技术

数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 容器和CPU那些事儿 kubevela源码分析 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群及clusternet学习 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 helm tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 embedding的原理及实践 tensornet源码分析 大模型训练 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 RNN pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 tensorflow学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 容器和CPU那些事儿 kubevela源码分析 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群及clusternet学习 helm 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? Kubernetes events学习及应用 CRI 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时,我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Go并发机制及语言层工具

2017年02月04日

一 前言

我们谈go的优点时,并发编程是最重要的一块。因为go基于新的并发编程模型:不用共享内存的方式来通信,作为替代,以通信作为手段来共享内存。(goroutine共享channel,名为管道,实为内存)。为解释这个优势,本文提出了四个概念:交互方式、手段、类型、目的(不一定对,只是为了便于描述)。并在不同的并发粒度上(进程、线程、goroutine)对这几个概念进行了梳理。

Go 语言的并发模型是 fork-join 型的。使用 go 关键字启动子协程工作,使用 sync.Wait 和 channel 来收集结果。

原子操作

原子操作(atomic operations)是相对于普通指令操作而言的,原子操作由底层硬件直接提供支持,是一种硬件实现的指令级的“事务”,Go语言通过内置包sync/atomic提供了对原子操作的支持,封装了 CPU 实现的部分原子操作指令,为用户层提供体验良好的原子操作函数

  1. 增减,操作的方法名方式为AddXXXType,保证对操作数进行原子的增减,支持的类型为int32、int64、uint32、uint64、uintptr,使用时以实际类型替换前面我说的XXXType就是对应的操作方法。
  2. Load,保证了读取到操作数前没有其他任务对它进行变更,操作方法的命名方式为LoadXXXType,支持的类型除了基础类型外还支持Pointer,也就是支持载入任何类型的指针。
  3. 存储,有载入了就必然有存储操作,这类操作的方法名以Store开头,支持的类型跟载入操作支持的那些一样。如果你想要并发安全的设置一个结构体的多个字段,atomic.Value保证任意值的读写安全
  4. 比较并交换,也就是CAS (Compare And Swap),像Go的很多并发原语实现就是依赖的CAS操作,同样是支持上面列的那些类型。
  5. 交换,这个简单粗暴一些,不比较直接交换,这个操作很少会用。

互斥锁是用来保护一段逻辑,原子操作用于对一个变量的更新保护。原子操作由底层硬件支持,这些指令在执行的过程中是不允许中断的,而锁则由操作系统的调度器实现,G1 操作变量时,其它操作变量的G 不允许被调度执行(跟允许被中断一个味道)。Mutex的底层实现也用到了原子操作中的CAS实现的。

同步原语

Go 并没有彻底放弃基于共享内存的并发模型,而是在提供 CSP 并发模型原语的同时,还通过标准库的 sync 包,提供了针对传统的、基于共享内存并发模型的低级同步原语,包括:互斥锁(sync.Mutex)、读写锁(sync.RWMutex)、条件变量(sync.Cond)等,并通过 atomic 包提供了原子操作原语等等。显然,基于共享内存的并发模型在 Go 语言中依然有它的“用武之地”。sync 包低级同步原语可以用在哪?

  1. 在 Go 中,channel 并发原语也可以用于对数据对象访问的同步,我们可以把 channel 看成是一种高级的同步原语,它自身的实现也是建构在低级同步原语之上的。也正因为如此,channel 自身的性能与低级同步原语相比要略微逊色,开销要更大。
  2. 在不想转移结构体对象所有权,但又要保证结构体内部状态数据的同步访问的场景。

Go 语言设计与实现-同步原语与锁Go 语言在 sync 包中提供了用于同步的一些基本原语,包括常见的 sync.Mutex、sync.RWMutex、sync.WaitGroup、sync.Once 和 sync.Cond。这些基本原语提高了较为基础的同步功能,但是它们是一种相对原始的同步机制,在多数情况下,我们都应该使用抽象层级的更高的 Channel 实现同步。 觉得WaitGroup不好用?试试ErrorGroup吧!

首次使用 Mutex 等 sync 包中定义的结构类型后,我们不应该再对它们进行复制操作。我们推荐通过闭包方式,或者是传递类型实例(或包裹该类型的类型实例)的地址(指针)的方式进行。

互斥锁(Mutex)和读写锁(RWMutex)。它们都是零值可用的数据类型,sync.Mutex 的零值是一个未锁定的 Mutex。Golang: 让你的零值更有用

Mutex

深入理解 golang 的互斥锁 未细读。Golang 的 Mutex 实现一直在改进,到目前为止,主要经历了 4 个版本:

  1. V1: 简单实现的版本
  2. V2: 新的 goroutine 参加锁的竞争
  3. V3: 新的 goroutines 更多参与竞争的机会
  4. V4: 解决老 goroutine 饥饿的问题

v1版本

func cas(val *int32, old, new int32) bool
func semacquire(*int32)
func semrelease(*int32)
// The structure of the mutex, containing two fields
type Mutex struct {
  key int32  // Indication of whether the lock is held. 表示有几个 gorutines 正在使用或准备使用该锁
  sema int32 // Semaphore dedicated to block/wake up goroutine
}
// 基于 cas 的加减法函数, Guaranteed to successfully increment the value of delta on val
func xadd(val *int32, delta int32) (new int32) {
    for {
        v := *val
        if cas(val, v, v+delta) {
            return v + delta
     }
    }
    panic("unreached")
}
// request lock
func (m *Mutex) Lock() {
    if xadd(&m.key, 1) == 1 { // Add 1 to the ID, if it is equal to 1, the lock is successfully acquired
    	return
	}
    semacquire(&m.sema) // Otherwise block waiting
}
func (m *Mutex) Unlock() {
    if xadd(&m.key, -1) == 0 { // Subtract 1 from the flag, if equal to 0, there are no other waiters
		return
	}
    semrelease(&m.sema) // Wake up other blocked goroutines
}

v4版本

type Mutex struct {
	state int32     // 表示当前互斥锁的状态,最低三位分别表示 mutexLocked、mutexWoken 和 mutexStarving,剩下的位置用来表示当前有多少个 Goroutine 等待互斥锁的释放
	sema  uint32
}
// 先快速 检测下mutex 此时是否空闲,是,则cas对其加锁
func (m *Mutex) Lock() {
	// Fast path
	if atomic.CompareAndSwapInt32(&m.state, 0, mutexLocked) {
		return
    }
	// Slow path 
	m.lockSlow()
}
// src/runtime/sema.go
func semacquire1(addr *uint32, lifo bool, profile semaProfileFlags, skipframes int) {
    gp := getg()
    s := acquireSudog()
    ...
	for {
		// Add ourselves to nwait to disable "easy case" in semrelease.
		atomic.Xadd(&root.nwait, 1)
		...
		root.queue(addr, s, lifo)       // 加入等待队列
		goparkunlock(&root.lock, waitReasonSemacquire, traceEvGoBlockSync, 4+skipframes)    
		if s.ticket != 0 || cansemacquire(addr) {
			break
		}
	}
	...
	releaseSudog(s)
}
// src/runtime/proc.go
func park_m(gp *g) {
	_g_ := getg()
	casgstatus(gp, _Grunning, _Gwaiting)
	dropg()
	if fn := _g_.m.waitunlockf; fn != nil {
		ok := fn(gp, _g_.m.waitlock)
		...
		if !ok {
			casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)       // 改变goroutine 状态
			execute(gp, true) 
		}
	}
	schedule()  // 触发调度器 调度
}

Mutex.Lock 有一个类似jvm 锁膨胀的过程(go 调度器运行在 用户态,因此实现比java synchronized 关键字更简单),Goroutine 会先自旋、实在不行休眠自己,修改 mutex 的state。也有普通/饥饿模式对应aqs 的公平锁和非公平锁机制。

Goroutine修改自己的行为/状态

  1. 锁空闲则加锁;
  2. 锁占用 + 普通模式则执行 sync.runtime_doSpin进入自旋,执行30次PAUSE 指令消耗CPU时间;
  3. 锁占用 + 饥饿模式则执行 sync.runtime_SemacquireMutex进入休眠状态

Goroutine修改 mutex 的状态

  1. 如果当前 Goroutine 等待锁的时间超过了 1ms,当前 Goroutine 会将互斥锁切换到饥饿模式
  2. 如果当前 Goroutine 是互斥锁上的最后一个等待的协程或者等待的时间小于 1ms,当前 Goroutine 会将互斥锁切换回正常模式;

Go精妙的互斥锁设计 sync.Once 的前世今生

读写锁

var (
    pcodes         = make(map[string]string)
    mutex          sync.RWMutex
    ErrKeyNotFound = errors.New("Key not found in cache")
)
func Add(address, postcode string) {
    // 写入的时候要完全上锁
    mutex.Lock()
    pcodes[address] = postcode
    mutex.Unlock()
}
func Value(address string) (string, error) {
    // 读取的时候,只用读锁就可以
    mutex.RLock()
    pcode, ok := pcodes[address]
    mutex.RUnlock()
    if !ok {
        return "", ErrKeyNotFound
    }
    return pcode, nil
}
func main() {
    Add("henan", "453600")
    v, err := Value("henan")
    if err == nil {
        fmt.Println(v)
    }
}

超时

java 的future.get(timeout) 体现在channel 上是

select {
    case ret:= <- ch: 
        xx
    case <- time.After(time.Second*1):
        fmt.Println("time out") 
}

java的Combine Future 体现在channel 上是

select {
    case ret:= <- ch1: 
        xx
    case ret:= <- ch2: 
        xx
    default:
        fmt.Println("no one returned")
}

waitGroup/errGroup

// 启动多个goroutine
for i:=0;i<10;i++{
    go func(){
        ...
    }()
}
// 使用waitGroup
wg := sync.WaitGroup{}
for i:=0;i<10;i++{
    wg.Add(1)
    go func(){
    defer wg.wg.Done()
        ...
    }()
}
wg.Wait()
// 当我们想要知道某个goroutine报什么错误的时候发现很难,因为我们是直接go func(){}出去的,并没有返回值,因此对需要接受返回值做进一步处理的需求就无法满足了
eg, _ := errgroup.WithContext(context.Background())
eg.Go(func() error {
    defer func() {
        //recover
    }()
    //TODO:真正逻辑
})
if err := group.Wait(); err != nil {
    return nil, err
}

取消/中断goroutine 执行的工具——context

深度解密Go语言之contextGo 1.7 标准库引入 context,中文译作“上下文”(其实这名字叫的不好)

在 Go 的 server 里,通常每来一个请求都会启动若干个 goroutine 同时工作:有些去数据库拿数据,有些调用下游接口获取相关数据……这些 goroutine 需要共享这个请求的基本数据,例如登陆的 token,处理请求的最大超时时间(如果超过此值再返回数据,请求方因为超时接收不到)等等。当请求被取消或超时,所有正在为这个请求工作的 goroutine 需要快速退出,因为它们的“工作成果”不再被需要了。context 包就是为了解决上面所说的这些问题而开发的:在 一组 goroutine 之间传递共享的值、取消信号、deadline……

Go 语言设计与实现——上下文 Context主要作用还是在多个 Goroutine 组成的树中同步取消信号以减少对资源的消耗和占用,虽然它也有传值的功能,但是这个功能我们还是很少用到。在真正使用传值的功能时我们也应该非常谨慎,使用 context.Context 进行传递参数请求的所有参数一种非常差的设计,比较常见的使用场景是传递请求对应用户的认证令牌以及用于进行分布式追踪的请求 ID。

为什么有 context?

Go组件:context学习笔记!一个goroutine启动后是无法控制它的,大部分情况是等待它自己结束,如何主动通知它结束呢?go的协程不支持直接从外部退出,不像C++和Java有个线程ID可以操作。所以只能通过协程自己退出的方式。一般来说通过channel来控制是最方便的。

func main() {
	stop := make(chan bool)
	go func() {
		for {
			select {
			case <-stop:    // 有点类似Thread.interrupt() 的感觉
				fmt.Println("监控退出,停止了...")
				return
			default:
				fmt.Println("goroutine监控中...")
				time.Sleep(2 * time.Second)
			}
		}
	}()
	time.Sleep(10 * time.Second)
	fmt.Println("可以了,通知监控停止")
	stop<- true
}

上面的代码已经够简单了,但是还是显得有些复杂。比如每次都要在协程内部增加对channel的判断,也要在外部设置关闭条件。channel+select是比较优雅的结束goroutine的方式,不过这种方式也有局限性,如果有很多goroutine都需要控制结束?如果这些goroutine又衍生了其他更多的goroutine怎么办呢?goroutine的关系链导致了这些场景非常复杂。

func main() {
	ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
	go func(ctx context.Context) {
		for {
			select {
			// 大部分工具库内置了对ctx的判断,下面的部分几乎可以省略
			case <-ctx.Done():
				fmt.Println("监控退出,停止了...")
				return
			default:
				fmt.Println("goroutine监控中...")
				time.Sleep(2 * time.Second)
			}
		}
	}(ctx)
	time.Sleep(10 * time.Second)
	fmt.Println("可以了,通知监控停止")
	cancel()    // context.WithCancel 返回的cancel 方法
}

Context顾名思义是协程的上下文,主要用于跟踪协程的状态,可以做一些简单的协程控制,也能记录一些协程信息。且更为友好的是,大多数go库,如http、各种db driver、grpc等都内置了对ctx.Done()的判断,我们只需要将ctx传入即可。PS:感觉这才是关键,大家都接受了拿context 作为任务取消的信号,统一了任务取消的规范。反过来说,这导致很多方法不管用到用不到 都弄了一个ctx 参数,因为保不齐 下游函数用到了。

父 goroutine 创建context

  1. 根Context,通过context.Background()/context.TODO() 创建
  2. 子Context
     func WithCancel(parent Context) (ctx Context, cancel CancelFunc)
     // 和WithCancel差不多,会多传递一个截止时间参数,即到了这个时间点会自动取消Context,也可以通过cancel函数提前取消。
     func WithDeadline(parent Context, deadline time.Time) (Context, CancelFunc)    
     // 和WithDeadline基本上一样,多少时间后自动取消Context
     func WithTimeout(parent Context, timeout time.Duration) (Context, CancelFunc)   
     // 和取消Context无关,绑定了一个kv数据的Context,kv可以通过Context.Value方法访问到
     func WithValue(parent Context, key interface{}, val interface{}) Context    
    
  3. 当前Context 被取消时,基于他的子context 都会被取消

Goroutine的创建和调用关系总是像层层调用进行的,就像人的辈分一样,而更靠顶部的Goroutine应有办法主动关闭其下属的Goroutine的执行但不会影响 其上层Goroutine的执行(不然程序可能就失控了)。为了实现这种关系,Context结构也应该像一棵树,叶子节点须总是由根节点衍生出来的。

如上左图,代表一棵 context 树。当调用左图中标红 context 的 cancel 方法后,该 context 从它的父 context 中去除掉了:实线箭头变成了虚线。且虚线圈框出来的 context 都被取消了,圈内的 context 间的父子关系都荡然无存了。

子 goroutine 使用context

type Context interface {
	Deadline() (deadline time.Time, ok bool)    // 获取设置的截止时间
	Done() <-chan struct{}      // 如果该方法返回的chan可以读取,则意味着parent context已经发起了取消请求
	Err() error                 // 返回取消的原因,在 Done 返回的 Channel 被关闭时返回非空的值;如果 context.Context 被取消,会返回 Canceled 错误;如果 context.Context 超时,会返回 DeadlineExceeded 错误;
	Value(key interface{}) interface{}
}

// golang.org/x/net/context/pre_go17.go
type cancelCtx struct {
	Context
	done chan struct{}          // closed by the first cancel call.
	mu       sync.Mutex
	children map[canceler]bool  // child 会被加入 parent 的 children 列表中,等待 parent 释放取消信号;
	err      error             
}
func (c *cancelCtx) cancel(removeFromParent bool, err error) {
	c.mu.Lock()
	if c.err != nil {c.mu.Unlock() return}
	c.err = err
	if c.done == nil {
		c.done = closedchan
	} else {
		close(c.done)
	}
	for child := range c.children {
		child.cancel(false, err)
	}
	c.children = nil
	c.mu.Unlock()
	if removeFromParent {
		removeChild(c.Context, c)
	}
}

使用建议

官方对于使用 context 提出了几点建议:

  1. 不要将 Context 塞到结构体里。直接将 Context 类型作为函数的第一参数,而且一般都命名为 ctx。
  2. 不要向函数传入一个 nil 的 context,如果你实在不知道传什么,标准库给你准备好了一个 context:todo。
  3. 不要把本应该作为函数参数的类型塞到 context 中,context 存储的应该是一些共同的数据。例如:登陆的 session、cookie 等。
  4. 同一个 context 可能会被传递到多个 goroutine,别担心,context 是并发安全的。

context 取消和传值示例

func main() {
    // cancel 是一个方法
	ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
	valueCtx := context.WithValue(ctx, key, "add value")
	go watch(valueCtx)
	time.Sleep(10 * time.Second)
	cancel()
	time.Sleep(5 * time.Second)
}
func watch(ctx context.Context) {
	for {
		select {
		case <-ctx.Done():
			//get value
			fmt.Println(ctx.Value(key), "is cancel")
			return
		default:
			//get value
			fmt.Println(ctx.Value(key), "in goroutine")
			time.Sleep(2 * time.Second)
		}
	}
}