Go语言中如何有效避免RWMutex的写饥饿现象
2022-05-051.9k 阅读
Go语言的RWMutex概述
在Go语言的并发编程中，sync.RWMutex 是一个读写锁。它允许同一时间有多个读操作并发执行，但只允许一个写操作进行，并且写操作会排斥所有的读操作和其他写操作。这一特性在很多场景下非常有用，例如在缓存系统中，读操作通常远远多于写操作，使用读写锁可以在保证数据一致性的前提下，提高系统的并发性能。
RWMutex 有两个主要方法：RLock 和 Lock。RLock 用于读锁定，允许多个读操作同时进行；Lock 用于写锁定，此时不允许其他读操作和写操作进行。与之对应的解锁方法分别是 RUnlock 和 Unlock。
以下是一个简单的示例代码，展示了 RWMutex 的基本使用：
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
var (
data int
mu sync.RWMutex
)
func read(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
mu.RLock()
fmt.Printf("Read data: %d\n", data)
mu.RUnlock()
}
func write(wg *sync.WaitGroup, newData int) {
defer wg.Done()
mu.Lock()
data = newData
fmt.Printf("Write data: %d\n", data)
mu.Unlock()
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
// 启动多个读操作
for i := 0; i < 3; i++ {
wg.Add(1)
go read(&wg)
}
// 启动写操作
wg.Add(1)
go write(&wg, 42)
wg.Wait()
}
在这个示例中，多个读操作可以同时读取 data，而写操作会独占资源，确保数据的一致性。
写饥饿现象的产生
虽然 RWMutex 能够有效地处理读写并发，但在某些情况下，可能会出现写饥饿现象。写饥饿是指写操作长时间等待获取锁，因为读操作持续不断地占用锁资源，导致写操作无法执行。
假设一个场景，有大量的读操作不断地获取读锁，而写操作试图获取写锁时，由于读锁的存在，写操作会被阻塞。如果读操作一直持续，写操作就会一直等待，最终导致写饥饿。
下面的代码示例展示了可能出现写饥饿的情况：
package main
import (
"fmt"
"sync"
"time"
)
var (
data int
mu sync.RWMutex
)
func readHeavy(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
for {
mu.RLock()
fmt.Printf("Reading data: %d\n", data)
mu.RUnlock()
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}
}
func write(wg *sync.WaitGroup, newData int) {
defer wg.Done()
mu.Lock()
data = newData
fmt.Printf("Writing data: %d\n", data)
mu.Unlock()
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
// 启动多个读密集型操作
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go readHeavy(&wg)
}
// 启动写操作
wg.Add(1)
go write(&wg, 42)
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
wg.Wait()
}
在这个示例中，多个读密集型操作不断地获取读锁，而写操作在等待获取写锁。由于读操作持续不断，写操作可能会长时间无法执行，从而导致写饥饿。
避免写饥饿的方法
-
公平性锁的实现 一种解决写饥饿的方法是实现公平性锁。公平性锁会按照请求的顺序来分配锁，这样写操作就不会被无限期地推迟。在Go语言中，虽然标准库的
sync.RWMutex不支持公平性，但我们可以自己实现一个公平的读写锁。以下是一个简单的公平读写锁的实现：
package main
import (
"context"
"fmt"
"sync"
"time"
)
type FairRWMutex struct {
readers int
writers int
waitReaders int
waitWriters int
readCh chan struct{}
writeCh chan struct{}
}
func NewFairRWMutex() *FairRWMutex {
return &FairRWMutex{
readCh: make(chan struct{}, 1),
writeCh: make(chan struct{}, 1),
}
}
func (rw *FairRWMutex) RLock() {
rw.readCh <- struct{}{}
defer func() { <-rw.readCh }()
rw.waitReaders++
for rw.writers > 0 || rw.waitWriters > 0 {
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}
rw.waitReaders--
rw.readers++
}
func (rw *FairRWMutex) RUnlock() {
rw.readers--
}
func (rw *FairRWMutex) Lock() {
rw.writeCh <- struct{}{}
defer func() { <-rw.writeCh }()
rw.waitWriters++
for rw.readers > 0 || rw.writers > 0 {
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}
rw.waitWriters--
rw.writers++
}
func (rw *FairRWMutex) Unlock() {
rw.writers--
}
可以通过以下方式使用这个公平读写锁：
func main() {
var data int
rw := NewFairRWMutex()
var wg sync.WaitGroup
// 启动多个读操作
for i := 0; i < 3; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
rw.RLock()
fmt.Printf("Read data: %d\n", data)
rw.RUnlock()
}()
}
// 启动写操作
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
rw.Lock()
data = 42
fmt.Printf("Write data: %d\n", data)
rw.Unlock()
}()
wg.Wait()
}
在这个实现中，通过使用两个通道 readCh 和 writeCh 来控制锁的获取顺序，并且在获取锁时检查等待的读写操作数量，从而保证了公平性，避免了写饥饿。
-
限制读操作的并发数 另一种避免写饥饿的方法是限制读操作的并发数。通过设置一个读操作的最大并发数，当达到这个限制时，新的读操作就需要等待，这样就为写操作提供了更多获取锁的机会。
以下是一个通过信号量来限制读操作并发数的示例：
package main
import (
"context"
"fmt"
"sync"
"time"
)
type Semaphore struct {
permits int
ch chan struct{}
}
func NewSemaphore(permits int) *Semaphore {
s := &Semaphore{
permits: permits,
ch: make(chan struct{}, permits),
}
for i := 0; i < permits; i++ {
s.ch <- struct{}{}
}
return s
}
func (s *Semaphore) Acquire(ctx context.Context) bool {
select {
case <-s.ch:
return true
case <-ctx.Done():
return false
}
}
func (s *Semaphore) Release() {
s.ch <- struct{}{}
}
var (
data int
mu sync.RWMutex
sem *Semaphore
)
func read(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 100*time.Millisecond)
defer cancel()
if!sem.Acquire(ctx) {
fmt.Println("Read operation timed out waiting for semaphore")
return
}
defer sem.Release()
mu.RLock()
fmt.Printf("Read data: %d\n", data)
mu.RUnlock()
}
func write(wg *sync.WaitGroup, newData int) {
defer wg.Done()
mu.Lock()
data = newData
fmt.Printf("Write data: %d\n", data)
mu.Unlock()
}
func main() {
sem = NewSemaphore(5)
var wg sync.WaitGroup
// 启动多个读操作
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go read(&wg)
}
// 启动写操作
wg.Add(1)
go write(&wg, 42)
wg.Wait()
}
在这个示例中，通过 Semaphore 结构体来限制读操作的并发数为5。当读操作超过这个限制时，新的读操作需要等待信号量，从而为写操作提供了获取锁的机会，避免了写饥饿。
-
定期提升写操作的优先级 可以通过定期提升写操作的优先级来避免写饥饿。例如，可以设置一个定时器，每隔一段时间，强制所有读操作释放锁，然后让写操作获取锁。
以下是一个简单的示例，展示如何通过定时器来提升写操作的优先级：
package main
import (
"fmt"
"sync"
"time"
)
var (
data int
mu sync.RWMutex
stopCh = make(chan struct{})
)
func read(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
for {
select {
case <-stopCh:
return
default:
mu.RLock()
fmt.Printf("Read data: %d\n", data)
mu.RUnlock()
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}
}
}
func write(wg *sync.WaitGroup, newData int) {
defer wg.Done()
mu.Lock()
data = newData
fmt.Printf("Write data: %d\n", data)
mu.Unlock()
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
// 启动多个读操作
for i := 0; i < 5; i++ {
wg.Add(1)
go read(&wg)
}
// 启动定时器，每100毫秒提升写操作优先级
go func() {
ticker := time.NewTicker(100 * time.Millisecond)
for {
select {
case <-ticker.C:
close(stopCh)
time.Sleep(20 * time.Millisecond)
wg.Add(1)
go write(&wg, 42)
time.Sleep(20 * time.Millisecond)
stopCh = make(chan struct{})
}
}
}()
wg.Wait()
}
在这个示例中，通过定时器 ticker 每隔100毫秒关闭 stopCh 通道，使得所有读操作退出，然后执行写操作，从而提升了写操作的优先级，避免了写饥饿。
不同方法的优缺点分析
-
公平性锁实现
- 优点：从根本上解决了写饥饿问题，保证了所有操作按照请求顺序获取锁，非常公平。
- 缺点：实现相对复杂，需要额外的通道和同步逻辑，性能上相比标准的
sync.RWMutex可能会有一定损失，尤其是在高并发场景下，因为每次获取锁都需要检查等待队列。
-
限制读操作并发数
- 优点：实现相对简单，通过信号量机制可以有效地控制读操作的并发数量，为写操作留出机会，避免写饥饿。同时，对系统的整体性能影响较小，因为只是限制了读操作的并发数，而不是改变锁的获取逻辑。
- 缺点：如果设置的读操作并发数过小，可能会影响读操作的整体性能，降低系统的并发处理能力。而且这种方法没有从根本上解决公平性问题，只是在一定程度上缓解了写饥饿。
-
定期提升写操作优先级
- 优点：实现简单直观，通过定时器来强制提升写操作的优先级，能够有效地避免写饥饿。不需要复杂的同步机制，对原有代码的侵入性较小。
- 缺点：定时器的时间间隔设置比较关键，如果设置得过短，会频繁打断读操作，影响读操作的性能；如果设置得过长，可能无法及时避免写饥饿。而且这种方法可能会导致读操作的不公平性，因为在定时器触发时，读操作会被强制中断。
实际应用场景选择
-
公平性锁实现
- 适用场景：适用于对公平性要求极高的场景，例如分布式系统中的一致性协议实现，在这种场景下，数据的一致性和操作的公平性比性能更为重要。
- 不适用场景：对于性能要求极高，且读操作远远多于写操作的场景不太适用，因为其复杂的实现可能会带来较大的性能开销。
-
限制读操作并发数
- 适用场景：适用于读操作和写操作比例相对稳定，且对性能有较高要求的场景。例如缓存系统，通过合理设置读操作的并发数，可以在保证系统性能的同时，避免写饥饿。
- 不适用场景：如果读操作的并发数波动较大，难以确定一个合适的限制值，这种方法可能不太适用，因为可能会导致读操作性能不稳定或写饥饿问题仍然存在。
-
定期提升写操作优先级
- 适用场景：适用于对实时性要求不高，且读操作和写操作的执行时间相对较短的场景。例如一些后台数据处理任务，通过定期提升写操作优先级，可以在不影响整体性能的前提下，避免写饥饿。
- 不适用场景：对于实时性要求较高，读操作不能被频繁打断的场景，如在线交易系统等，这种方法可能会影响系统的实时响应能力，不太适用。
总结不同方法的使用要点
- 公平性锁实现
- 在实现公平性锁时，要仔细设计等待队列和锁的获取逻辑，确保所有操作按照请求顺序获取锁。
- 注意性能优化，避免过多的同步操作导致性能瓶颈。可以考虑使用高效的数据结构和算法来管理等待队列。
- 限制读操作并发数
- 合理设置读操作的并发数是关键。需要根据实际应用场景中的读操作和写操作的比例、系统的硬件资源等因素来确定合适的值。
- 结合信号量的使用，要注意处理获取信号量失败的情况，例如可以选择等待、重试或者直接返回错误。
- 定期提升写操作优先级
- 精确设置定时器的时间间隔。需要通过性能测试和实际运行情况来调整时间间隔，以达到既避免写饥饿，又不影响读操作性能的目的。
- 在提升写操作优先级时，要确保对读操作的中断不会导致数据不一致或其他逻辑错误，例如在读操作进行一些关键计算时，需要进行适当的处理。
代码实现的优化方向
- 公平性锁实现
- 优化等待队列管理：可以使用更高效的数据结构，如优先级队列，来管理等待获取锁的操作。这样可以在保证公平性的前提下，提高锁获取的效率。
- 减少同步开销：通过使用更细粒度的锁或者无锁数据结构来减少同步操作的开销，从而提高系统的整体性能。
- 限制读操作并发数
- 动态调整并发数：可以根据系统的负载情况动态调整读操作的并发数。例如，当系统负载较低时，增加读操作的并发数，提高系统的并发处理能力；当系统负载较高时，适当降低读操作的并发数，为写操作留出更多机会。
- 优化信号量实现：可以使用更高效的信号量实现，例如基于原子操作的信号量，减少同步开销。
- 定期提升写操作优先级
- 智能调整定时器：可以根据读操作和写操作的实际执行情况，智能调整定时器的时间间隔。例如，如果发现写操作等待时间过长，可以适当缩短定时器的时间间隔；如果读操作性能受到较大影响，可以适当延长定时器的时间间隔。
- 优化中断处理：在中断读操作时，可以采用更优雅的方式，例如通过设置标志位，让读操作在合适的时机自行结束，而不是强制中断，这样可以避免数据不一致等问题。
实际案例分析
-
案例一：分布式数据库系统
- 场景描述：在一个分布式数据库系统中，多个节点需要对共享数据进行读写操作。读操作主要是查询数据，写操作则包括数据的更新和插入。由于读操作非常频繁，写操作可能会出现饥饿现象，导致数据更新不及时。
- 解决方案选择：采用公平性锁实现。因为在分布式数据库系统中，数据的一致性和操作的公平性至关重要。虽然公平性锁的实现相对复杂且性能有一定损失，但可以保证每个节点的读写操作按照请求顺序执行，避免写饥饿，确保数据的一致性。
- 效果：通过实现公平性锁，系统成功避免了写饥饿现象，数据更新能够及时进行，提高了系统的可靠性和数据一致性。
-
案例二：缓存系统
- 场景描述：一个Web应用的缓存系统，读操作主要是从缓存中获取数据，写操作则是更新缓存。由于读操作远远多于写操作，写操作有时会长时间等待，导致缓存数据更新不及时。
- 解决方案选择：限制读操作并发数。通过分析系统的性能和读写比例，设置一个合适的读操作并发数，既保证了读操作的高性能，又为写操作留出了足够的机会，避免了写饥饿。
- 效果：系统性能得到了优化，读操作和写操作都能够高效执行，缓存数据更新及时，提高了Web应用的响应速度。
-
案例三：后台数据处理任务
- 场景描述：在一个后台数据处理任务中，有大量的读操作用于数据分析，偶尔会有写操作来更新分析结果。由于读操作持续时间较长，写操作可能会出现饥饿现象。
- 解决方案选择：定期提升写操作优先级。通过设置定时器，每隔一段时间强制中断读操作，让写操作获取锁，更新分析结果。
- 效果：成功避免了写饥饿，保证了分析结果的及时更新，同时对读操作的性能影响较小，满足了后台数据处理任务的需求。
与其他语言类似机制的对比
- Java的ReentrantReadWriteLock
- 公平性：Java的
ReentrantReadWriteLock可以通过构造函数设置公平性。当设置为公平模式时，锁会按照请求顺序分配，与Go语言中自定义的公平性读写锁类似。但Go语言的实现需要开发者自己编写更多的底层逻辑，而Java提供了现成的实现。 - 性能：在高并发读操作场景下，Java的
ReentrantReadWriteLock经过优化，性能较好。而Go语言自定义的公平性锁由于实现相对复杂，性能可能稍逊一筹，但Go语言的并发模型在其他方面有独特的优势，例如轻量级的goroutine。
- 公平性：Java的
- C++的读写锁
- 实现方式：C++ 的读写锁通常基于操作系统的同步原语实现，如互斥锁和条件变量。与Go语言不同，C++ 没有像Go那样内置的并发模型，需要开发者手动管理线程和锁。
- 避免写饥饿：在C++ 中避免写饥饿同样可以采用公平性锁或者限制读操作并发数等方法，但实现过程更加底层和复杂，需要开发者对操作系统的同步机制有深入的了解。
对Go语言标准库改进的建议
- 增加公平性选项
建议在Go语言的
sync.RWMutex中增加一个公平性选项。通过设置这个选项，可以让RWMutex按照公平性原则分配锁，避免写饥饿。这样开发者在需要公平性的场景下，无需自己实现复杂的公平性锁。 - 动态调整功能 增加动态调整读操作并发数的功能。例如，可以提供一些方法，让开发者根据系统的运行状态动态调整读操作的最大并发数，从而更好地平衡读操作和写操作的性能，避免写饥饿。
- 内置定时器支持
在
sync.RWMutex中内置定时器支持，允许开发者设置定时器来定期提升写操作的优先级。这样可以简化开发者的代码，同时保证定时器的设置和使用更加规范和高效。
总结避免写饥饿的最佳实践
- 根据场景选择合适方法 在实际应用中，要根据具体的场景和需求选择合适的避免写饥饿的方法。如果公平性至关重要，选择公平性锁实现；如果性能和读写比例相对稳定，限制读操作并发数是个不错的选择；如果对实时性要求不高，定期提升写操作优先级可以解决问题。
- 性能与公平性平衡 在选择方法时，要注意性能与公平性的平衡。公平性锁虽然保证公平，但可能影响性能；限制读操作并发数和定期提升写操作优先级在一定程度上可以平衡性能和公平性，但需要根据实际情况进行调整。
- 持续优化与测试 无论选择哪种方法，都要持续进行性能优化和测试。通过性能测试来调整参数，如公平性锁的等待队列管理、读操作并发数的设置、定时器的时间间隔等，确保系统在避免写饥饿的同时，保持良好的性能。