分布式系统,程序语言,算法设计

MIT 6.824 2020 视频笔记五:Go Concurrency

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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: YoutubeB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:青藤木鸟 https://www.qtmuniao.com/2020/04/27/6-824-video-notes-5-go-concurrency/, 转载请注明出处

: 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:

  1. 提高性能,利用多核。
  2. 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:

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func main() {
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < 5; i++ {
wg.Add(1)
go func(x int) {
sendRPC(x)
wg.Done()
}(i)
}
wg.Wait()
}

func sendRPC(i int) {
println(i)
}

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。

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func periodic() {
for {
println("heartbeat")
time.Sleep(1 * time.Second)
}
}

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。

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var done bool
var mu sync.Mutex

func main() {
println("started")
go periodic()
time.Sleep(5 * time.Second) // wait for a while so we can observe what ticker does
mu.Lock()
done = true
mu.Unlock()
println("cancelled")
time.Sleep(3 * time.Second) // observe no output
}

func periodic() {
for done{
println("tick")
time.Sleep(1 * time.Second)
mu.Lock()
if done {
return
}
mu.Unlock()
}
}

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:

  1. 保证多线程间共享变量的可见性。
  2. 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:

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func main() {
counter := 0
for i := 0; i < 1000; i++ {
go func() {
counter = counter + 1
}()
}

time.Sleep(1 * time.Second)
println(counter) // 大概率不输出 1000
}

最后 counter 值不为 1000 的原因有两个:

  1. 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。
  2. 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:

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func main() {
counter := 0
var mu sync.Mutex
for i := 0; i < 1000; i++ {
go func() {
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
counter = counter + 1
}()
}

time.Sleep(1 * time.Second) // 这里用 WaitGroup 更为稳妥,等待1s只能保证大概率正确。
mu.Lock()
println(counter)
mu.Unlock()
}

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。

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func main() {
alice, bob := 10000, 10000
var mu sync.Mutex

total := alice + bob

go func() {
for i := 0; i < 1000; i++ {
mu.Lock()
alice -= 1
mu.Unlock()
mu.Lock()
bob += 1
mu.Unlock()
}
}()
go func() {
for i := 0; i < 1000; i++ {
mu.Lock()
bob -= 1
mu.Unlock()
mu.Lock()
alice += 1
mu.Unlock()
}
}()

start := time.Now()
for time.Since(start) < 1*time.Second {
mu.Lock()
if alice+bob != total {
fmt.Printf("observed violation, alice = %v, bob = %v, sum = %v\n", alice, bob, alice+bob) // # violation
}
mu.Unlock()
}
}

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:

  1. 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”。
  2. 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:

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go func() {
for i := 0; i < 1000; i++ {
mu.Lock()
alice -= 1
bob += 1
mu.Unlock()
}
}()
// 另一个线程也对应修改

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

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func main() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())

count := 0
finished := 0
var mu sync.Mutex

for i := 0; i < 10; i++ {
go func() {
vote := requestVote()
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
if vote {
count++
}
finished++
}()
}

for { // busy wait
mu.Lock()

if count >= 5 || finished == 10 {
break
}
mu.Unlock()
}

mu.Lock()
if count >= 5 {
println("received 5+ votes!")
} else {
println("lost")
}
mu.Unlock()
}

func requestVote() bool {
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(100)) * time.Millisecond)
return rand.Int() % 2 == 0
}

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 conditioncondition 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:

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func main() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())

count := 0
finished := 0
var mu sync.Mutex
cond := sync.NewCond(&mu)

for i := 0; i < 10; i++ {
go func() {
vote := requestVote()
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
if vote {
count++
}
finished++
cond.Broadcast()
}()
}

mu.Lock()
for count < 5 && finished != 10 {
cond.Wait() // 1. release the mu 2. wait Broadcast() 3. try to acquire the mu again
}
if count >= 5 {
println("received 5+ votes!")
} else {
println("lost")
}
mu.Unlock()
}

需要注意的是,Condition 的使用模式要求 cond.Broadcastcond.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。

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mu.Lock()
// do something that might affect the condition
cond.Broadcast()
mu.Unlock()

//----

mu.Lock()
while condition == false {
cond.Wait()
}
// now condition is true, and we have the lock
mu.Unlock()

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。

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func main() {
c := make(chan bool)
go func() {
time.Sleep(1 * time.Second)
<-c
}()
start := time.Now()
c <- true // blocks until other goroutine receives
fmt.Printf("send took %v\n", time.Since(start))
}

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:

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func main() {
done := make(chan bool)
for i := 0; i < 5; i++ {
go func(x int) {
sendRPC(x)
done <- true
}(i)
}
for i := 0; i < 5; i++ {
<-done
}
}

func sendRPC(i int) {
println(i)
}

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。

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if rf.state != Candidate || rf.currentTerm != term {
return
}

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

  1. 相关英文板书
  2. 提到的相关代码

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