慢聊Golang协程池Ants实现原理

开发 前端
我们知道实际用户的任务是绑定在goWorker上的, 在执行完任务之后Ants,会将该goWorker放回到workers结构的items数组中(协程池)。

大家都知道goroutine 是 Go语言中的轻量级线程实现,由 Go 运行时(runtime)管理,Go 程序会智能地将 goroutine 中的任务合理地分配给每个 CPU。创建一个goroutine大小大概在2k左右,可以说非常的节省机器资源。

但是为什么要用池化的方式呢?机器资源总是有限的,如果创建了几十万个goroutine,那么就消耗比较大了,在一些需要对并发资源进行控制、提升性能、控制生命周期的场景中,还是需要用到协程池去处理。

今天就介绍在github用Go语言实现的有 11.5k⭐的 Ants 协程池库的实现!

图片图片

初识Ants

Ants介绍

Go的协程非常轻量,但是在超高并发场景,每个请求创建一个协程也是低效的,一个简单的思想就是协程池。

Ants实现了一个具有固定容量的goroutine池,管理和回收大量goroutine,允许开发人员限制并发程序中的goroutines数量。

图片图片

Github地址:https://github.com/panjf2000/ants

这是在github上的截图,注意不同版本之间代码实现会略有差异。

图片图片

特性

📔Ants具有如下特性:

  • • 自动管理和回收大量goroutine
  • • 定期清除过期的goroutines
  • • 丰富的API:提交任务,获取运行goroutine的数量,动态调整池的容量,释放池,重新启动池
  • • 优雅地处理死机以防止程序崩溃
  • • 高效的内存使用,甚至比Golang中的无限goroutine实现了更高的性能
  • • 非阻塞机制

核心概念

  • • Pool :Ants协程池核心结构
  • • WorkerArray:Pool池中的worker队列,存放所有的Worker
  • • goWorker:运行任务的实际执行者,它启动一个 goroutine 来接受任务并执行函数调用
  • • sync.Pool:golang 标准库下并发安全的对象池,缓存申请用于之后的重用,以减轻GC的压力
  • • spinLock:基于CAS机制和指数退避算法实现的一种自旋锁

运行流程图

Ants运行流程图如下:

图片图片

前置知识

自旋锁 spinLock

我们先了解下什么是自旋锁!

加锁的目的就是保证共享资源在任意时间里,只有一个线程访问,而自旋锁加锁失败后,线程会忙等待,直到它拿到锁。

图片图片

如果要实现锁的话需要实现Go 标准库sync的Locker接口

// A Locker represents an object that can be locked and unlocked.
type Locker interface {
     Lock()
     Unlock()
}

Ants的自旋锁是基于CAS机制和指数退避算法实现的一种自旋锁,主要利用了下面几个关键的点:

  • • sync.Locker接口
  • • 指数退避算法
  • • sync. atomic 原子包中的方法了解
  • • runtime.Gosched() 让当前goroutine让出CPU时间片

🚩 Go语言中 sync/atomic包提供了底层的原子级内存操作,可实用CAS 函数(Compare And Swap)

🚩 指数退避算法以指数方式重试请求,请求失败后重试间隔分别是 1、2、4 ...,2的n次方秒增加

我们看下具体实现代码和添加的注释:

//实现Locker接口
type spinLock uint32
//最大回退次数
const maxBackoff = 16
// 加锁
func (sl *spinLock) Lock() {
    backoff := 1
    //基于CAS机制,尝试获取锁
    for !atomic.CompareAndSwapUint32((*uint32)(sl), 0, 1) {
        //执行backoff次 cpu让出时间片次数
        for i := 0; i < backoff; i++ {
            //使当前goroutine让出CPU时间片
            runtime.Gosched()
        }
        if backoff < maxBackoff {
            //左移后赋值 等于 backoff = backoff << 1
            //左移一位就是乘以 2的1次方
            backoff <<= 1
        }
    }
}

//释放锁
func (sl *spinLock) Unlock() {
    atomic.StoreUint32((*uint32)(sl), 0)
}

Gosched()使当前goroutine程放弃处理器,以让其它goroutine运行,它不会挂起当前goroutine,因此当前goroutine未来会恢复执行。

👉 backoff <<= 1 这段代码会有你知道什么意思吗?

这是Go语言的位运算符 << 表示左移n位就是乘以2的n次方, 而 <<= 表示左移后赋值。

🚩代码中 backoff <<= 1 其实就是 backoff = backoff << 1,这是左移一位的结果就是 backoff = backoff * 2^1。

自旋锁执行 backoff 次让 cpu 时间片动作,次数分别是 1、2、4 ...,封顶16

Ants自旋锁逻辑用图表示如下:

图片图片

核心数据结构

这里简单介绍下三个核心的结构体和属性:

图片图片

Pool结构体

Pool就是协程池的实际结构,在下面代码中已经标记了注释。

type Pool struct {
    // 协程池容量 
    capacity int32
    // 当前协程池中正在运行的协程数
    running int32
    // ants 实现的自旋锁,用于同步并发操作
    lock sync.Locker
    // 存放一组Worker
    workers workerArray
    // 协程池状态 (1-关闭、0-开启)
    state int32
    // 并发协调器,用于阻塞模式下,挂起和唤醒等待资源的协程
    cond *sync.Cond
    // worker 对象池
    workerCache sync.Pool
    // 等待的协程数量
    waiting int32
    // 回收协程是否关闭
    heartbeatDone int32
    // 闭回收协程的控制器函数
    stopHeartbeat context.CancelFunc
    // 协程池的配置
    options *Options
}

这里对几个配置着重讲一下:

workerCache :这是sync.Pool类型,主要作用保存和复用临时对象,减少内存分配,降低 GC 压力,在Ants中是为了缓存释放的 Worker 资源

options:可配置化过期时间、是否支持预分配、最大阻塞数量、panic 处理、日志,这里是通过函数式选项模式进行实现的

goWorker

goWorker 是运行任务的实际执行者,它启动一个 goroutine 来接受任务并执行函数调用,这个协程是一个长期运行不会被主动回收的。

type goWorker struct {
    //goWorker 所属的协程池
    pool *Pool
    //接收实际执行任务的管道
    task chan func()
    //goWorker 回收到协程池的时间
    recycleTime time.Time
}

WorkerArray

workerArray 是一个接口( interface),其实现包含 stack 栈版本和 queue 队列两种实现。

图片图片

它定义了几个通用和用于回收过期 goWorker 的 api

type workerArray interface {
 // worker 列表长度
 len() int 
 // 是否为空
 isEmpty() bool
 // 插入一个goworker
 insert(worker *goWorker) error 
 // 从WorkerArray获取可用的goworker
 detach() *goWorker 
 // 清理pool.workers中的过期goworker
 retrieveExpiry(duration time.Duration) []*goWorker  
 // 重置,清空WorkerArray中所有的goWorker
 reset() 
}

核心方法

这是核心实现代码的走读部分,基本上都有进行了注释,看起来可能会有点不怎么理解,多看两遍就好,相信我 😂😂!

创建Pool

创建Pool其实就是New一个Pool实例,对Pool中结构体的属性进行初始化、加载一些配置,这种方式很常见,大家可以注意观察积累。

图片图片

代码实现和注释如下:

func NewPool(size int, options ...Option) (*Pool, error) {
    //读取一些自定义的配置
    opts := loadOptions(options...)

    ...
    // 创建 Pool 对象
    p := &Pool{
        capacity: int32(size),
        lock:     internal.NewSpinLock(),
        options:  opts,
    }
     // 指定 sync.Pool 创建 worker 的方法
    p.workerCache.New = func() interface{} {
        return &goWorker{
            pool: p,
            task: make(chan func(), workerChanCap),
        }
    }
    // 初始化Pool时是否进行内存预分配
    // 区分workerArray 的实现方式
    if p.options.PreAlloc {
        if size == -1 {
            return nil, ErrInvalidPreAllocSize
        }
        // 预先分配固定 Size 的池子
        p.workers = newWorkerArray(loopQueueType, size)
    } else {
        // 初始化不创建,运行时再创建
        p.workers = newWorkerArray(stackType, 0)
    }

    p.cond = sync.NewCond(p.lock)

    // 开启一个goroutine清理过期的 worker
    go p.purgePeriodically()

    return p, nil
}

workerChanCap:确定工作程序的通道是否应为缓冲通道,当获取给GOMAXPROCS设置的值等于1时表示单核执行,此时的通道是无缓冲通道,否则是有缓冲通道,且容量是1。

这里讲的是默认未进行预分配,采用 workerStack 栈实现workerArray的初始化。

清理过期goWorker

在初始化好Pool结构属性后,会开启一个goroutine清理过期的 worker。

👉怎么判定goroutine是过期的?

Ants过期的定义是:每个 goWorker的 recycleTime 加上用户配置的过期时间 Pool.options.ExpiryDuration 小于 time.Now() 时即认为该协程已过期。

我们看下具体流程

func (p *Pool) purgePeriodically(ctx context.Context) {
    // ExpiryDuration 默认是1s
    heartbeat := time.NewTicker(p.options.ExpiryDuration)
    ...
    for {
        select {
        case <-heartbeat.C:
        case <-ctx.Done():
            return
        }
        // pool关闭
        if p.IsClosed() {
            break
        }
        // 从 workers 中获取过期的 worker
        p.lock.Lock()
        expiredWorkers := p.workers.retrieveExpiry(p.options.ExpiryDuration)
        p.lock.Unlock()
        // 清理过期的worker
        for i := range expiredWorkers {
            expiredWorkers[i].task <- nil
            expiredWorkers[i] = nil
        }
        // 唤醒所有等待的线程
        if p.Running() == 0 || (p.Waiting() > 0 && p.Free() > 0) {
            p.cond.Broadcast()
        }
    }
}

📔清理流程如下:

  1. 1. 取出过期的goWorker
  2. 2. 通知 goWorker 退出,方式是向过期 goWorker 的 task channel 发送一个 nil
  3. 3. 接收值为 nil 的任务后goWorker会退出
  4. 4. 所有工作程序都已清理完毕,可能这时还有 goroutine 阻塞在cond.Wait上,会调用 p.cond.Broadcast() 唤醒这些 goroutine

Submit任务提交

在初始化完成Pool之后,就需要往池中提交带执行任务了,Pool提供了 Submit 方法,提供外部发起提交任务的接口。

func (p *Pool) Submit(task func()) error {
    // pool是否关闭
    if p.IsClosed() {
        return ErrPoolClosed
    }
    var w *goWorker
    // 尝试获取空闲的goWorker
    if w = p.retrieveWorker(); w == nil {
        return ErrPoolOverload
    }
    // 发送到 goWorker的channel中
    w.task <- task
    return nil
}

获取可用goWork

Submit方法内部调用 pool.retrieveWorker 方法并尝试获取一个空闲的 goWorker,如果获取成功会将任务发送到goWorker的channel类型task中。

func (p *Pool) retrieveWorker() (w *goWorker) {
    //创建一个新的goWorker,并执行
    spawnWorker := func() {
        //实例化 worker
        w = p.workerCache.Get().(*goWorker)
        // 运行
        w.run()
    }

    // 加锁
    p.lock.Lock()
    // 从workers 中取出一个 goWorker
    // workerStack 实现了p.workers的方法
    w = p.workers.detach()
    if w != nil { 
        p.lock.Unlock()
    // Pool容量大于正在工作的 goWorker 数量)
    //则调用 spawnWorker() 新建一个 goWorker
    } else if capacity := p.Cap(); capacity == -1 || capacity > p.Running() {
        
        p.lock.Unlock()
        spawnWorker()
    } else { 
          // options设置了非阻塞选项,直接返回 nil
          if p.options.Nonblocking {
            p.lock.Unlock()
            return
        }
    retry:
        //option设置了最大阻塞队列,当前阻塞等待的任务数量已经达设置上限,直接返回 nil
        if p.options.MaxBlockingTasks != 0 && p.Waiting() >= p.options.MaxBlockingTasks {
            p.lock.Unlock()
            return
        }
        ...
        var nw int
        //如果正在执行的worker数量为0时,则重新创建woker
        if nw = p.Running(); nw == 0 { 
            p.lock.Unlock()
            spawnWorker()
            return
        }
        //p.workers中获取可用的worker
        //执行开头创建的spawnWorker
        if w = p.workers.detach(); w == nil {
            if nw < p.Cap() {
                p.lock.Unlock()
                spawnWorker()
                return
            }
            goto retry
        }
        p.lock.Unlock()
    }
    return
}

📔看完注释后理一理retrieveWorker的执行逻辑:

  1. 1. 声明一个spawnWorker,从对象池 workerCache 中获取 goWorker
  2. 2. 尝试从 workers 中取出可用的 goWorker
  3. 3. 如未达到协程池的容量限制,获取并启动 spawnWorker(goWorker)
  4. 4. 如何用户设置了非阻塞选项,直接返回空的goWorker
  5. 5. 如果正在执行的goWorker 的数量等于0,调用 spawnWorker()
  6. 6. 未获取到goWorker,并且Pool容量未满,同样调用 spawnWorker()

📢 spawnWorker() 是一个创建和运行goWorker的函数,为后面获取不到goWorker时先进行预创建goWorker

任务执行

任务执行就是开启了一个协程,然后执行goWorker中channel的任务task。

func (w *goWorker) run() {
    // pool的running 加 一
    w.pool.addRunning(1)
    go func() {
        defer func() {
            ...
            if p := recover(); p != nil {
                //处理捕获的panic
            }
            w.pool.cond.Signal()
        }()
        //任务执行
        for f := range w.task {
            if f == nil {
                return
            }
            f()
            //执行完后回收worker
            if ok := w.pool.revertWorker(w); !ok {
                return
            }
        }
    }()
}

goWorker放回pool

我们知道实际用户的任务是绑定在goWorker上的, 在执行完任务之后Ants,会将该goWorker放回到workers结构的items数组中(协程池)。

func (p *Pool) revertWorker(worker *goWorker) bool {
    if capacity := p.Cap(); (capacity > 0 && p.Running() > capacity) || p.IsClosed() {
        p.cond.Broadcast()
        return false
    }
    // 重置空闲计时器,用于判定过期
    worker.recycleTime = p.nowTime()
    p.lock.Lock()
    ...
    // 调用works的insert方法放回Pool
    err := p.workers.insert(worker)
    if err != nil {
        p.lock.Unlock()
        return false
    }
    // p.cond.Signal() 唤醒一个可能等待的线程
    p.cond.Signal()
    p.lock.Unlock()
    return true
}

责任编辑:武晓燕 来源: 小许code
相关推荐

2021-06-08 09:49:01

协程池Golang设计

2023-12-04 07:31:41

Golangwebsocket

2021-05-20 09:14:09

Kotlin协程挂起和恢复

2023-12-05 13:46:09

解密协程线程队列

2017-05-02 11:38:00

PHP协程实现过程

2024-02-05 09:06:25

Python协程Asyncio库

2022-11-21 06:55:08

golang协程

2021-09-16 09:59:13

PythonJavaScript代码

2021-08-04 16:19:55

AndroidKotin协程Coroutines

2022-10-28 10:45:22

Go协程GoFrame

2023-04-19 21:20:49

Tars-Cpp协程

2024-05-29 08:05:15

Go协程通信

2023-11-23 08:31:51

竞争锁共享字段

2023-11-17 11:36:59

协程纤程操作系统

2024-09-25 08:28:45

2024-10-18 10:27:50

PHP框架webma

2020-06-11 11:36:49

线程池Java场景

2023-10-24 19:37:34

协程Java

2021-12-09 06:41:56

Python协程多并发

2022-06-01 09:51:51

Golang方法接收者
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号