临界资源安全问题

一、临界资源

临界资源: 指并发环境汇总多个进程/线程/协程共享的资源.

但是在并发编程中对临界资源的处理不当,往往会导致数据不一致.

示例代码:

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main()  {
    a := 1
    go func() {
        a = 2
        fmt.Println("子goroutine。。",a)
    }()
    a = 3
    time.Sleep(1)
    fmt.Println("main goroutine。。",a)
}

低版本go执行

高版本go执行

能够发现一处被多个goroutine共享的数据.

二、临界资源安全问题

并发本身并不复杂,但是因为有力资源竞争的问题,就使得开发出好的并发程序变得复杂起来,因为会引发很多莫名其妙的问题.

如果多个goroutine在访问一个数据资源的时候,其中一个线程修改了数据,那么这个数值就被修改了,对于其他的goroutine来讲,这个数值可能是不对的.

举个例子,通过并发来实现或者售票这个程序.一共有100张票,4个售票窗口同时出售.

示例代码:

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "time"
)

//全局变量
var ticket = 10 // 100张票

func main() {
    /*
    4个goroutine，模拟4个售票口，4个子程序操作同一个共享数据。
     */
    go saleTickets("售票口1") // g1,100
    go saleTickets("售票口2") // g2,100
    go saleTickets("售票口3") //g3,100
    go saleTickets("售票口4") //g4,100

    time.Sleep(5*time.Second)
}

func saleTickets(name string) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    //for i:=1;i<=100;i++{
    //  fmt.Println(name,"售出：",i)
    //}
    for { //ticket=1
        if ticket > 0 { //g1,g3,g2,g4
            //睡眠
            time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
            // g1 ,g3, g2,g4
            fmt.Println(name, "售出：", ticket)  // 1 , 0, -1 , -2
            ticket--   //0 , -1 ,-2 , -3
        } else {
            fmt.Println(name,"售罄，没有票了。。")
            break
        }
    }
}

分析:

买票逻辑是先判断票数的编号是否为负数,如果大于0,然后就进行买票,只不过在买票前先睡眠,然后再卖,假如说此时已经买票到只剩最后1张了,某一个goroutine持有了CPU的时间片,那么它在片段是否有票的时候,条件是成立的,所以它可以买票变为1的最后一张票.但是因为它在卖出之前,先睡眠了,那么其他的goroutine就会持有CPU的时间片,而此时这张票还没有卖出,那么第二个goroutine再判断是否有票的时候,条件也是成立的,那么它可以卖出这张票,然而它也进入了睡眠...其他的第三个第四个goroutine都是这样的逻辑,当某个goroutine醒来的时候,不会再判断是否有票,而是直接售出,这样就卖出最后一张票了,然而其他的goroutine醒来的时候,就会陆续卖出了第0张,-1张,-2张.

这就是临界资源不安全的问题。某一个goroutine在访问某个数据资源的时候,按照数值,已经判断好了条件,然后又被其他的goroutine抢占了资源,并修改了数值,等这个goroutine在继续访问这个数据的时候,数值已经不对了.

三、临界资源安全问题的解决

要想解决临界资源的安全问题,很多编程语言的解决方案都是同步.通过上锁的方式,某一时间段,只能允许一个goroutine来访问这个共享数据,当前goroutine访问完毕,解锁后,其他的goroutine才能来访问.

可以借助于sync包下的锁操作.

示例代码:

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "time"
    "sync"
)

//全局变量
var ticket = 10 // 100张票

var wg sync.WaitGroup
var matex sync.Mutex // 创建锁头

func main() {
    /*
    4个goroutine，模拟4个售票口，4个子程序操作同一个共享数据。
     */
    wg.Add(4)
    go saleTickets("售票口1") // g1,100
    go saleTickets("售票口2") // g2,100
    go saleTickets("售票口3") //g3,100
    go saleTickets("售票口4") //g4,100
    wg.Wait()              // main要等待。。。

    //time.Sleep(5*time.Second)
}

func saleTickets(name string) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    defer wg.Done()
    //for i:=1;i<=100;i++{
    //  fmt.Println(name,"售出：",i)
    //}
    for { //ticket=1
        matex.Lock()
        if ticket > 0 { //g1,g3,g2,g4
            //睡眠
            time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)
            // g1 ,g3, g2,g4
            fmt.Println(name, "售出：", ticket) // 1 , 0, -1 , -2
            ticket--                         //0 , -1 ,-2 , -3
        } else {
            matex.Unlock() //解锁
            fmt.Println(name, "售罄，没有票了。。")
            break
        }
        matex.Unlock() //解锁
    }
}

四、总结

在Go的并发编程中有一句很经典的话: 不要以共享的方式去通信,而要以通信的方式去共享内存.

在Go语言中并不鼓励用锁保护共享状态的方式在不同的Goroutine中分享信息(以共享内存的方式去通信).而是鼓励通过channel将共享状态或共享状态的变化在各个Goroutine之间传递(一通信的方式去共享内存),这样同样能像用锁一样保证在同一个Goroutine访问共享状态.

当然,在主流的编程语言中为了保证多线程之间共享数据安全性和一致性,都会提供一套基本的同步工具集,如锁,条件变量,原子操作等等.Go语言标准库也毫不意外的提供了这些同步机制,使用方式也和其他语言差不多.