译后会是什么样子呢?我们再来看一下:

go 1.17:

$go build -gcflags '-N -l' -o stacktrace-go1.17 stacktrace.go
$./stacktrace
panic: mypanic

goroutine 1 [running]:
main.foo(0xb, {0x10608d4, 0x5}, {0xc00004270d, 0x3, 0x3}, 0xc000042750)
    /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.17-examples/runtime/stacktrace.go:10 +0x59
main.main()
    /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.17-examples/runtime/stacktrace.go:23 +0x10f

对照着该示例程序中foo函数的原型:

func foo(a int, b string, c []byte, f *myStruct) (int, error)

这回一目了然了!我们看到Go 1.17改进了当发送未捕获的panic或当runtime.Stack被调动时,运行时输出的栈跟踪信息的格式。Go 1.17版本之前,函数参数被打印成基于内存布局的十六进制值的形式,就像前面那个难于解读的输出信息。Go 1.17版,源码中函数的每个参数都被单独打印,用逗号分隔。聚合类型(结构体、数组、字符串、切片、接口和complex)的参数用大括号分隔。需要注意的是,只存在于寄存器中而没有存储到内存中的参数的值可能是不准确的。函数的返回值(通常是不准确的)不再被打印了。

通过上的输出,我们还可以清晰的看到stringbyte切片以及结构体在内存中的表示方式,string本质上是一个拥有两个字段的结构,而切片则是一个三元组表示的结构。

3. 小结

上面是Go 1.17编译器与运行时的主要改动,通过使用寄存器的调用惯例,我们的Go程序可以轻松获得5%左右的性能提升,可执行程序的Size也会得到减小。Go 1.17对运行时栈输出信息的“可读化”改进进一步提升了开发体验。

除此之外,Go的标准库随着新版本的发布都会有大量的改动,但每个开发人员对标准库的关注点差别很大,因此,在这个系列中不会详细做说明了,大家还是参考Go 1.17的发布说明文档各取所需吧^_^。

本文所涉及的源码可以在这里 – https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/go1.17-examples/


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