MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料,之前跟过一半这门课,今年打算刷一下视频,写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论:容错、备份、一致性为脉络,以精选的工业级系统论文为主线,再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验,贯通学术理论和工业实践,实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频: Youtube,B站。课程资料:6.824主页。本篇是第五节课笔记,包括两部分:第一部分由一个助教讲了 lab2 中将会用到的一些 go 的源语、设计模式和实践技巧,包括内存模型、goroutine和闭包、时间库、锁、条件变量、channel、信号、并行和一些常用工具等等。第二部分是由另两个助教梳理了下 raft 中常遇到的一些 bug 和调试方法。
作者:木鸟杂记 https://www.qtmuniao.com/2020/04/27/6-824-video-notes-5-go-concurrency/, 转载请注明出处
注: goroutine 是一种轻量级的线程,下面 goroutine 和线程两个名词混用,都表示 go 中的线程,虽然他们并不完全等价。
内存模型
用线程有两个作用:
- 提高性能,利用多核。
- 更优雅的构造代码。
在本课程实验中,我们并不要求使用线程以极尽性能,只要求程序的正确性。
对锁的使用也一样,不要求细粒度的加锁以提升性能,可以大范围加锁以简化代码。
内存模型中主要提到了多线程执行时,代码运行的顺序性。主要结论是,单个线程内的可以保证执行效果和代码语句顺序一致,但是跨线程间,如果没有做显式同步(通过锁或者 channel),那么语句执行的先后是没有办法保证的。内存模型大致就讲这么多,本节课的重点在于探讨实验中可能会用到的一些典型代码模式。
线程和闭包(goroutine && closure)
使用 for 循环 + goroutine 可以很自然的表达 Leader 并行地给 Follower 发送消息的过程。但需要注意循环变量(下例中的 i
)在子 goroutine 中被引用时,最好事先拷贝一份(一般是通过函数传参或者在循环体内复制来拷贝)。此外,经常利用 WaitGroup 来在父 goroutine 中阻塞地等待一组子 goroutine 的完结。样例如下:
1 | func main() { |
时间库(time)
使用 go 标准库 time ,可以很方便的实现周期性的做某些事情,比如 raft 中的心跳逻辑。
1 | func periodic() { |
在 raft 被杀死时,你可能想要结束所有后台线程,可以使用一个共享变量作为循环跳出条件来达到目的。
1 | var done bool |
需要注意的是,共享变量 done
修改和读取时,都需要使用锁 sync.Mutex
包裹起来,这是通过锁 sync.Mutex
强制多线程间同步(一个 goroutine mu.Unlock
会唤醒另外的 goroutine 正在阻塞 mu.Lock
)来保证主线程对 done
的修改一定能够被子线程看到。否则,如果不做任何同步措施,由于多线程内部的变量缓存问题,go 的内存模型并不严格对共享变量的可见性做保证。
锁(mutex)
主要有以下两种情况需要使用锁:
- 保证多线程间共享变量的可见性。
- 保证一个代码块的原子性(不会与其他 goroutine 中的语句交替执行)。
当然这两种情况往往是一种情况。
由于 go 内存模型的不可捉摸性(fancy),最好通过加锁来保护所有对共享变量的访问,否则写出的多线程代码很可能会出现一些难以发现和调试的问题。下面是一个使用多线程对未加锁的共享变量进行自增的例子:
1 | func main() { |
最后 counter
值不为 1000 的原因有两个:
counter = counter + 1
编译成 CPU 指令后不是原子的,并行运行时可能会产生交错执行。counter
修改后可能不能及时被其他线程所看到,从而对旧值加一。
修改后如下:
1 | func main() { |
下面看一个 Alice 和 Bob 相互借钱,并试图维持总钱数不变的例子。我们各用一个线程来分别表示 Alice 借给 Bob 钱和 Bob 借给 Alice 钱的过程。
1 | func main() { |
上述代码会打印出 violation 么?答案是会的。因为观察线程可能在某人借出钱,但是另外一个人没有收到钱的时候打印出 violation。可以从以下两个角度来理解这个问题:
- 原子性。出借和借钱应该是一个原子性操作,因此需要使用锁整个包裹起来。否则在中间某个时刻观察,就会产生不一致:钱被借出了,但是还没有收到,即在“控制”。
- 不变性(invariant)。锁可以守护不变性,即当获取锁进入临界区后,可能会破坏不变性(借钱,此时钱在“空中”,此时观察会凭空少了一块钱),但是释放锁前恢复(收钱,从“空中”放到另一个人的账户里,两人账户和维持不变)即可。
因此需要将交易过程改为如下:
1 | go func() { |
条件(Condition)
在 raft 里,会有一个场景,Candidate 向所有 Followers 要票,然后根据收集到的票数决定是否成为 Leader。
1 | func main() { |
这种写法有个忙等待,再加上循环过程中不断加锁、释放锁会造成极大的 CPU 占用。
一种很简单的性能提升方法,在忙等待循环中加一个 time.Sleep(50 * time.Millisecond)
,就能极大的减少 CPU 的占用。
另一种更高效的方式,是使用 condition
,condition
与一个锁绑定,在获取锁之后,通过 Wait
来暂时挂起线程,并且释放锁;于是另一个线程就可以通过 Lock
获取锁,并且在出临界区前,通过调用 Broadcast
来唤醒所有 Wait
在此锁上挂起的线程。类似使用一种信号机制,来在多个线程间进行通知锁的释放和获取。
使用 Condition
修改上述代码如下:
1 | func main() { |
需要注意的是,Condition
的使用模式要求 cond.Broadcast
和 cond.Wait
都必须在对应的锁所守护的临界区间内,并且调用 cond.Broadcast
后要及时释放锁,否则会引起其他线程的对一个未释放的锁的争抢。
1 | mu.Lock() |
此外,cond.Signal
每次仅唤起一个调用 cond.Wait
进入等待的线程,而 cond.Broadcast
会唤起所有等待在相应锁上的线程。当然,前者更高效。
通道(channel)
不带缓冲(unbuffered channel)的 channel 通常被用作多线程间进行同步的一种控制手段。
1 | func main() { |
channel 用在同一个线程内部没有意义,一般都是用作多线程间的通信手段(进行同步或者传递消息)。
而带缓冲的 channel 类似一个同步队列,不过在此次 raft 实验中基本用不到,建议在实验中通过共享变量+锁来进行多线程间消息的同步和互斥。
使用 channel 进行同步,可以发挥类似 WaitGroup
的作用:
1 | func main() { |
Raft 死锁
死锁的一个很重要的条件,通俗来说是,占有并等待。即都是占着自己碗里的不放,还想要对方碗里,自然就会形成死锁。
一个简单原则是在进行耗时任务时(比如 rpc,IO),要及时释放锁。
RPC 回应过期
在 Candidate 收回选票结果时,需要判断自己是否仍然在原来的 term 内,以及是否仍然是 Candidate。否则可能选出两个 leader。
1 | if rf.state != Candidate || rf.currentTerm != term { |
不过,其实只检查 currentTerm 就足够了,但是只检查 state 是不够的。
调试
DPrintf :server 编号是一个很重要的字段,建议输出在开头;然后在关注的地方前后加输出语句。
死锁:可以通过 ‘control+\‘ 发送一个 SIGQUIT 信号给正在运行中的 go 程序,然后程序就会退出,并且打印出当前各个线程的运行栈。
竞态条件:go test -race -run 2A
,使用 -race
当 go 检测到竞态发生时打印运行栈。一般多是共享变量被多个线程访问,并且至少有一个访问的地方没有加锁。
名词解释
临界区(strict area):多个线程需要互斥访问的代码段。
忙等待(busy wait):一直循环,直到条件满足。
参考
- 相关英文板书。
- 提到的相关代码。