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本篇內容介紹了“GO的鎖和原子操作實例分析”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
鎖 是用于解決隔離性的一種機制
某個協程(線程)在訪問某個資源時先鎖住,防止其它協程的訪問,等訪問完畢解鎖后其他協程再來加鎖進行訪問
在我們生活中,我們應該不會陌生,鎖是這樣的
本意是指置于可啟閉的器物上,以鑰匙或暗碼開啟,引申義是用鎖鎖住、封閉
生活中用到的鎖
上鎖基本是為了防止外人進來、防止自己財物被盜
編程語言中的鎖
鎖的種類更是多種多樣,每種鎖的加鎖開銷以及應用場景也不盡相同
用來控制各個協程的同步,防止資源競爭導致錯亂問題
在高并發的場景下,如果選對了合適的鎖,則會大大提高系統的性能,否則性能會降低。
那么知道各種鎖的開銷,以及應用場景很有必要
GO中的鎖有哪些?
互斥鎖
讀寫鎖
我們在編碼中會存在多個 goroutine 協程同時操作一個資源(臨界區),這種情況會發生競態問題(數據競態)
舉一個生活中的例子
生活中最明顯的例子就是,大家搶著上廁所,資源有限,只能一個一個的用
舉一個編碼中的例子
package main import ( "fmt" "sync" ) // 全局變量 var num int64 var wg sync.WaitGroup func add() { for i := 0; i < 10000000; i++ { num = num + 1 } // 協程退出, 記錄 -1 wg.Done() } func main() { // 啟動2個協程,記錄 2 wg.Add(2) go add() go add() // 等待子協程退出 wg.Wait() fmt.Println(num) }
按照上述代碼,我們的輸出結果應該是 20000000
,每一個協程計算 10000000 次,可是實際結果卻是
10378923
每一次計算的結果還不一樣,出現這個問題的原因就是上述提到的資源競爭
兩個 goroutine 協程在訪問和修改num變量,會存在2個協程同時對num+1 , 最終num 總共只加了 1 ,而不是 2
這就導致最后的結果與期待的不符,那么我們如何解決呢?
我們當然是用鎖控制同步了,保證各自協程在操作臨界區資源的時候,先確實是否拿到鎖,只有拿到鎖了才能進行對臨界區資源的修改
先來看看互斥鎖
互斥鎖的簡單理解就像上述我們講到上廁所的案例一樣,同一時間點,只能有一個人在使用其他人只能排隊等待
在編程中,引入了對象互斥鎖的概念,來保證共享數據操作的完整性
每個對象都對應于一個可稱為互斥鎖的標記,這個標記用來保證在任一時刻,只能有一個協程訪問該對象。
應用場景
寫大于讀操作的
它代表的資源就是一個,不管是讀者還是寫者,只要誰擁有了它,那么其他人就只有等待解鎖后
我們來使用互斥鎖解決上述的問題
互斥鎖是一種常用的控制共享資源訪問的方法,它能夠保證同時只有一個 goroutine 協程可以訪問共享資源
Go 中使用到如下 1個知識點來解決
sync包 的 Mutex類型 來實現互斥鎖
package main import ( "fmt" "sync" ) // 全局變量 var num int64 var wg sync.WaitGroup var lock sync.Mutex func add() { for i := 0; i < 10000000; i++ { // 訪問資源前 加鎖 lock.Lock() num = num + 1 // 訪問資源后 解鎖 lock.Unlock() } // 協程退出, 記錄 -1 wg.Done() } func main() { // 啟動2個協程,記錄 2 wg.Add(2) go add() go add() // 等待子協程退出 wg.Wait() fmt.Println(num) }
執行上述代碼,我們能看到,輸出的結果與我們預期的一致
20000000
使用互斥鎖能夠保證同一時間有且只有一個goroutine 協程進入臨界區,其他的goroutine則在等待鎖
當互斥鎖釋放后,等待的 goroutine 協程才可以獲取鎖進入臨界區
如何知道哪一個協程是先被喚醒呢?
可是,多個goroutine 協程同時等待一個鎖時,如何知道哪一個協程是先被喚醒呢?
互斥鎖這里的喚醒的策略是隨機的,并不知道到底是先喚醒誰
為什么有了互斥鎖 ,還要讀寫鎖呢?
很明顯就是互斥鎖不能滿足所有的應用場景,就催生出了讀寫鎖,我們細細道來
互斥鎖是完全互斥的,不管協程是讀臨界區資源還是寫臨界區資源,都必須要拿到鎖,否則就無法操作(這個限制太死了對嗎)
可是在我們實際的應用場景下是讀多寫少
若我們并發的去讀取一個資源,且不對資源做任何修改的時候如果也要加鎖才能讀取數據,是不是就很沒有必要呢
這種場景下讀寫鎖就發揮作用了,他就相對靈活了,也很好的解決了讀多寫少的場景問題
讀寫鎖的種類
讀鎖
寫鎖
當一個goroutine 協程獲取讀鎖之后,其他的 goroutine 協程如果是獲取讀鎖會繼續獲得鎖
可如果是獲取寫鎖就必須等待
當一個 goroutine 協程獲取寫鎖之后,其他的goroutine 協程無論是獲取讀鎖還是寫鎖都會等待
Go 中使用到如下 1個知識點來解決
sync包 的 RWMutex類型 來實現讀寫鎖
package main import ( "fmt" "sync" "time" ) var ( num int64 wg sync.WaitGroup //lock sync.Mutex rwlock sync.RWMutex ) func write() { // 加互斥鎖 // lock.Lock() // 加寫鎖 rwlock.Lock() num = num + 1 // 模擬真實寫數據消耗的時間 time.Sleep(10 * time.Millisecond) // 解寫鎖 rwlock.Unlock() // 解互斥鎖 // lock.Unlock() // 退出協程前 記錄 -1 wg.Done() } func read() { // 加互斥鎖 // lock.Lock() // 加讀鎖 rwlock.RLock() // 模擬真實讀取數據消耗的時間 time.Sleep(time.Millisecond) // 解讀鎖 rwlock.RUnlock() // 解互斥鎖 // lock.Unlock() // 退出協程前 記錄 -1 wg.Done() } func main() { // 用于計算時間 消耗 start := time.Now() // 開5個協程用作 寫 for i := 0; i < 5; i++ { wg.Add(1) go write() } // 開500 個協程,用作讀 for i := 0; i < 1000; i++ { wg.Add(1) go read() } // 等待子協程退出 wg.Wait() end := time.Now() // 打印程序消耗的時間 fmt.Println(end.Sub(start)) }
我們開5個協程用于寫,開1000個協程用于讀,使用讀寫鎖加鎖,結果耗時 54.4871ms
如下
54.4871ms
如果我們將上述代碼修改成加 互斥鎖,運行之后的結果是 1.7750029s
如下
1.7750029s
是不是結果相差很大呢,對于不同的場景應用不同的鎖,對于我們的程序性能影響也是很大,當然上述結果,若讀協程,和寫協程的個數差距越大,結果就會越懸殊
我們總結一下這一小塊的邏輯:
寫者是排他性的,一個讀寫鎖同時只能有一個寫者或多個讀者
不能同時既有讀者又有寫者
如果讀寫鎖當前沒有讀者,也沒有寫者,那么寫者可以立刻獲得讀寫鎖,否則它必須自旋在那里,直到沒有任何寫者或讀者。
如果讀寫鎖沒有寫者,那么讀者可以立即獲得該讀寫鎖,否則讀者必須自旋在那里,直到寫者釋放該讀寫鎖。
上述提了自旋鎖,我們來簡單解釋一下,什么是自旋鎖
自旋鎖是專為防止多處理器并發而引入的一種鎖,它在內核中大量應用于中斷處理等部分(對于單處理器來說,防止中斷處理中的并發可簡單采用關閉中斷的方式,即在標志寄存器中關閉/打開中斷標志位,不需要自旋鎖)。
簡單來說,在并發過程中,若其中一個協程拿不到鎖,他會不停的去嘗試拿鎖,不停的去看能不能拿,而不是阻塞睡眠
互斥鎖
當拿不到鎖的時候,會阻塞等待,會睡眠,等待鎖釋放后被喚醒
自旋鎖
當拿不到鎖的時候,會在原地不停的看能不能拿到鎖,所以叫做自旋,他不會阻塞,不會睡眠
對于 C/C++ 而言
若加鎖后的業務操作消耗,大于互斥鎖阻塞后切換上下文的消耗 ,那么就選擇互斥鎖
若加鎖后的業務操作消耗,小于互斥鎖阻塞后切換上下文的消耗,那么選擇自旋鎖
對于 GO 而言
若寫的頻次大大的多余讀的頻次,那么選擇互斥鎖
若讀的頻次大大的多余寫的頻次,那么選擇讀寫鎖
我們都是對自身要求比較高的同學,那么有沒有比鎖還好用的東西呢?
自然是有的,我們來看看原子操作
"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized",這是多線程編程的老生常談了。所謂原子操作是指不會被線程調度機制打斷的操作
這種操作一旦開始,就一直運行到結束,中間不會有任何 context switch (切換到另一個線程)。
原子操作的特性:
原子操作是不可分割的,在執行完畢之前不會被任何其它任務或事件中斷
上述我們的加鎖案例,咱們編碼中的加鎖操作會涉及內核態的上下文切換會比較耗時、代價比較高
針對基本的數據類型我們還可以使用原子操作來保證并發安全
因為原子操作是Go語言提供的方法它在用戶態就可以完成,因此性能比加鎖操作更好
不用我們自己寫匯編,這里 GO 也提供了原子操作的包,供我們一起來使用 sync/atomic
我們對上述的案例做一個延伸
package main import ( "fmt" "sync" "sync/atomic" "time" ) var num int64 var l sync.Mutex var wg sync.WaitGroup // 普通版加函數 func add() { num = num + 1 wg.Done() } // 互斥鎖版加函數 func mutexAdd() { l.Lock() num = num + 1 l.Unlock() wg.Done() } // 原子操作版加函數 func atomicAdd() { atomic.AddInt64(&num, 1) wg.Done() } func main() { // 目的是 記錄程序消耗時間 start := time.Now() for i := 0; i < 20000; i++ { wg.Add(1) // go add() // 無鎖的 add函數 不是并發安全的 // go mutexAdd() // 互斥鎖的 add函數 是并發安全的,因為拿不到互斥鎖會阻塞,所以加鎖性能開銷大 go atomicAdd() // 原子操作的 add函數 是并發安全,性能優于加鎖的 } // 等待子協程 退出 wg.Wait() end := time.Now() fmt.Println(num) // 打印程序消耗時間 fmt.Println(end.Sub(start)) }
我們使用上述 demo 代碼,模擬了3種情況下,程序的耗時以及計算結果對比
不加鎖
無鎖的 add函數 不是并發安全的
19495
11.9474ms
加互斥鎖
互斥鎖的 add函數 是并發安全的,因為拿不到互斥鎖會阻塞,所以加鎖性能開銷大
20000
14.9586ms
使用原子操作
原子操作的 add函數 是并發安全,性能優于加鎖的
20000
9.9726ms
“GO的鎖和原子操作實例分析”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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