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几个Go系统可能遇到的锁问题

之前统一特征系统在 QA 同学的帮助下进行了一些压测,发现了一些问题,这些问题是较为通用的问题,发出来给其他同学参考一下,避免踩同样的坑。

作者:佚名来源:No Headback|2019-01-07 14:36

之前统一特征系统在 QA 同学的帮助下进行了一些压测,发现了一些问题,这些问题是较为通用的问题,发出来给其他同学参考一下,避免踩同样的坑。

几个Go系统可能遇到的锁问题

底层依赖 sync.Pool 的场景

有一些开源库,为了优化性能,使用了官方提供的 sync.Pool,比如我们使用的 https://github.com/valyala/fasttemplate 这个库,每当你执行下面这样的代码的时候:

  1. template := "http://{{host}}/?q={{query}}&foo={{bar}}{{bar}}" 
  2.     t := fasttemplate.New(template, "{{""}}"
  3.     s := t.ExecuteString(map[string]interface{}{ 
  4.         "host":  "google.com"
  5.         "query": url.QueryEscape("hello=world"), 
  6.         "bar":   "foobar"
  7.     }) 
  8.     fmt.Printf("%s", s) 

内部都会生成一个 fasttemplate.Template 对象,并带有一个 byteBufferPool 字段:

  1. type Template struct { 
  2.     template string 
  3.     startTag string 
  4.     endTag   string 
  5.  
  6.     texts          [][]byte 
  7.     tags           []string 
  8.     byteBufferPool bytebufferpool.Pool   ==== 就是这个字段 

byteBufferPool 底层就是经过封装的 sync.Pool:

  1. type Pool struct { 
  2.     calls       [steps]uint64 
  3.     calibrating uint64 
  4.  
  5.     defaultSize uint64 
  6.     maxSize     uint64 
  7.  
  8.     pool sync.Pool 

这种设计会带来一个问题,如果使用方每次请求都 New 一个 Template 对象。并进行求值,比如我们最初的用法,在每次拿到了用户的请求之后,都会用参数填入到模板:

  1. func fromTplToStr(tpl string, params map[string]interface{}) string { 
  2.   tplVar := fasttemplate.New(tpl, `{{`, `}}`) 
  3.   res := tplVar.ExecuteString(params) 
  4.   return res 

在模板求值的时候:

  1. func (t *Template) ExecuteFuncString(f TagFunc) string { 
  2.     bb := t.byteBufferPool.Get() 
  3.     if _, err := t.ExecuteFunc(bb, f); err != nil { 
  4.         panic(fmt.Sprintf("unexpected error: %s", err)) 
  5.     } 
  6.     s := string(bb.Bytes()) 
  7.     bb.Reset() 
  8.     t.byteBufferPool.Put(bb) 
  9.     return s 

会对该 Template 对象的 byteBufferPool 进行 Get,在使用完之后,把 ByteBuffer Reset 再放回到对象池中。但问题在于,我们的 Template 对象本身并没有进行复用,所以这里的 byteBufferPool 本身的作用其实并没有发挥出来。

相反的,因为每一个请求都需要新生成一个 sync.Pool,在高并发场景下,执行时会卡在 bb := t.byteBufferPool.Get() 这一句上,通过压测可以比较快地发现问题,达到一定 QPS 压力时,会有大量的 Goroutine 堆积,比如下面有 18910 个 G 堆积在抢锁代码上:

  1. goroutine profile: total 18910 
  2. 18903 @ 0x102f20b 0x102f2b3 0x103fa4c 0x103f77d 0x10714df 0x1071d8f 0x1071d26 0x1071a5f 0x12feeb8 0x13005f0 0x13007c3 0x130107b 0x105c931 
  3. #   0x103f77c   sync.runtime_SemacquireMutex+0x3c                               /usr/local/go/src/runtime/sema.go:71 
  4. #   0x10714de   sync.(*Mutex).Lock+0xfe                                     /usr/local/go/src/sync/mutex.go:134 
  5. #   0x1071d8e   sync.(*Pool).pinSlow+0x3e                                   /usr/local/go/src/sync/pool.go:198 
  6. #   0x1071d25   sync.(*Pool).pin+0x55                                       /usr/local/go/src/sync/pool.go:191 
  7. #   0x1071a5e   sync.(*Pool).Get+0x2e                                       /usr/local/go/src/sync/pool.go:128 
  8. #   0x12feeb7   github.com/valyala/fasttemplate/vendor/github.com/valyala/bytebufferpool.(*Pool).Get+0x37   /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/vendor/github.com/valyala/bytebufferpool/pool.go:49 
  9. #   0x13005ef   github.com/valyala/fasttemplate.(*Template).ExecuteFuncString+0x3f              /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/template.go:278 
  10. #   0x13007c2   github.com/valyala/fasttemplate.(*Template).ExecuteString+0x52                  /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/template.go:299 
  11. #   0x130107a   main.loop.func1+0x3a                                        /Users/xargin/test/go/http/httptest.go:22 

有大量的 Goroutine 会阻塞在获取锁上,为什么呢?继续看看 sync.Pool 的 Get 流程:

  1. func (p *Pool) Get() interface{} { 
  2.     if race.Enabled { 
  3.         race.Disable() 
  4.     } 
  5.     l := p.pin() 
  6.     x := l.private 
  7.     l.private = nil 
  8.     runtime_procUnpin() 

然后是 pin:

  1. func (p *Pool) pin() *poolLocal { 
  2.     pid := runtime_procPin() 
  3.      
  4.     s := atomic.LoadUintptr(&p.localSize) // load-acquire 
  5.     l := p.local                          // load-consume 
  6.     if uintptr(pid) < s { 
  7.         return indexLocal(l, pid) 
  8.     } 
  9.     return p.pinSlow() 

因为每一个对象的 sync.Pool 都是空的,所以 pin 的流程一定会走到 p.pinSlow:

  1. func (p *Pool) pinSlow() *poolLocal { 
  2.     runtime_procUnpin() 
  3.     allPoolsMu.Lock() 
  4.     defer allPoolsMu.Unlock() 
  5.     pid := runtime_procPin() 

而 pinSlow 中会用 allPoolsMu 来加锁,这个 allPoolsMu 主要是为了保护 allPools 变量:

  1. var ( 
  2.     allPoolsMu Mutex 
  3.     allPools   []*Pool 

在加了锁的情况下,会把用户新生成的 sync.Pool 对象 append 到 allPools 中:

  1. if p.local == nil { 
  2.         allPools = append(allPools, p) 
  3.     } 

标准库的 sync.Pool 之所以要维护这么一个 allPools 意图也比较容易推测,主要是为了 GC 的时候对 pool 进行清理,这也就是为什么说使用 sync.Pool 做对象池时,其中的对象活不过一个 GC 周期的原因。sync.Pool 本身也是为了解决大量生成临时对象对 GC 造成的压力问题。

说完了流程,问题也就比较明显了,每一个用户请求最终都需要去抢一把全局锁,高并发场景下全局锁是大忌。但是这个全局锁是因为开源库间接带来的全局锁问题,通过看自己的代码并不是那么容易发现。

知道了问题,改进方案其实也还好实现,第一是可以修改开源库,将 template 的 sync.Pool 作为全局对象来引用,这样大部分 pool.Get 不会走到 pinSlow 流程。第二是对 fasttemplate.Template 对象进行复用,道理也是一样的,就不会有那么多的 sync.Pool 对象生成了。但前面也提到了,这个是个间接问题,如果开发工作繁忙,不太可能所有的依赖库把代码全看完之后再使用,这种情况下怎么避免线上的故障呢?

压测尽量早做呗。

metrics 上报和 log 锁

这两个本质都是一样的问题,就放在一起了。

公司之前 metrics 上报 client 都是基于 udp 的,大多数做的简单粗暴,就是一个 client,用户传什么就写什么,最终一定会走到:

  1. func (c *UDPConn) WriteToUDP(b []byte, addr *UDPAddr) (int, error) { 
  2.     ---------- 刨去无用细节 
  3.     n, err := c.writeTo(b, addr) 
  4.     ---------- 刨去无用细节 
  5.     return n, err 

或者是:

  1. func (c *UDPConn) WriteTo(b []byte, addr Addr) (int, error) { 
  2.  
  3.     ---------- 刨去无用细节 
  4.     n, err := c.writeTo(b, a) 
  5.     ---------- 刨去无用细节 
  6.     return n, err 

调用的是:

  1. func (c *UDPConn) writeTo(b []byte, addr *UDPAddr) (int, error) { 
  2.     ---------- 刨去无用细节 
  3.     return c.fd.writeTo(b, sa) 

然后:

  1. func (fd *netFD) writeTo(p []byte, sa syscall.Sockaddr) (n int, err error) { 
  2.     n, err = fd.pfd.WriteTo(p, sa) 
  3.     runtime.KeepAlive(fd) 
  4.     return n, wrapSyscallError("sendto", err) 

然后是:

  1. func (fd *FD) WriteTo(p []byte, sa syscall.Sockaddr) (int, error) { 
  2.     if err := fd.writeLock(); err != nil {  =========> 重点在这里 
  3.         return 0, err 
  4.     } 
  5.     defer fd.writeUnlock() 
  6.  
  7.     for { 
  8.         err := syscall.Sendto(fd.Sysfd, p, 0, sa) 
  9.         if err == syscall.EAGAIN && fd.pd.pollable() { 
  10.             if err = fd.pd.waitWrite(fd.isFile); err == nil { 
  11.                 continue 
  12.             } 
  13.         } 
  14.         if err != nil { 
  15.             return 0, err 
  16.         } 
  17.         return len(p), nil 
  18.     } 

本质上,就是在高成本的网络操作上套了一把大的写锁,同样在高并发场景下会导致大量的锁冲突,进而导致大量的 Goroutine 堆积和接口延迟。

同样的,知道了问题,解决办法也很简单。再看看日志相关的。因为公司目前大部分日志都是直接向文件系统写,本质上同一个时刻操作的是同一个文件,最终都会走到:

  1. func (f *File) Write(b []byte) (n int, err error) { 
  2.     n, e := f.write(b) 
  3.     return n, err 
  4.  
  5. func (f *File) write(b []byte) (n int, err error) { 
  6.     n, err = f.pfd.Write(b) 
  7.     runtime.KeepAlive(f) 
  8.     return n, err 

然后:

  1. func (fd *FD) Write(p []byte) (int, error) { 
  2.     if err := fd.writeLock(); err != nil { =========> 又是 writeLock 
  3.         return 0, err 
  4.     } 
  5.     defer fd.writeUnlock() 
  6.     if err := fd.pd.prepareWrite(fd.isFile); err != nil { 
  7.         return 0, err 
  8.     } 
  9.     var nn int 
  10.     for { 
  11.         ----- 略去不相关内容 
  12.         n, err := syscall.Write(fd.Sysfd, p[nn:max]) 
  13.         ----- 略去无用内容 
  14.     } 

和 UDP 网络 FD 一样有 writeLock,在系统打日志打得很多的情况下,这个 writeLock 会导致和 metrics 上报一样的问题。

总结

上面说的几个问题实际上本质都是并发场景下的 lock contention 问题,全局写锁是高并发场景下的性能杀手,一旦大量的 Goroutine 阻塞在写锁上,会导致系统的延迟飚升,直至接口超时。在开发系统时,涉及到 sync.Pool、单个 FD 的信息上报、以及写日志的场景时,应该多加注意。早做压测保平安。

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【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

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