XIAOSUO 记录个人学习的足迹

摘要：Request-scoped context 在 Go 服务中，每个传入的请求都在其自己的goroutine 中处理。请求处理程序通常启动额外的 goroutine 来访问其他后端，如数据库和 RPC服务。处理请求的 goroutine 通常需要访问特定于请求(request-specific context)的值，例如最终用户的身份、授权令牌和请求的截止日期(deadline)。当一个请求被取消或超时时，处理该请求的所有 goroutine 都应该快速退出(fail fast)，这样系统就可以回收它们正在使用的任何资源。 Go 1.7 引入一个 context 包，它使得跨 API 边界的请求范围元数据、取消信号和截止日期很容易传递给处理请求所涉及的所有 goroutine(显示传递)。 核心接口： 如何将 context 集成到 API 中 在将 context 集成到 API 中时，要记住的最重要的一点是，它的作用域是请求级别 的。例如，沿单个数据库查询存在是有意义的，但沿数据库对象存在则没有意义。 目前有两种方法可以将 context 对象集成到 API 中： The first parameter of a function call：首参数传递 context 对象，比如，参考 net 包 Dialer.DialContext。此函数执行正常的 Dial 操作，但可以通过 context 对象取消函数调用。 Optional config on a request structure：在第一个 request 对象中携带一个可选的 context 对象。例如 net/http 库的 Request.WithContext，通过携带给定的 context 对象，返回一个新的 Request 对象。 Do not store Contexts inside a struct type 使用 context 的一个很好的心智模型是它应该在程序中流动，应该贯穿你的代码。这通常意味着您不希望将其存储在结构体之中。它从一个函数传递到另一个函数，并根据需要进行扩展。理想情况下，每个请求都会创建一个 context 对象，并在请求结束时过期。 不存储上下文的一个例外是，当您需要将它放入一个结构中时，该结构纯粹用作通过通道传递的消息。如下例所示。 type …… 阅读全文

摘要：channels 是一种类型安全的消息队列，充当两个 goroutine 之间的管道，将通过它同步的进行任意资源的交换。chan 控制 goroutines 交互的能力从而创建了 Go 同步机制。当创建的 chan 没有容量时，称为无缓冲通道。反过来，使用容量创建的 chan 称为缓冲通道。 要了解通过 chan 交互的 goroutine 的同步行为是什么，我们需要知道通道的类型和状态。根据我们使用的是无缓冲通道还是缓冲通道，场景会有所不同，所以让我们单独讨论每个场景。 Unbuffered Channels ch := make(chan struct{}) 无缓冲 chan 没有容量，因此进行任何交换前需要两个 goroutine 同时准备好。当 goroutine 试图将一个资源发送到一个无缓冲的通道并且没有goroutine 等待接收该资源时，该通道将锁住发送 goroutine 并使其等待。当 goroutine 尝试从无缓冲通道接收，并且没有 goroutine 等待发送资源时，该通道将锁住接收 goroutine 并使其等待。 无缓冲信道的本质是保证同步。 func main() { c:= make(chan string) var wg sync.WaitGroup wg.Add(2) go func() { defer wg.Done() c - `foo` } go func() { defer wg.Done() time.Sleep(time.Second * 1) printIn(`Message` + -c) }() wg.Wait() } 第一个 goroutine 在发送消息 foo 之后被阻塞，因为还没有接收者准备好。规范中对这种行为进行了很好的解释： Receive 先于 Send 发生。 好处: 100% 保证能收到。 代价: 延迟时间未知。 Buffered Channels buffered channel 具有容量，因此其行为可能有点不同。当 goroutine 试图将资源发送到缓冲通道，而该通道已满时，该通道将锁住 goroutine并使其等待缓冲区可用。如果通道中有空间，发送可以立即进行，goroutine 可以继续。当goroutine 试图从缓冲通道接收数…… 阅读全文

摘要：Share Memory By Communicating 传统的线程模型(通常在编写 Java、C++ 和Python 程序时使用)程序员在线程之间通信需要使用共享内存。通常，共享数据结构由锁保护，线程将争用这些锁来访问数据。在某些情况下，通过使用线程安全的数据结构(如Python的Queue)，这会变得更容易。 Go 的并发原语 goroutines 和 channels 为构造并发软件提供了一种优雅而独特的方法。Go 没有显式地使用锁来协调对共享数据的访问，而是鼓励使用 chan 在 goroutine 之间传递对数据的引用。这种方法确保在给定的时间只有一个goroutine 可以访问数据。 Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating. Detecting Race Conditions With Go data race 是两个或多个 goroutine 访问同一个资源(如变量或数据结构)，并尝试对该资源进行读写而不考虑其他 goroutine。这种类型的代码可以创建您见过的最疯狂和最随机的 bug。通常需要大量的日志记录和运气才能找到这些类型的bug。 早在6月份的Go 1.1中，Go 工具引入了一个 race detector。竞争检测器是在构建过程中内置到程序中的代码。然后，一旦你的程序运行，它就能够检测并报告它发现的任何竞争条件。它非常酷，并且在识别罪魁祸首的代码方面做了令人难以置信的工作。 var Wait sync.WaitGroup var Counter int = 0 func main() { for routine := 1; routine = 2; routine++ { Wait.Add(1) go Rountine(rountine) } Wait.Wait() fmt.Print(Final Counter: %d\n, Counter) } func Rountine(id int) { for count := 0; count 2; count++ { value := Counter value++ Counter = value } Wait.Done() }…… 阅读全文

摘要：需要阅读https://golang.org/ref/mem 如何保证在一个 goroutine 中看到在另一个 goroutine 修改的变量的值，如果程序中修改数据时有其他 goroutine 同时读取，那么必须将读取串行化。为了串行化访问，请使用 channel 或其他同步原语，例如 sync 和 sync/atomic 来保护数据。 在一个 goroutine 中，读和写一定是按照程序中的顺序执行的。即编译器和处理器只有在不会改变这个 goroutine 的行为时才可能修改读和写的执行顺序。由于重排，不同的goroutine 可能会看到不同的执行顺序。例如，一个goroutine 执行 a = 1;b = 2;，另一个 goroutine 可能看到 b 在 a 之前更新。 Memory Reordering 用户写下的代码，先要编译成汇编代码，也就是各种指令，包括读写内存的指令。CPU 的设计者们，为了榨干 CPU 的性能，无所不用其极，各种手段都用上了，你可能听过不少，像流水线、分支预测等等。其中，为了提高读写内存的效率，会对读写指令进行重新排列，这就是所谓的 内存重排，英文为 MemoryReordering。 这一部分说的是 CPU 重排，其实还有编译器重排。比如: 但是，如果这时有另外一个线程同时干了这么一件事：x=0 在多核心场景下,没有办法轻易地判断两段程序是“等价”的。 现代 CPU 为了“抚平” 内核、内存、硬盘之间的速度差异，搞出了各种策略，例如三级缓存等。为了让 (2) 不必等待 (1) 的执行“效果”可见之后才能执行，我们可以把 (1) 的效果保存到 store buffer： 先执行 (1) 和 (3)，将他们直接写入 store buffer，接着执行 (2) 和 (4)。“奇迹”要发生了：(2) 看了下 store buffer，并没有发现有 B 的值，于是从 Memory 读出了 0，(4) 同样从 Memory 读出了 0。最后，打印出了 00。 因此，对于多线程的程序，所有的 CPU 都会提供“锁”支持，称之为 barrier，或者 fence。它要求：barrier 指令要求所有对内存的操作都必须要“扩散”到 memory 之后才能继续执行其他对 memory 的操作。因此，我们可以用高级点的 atomic com…… 阅读全文