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14.7. 新旧模型对比:任务和worker

假设我们需要处理很多任务;一个worker处理一项任务。任务可以被定义为一个结构体(具体的细节在这里并不重要):

type Task struct {
    // some state
}

旧模式:使用共享内存进行同步

由各个任务组成的任务池共享内存;为了同步各个worker以及避免资源竞争,我们需要对任务池进行加锁保护:

    type Pool struct {
        Mu      sync.Mutex
        Tasks   []Task
    }

sync.Mutex(参见9.3是互斥锁:它用来在代码中保护临界区资源:同一时间只有一个go协程(goroutine)可以进入该临界区。如果出现了同一时间多个go协程都进入了该临界区,则会产生竞争:Pool结构就不能保证被正确更新。在传统的模式中(经典的面向对象的语言中应用得比较多,比如C++,JAVA,C#),worker代码可能这样写:

func Worker(pool *Pool) {
    for {
        pool.Mu.lock()
        // begin critical section:
        task := pool.Task[0]        // take the first task
        pool.Tasks = pool.Task[1:]  // update the pool of tasks
        // end critical section
        pool.Mu.Unlock()
        process(task)
    }
}

这些worker有许多都可以并发执行;他们可以在go协程中启动。一个worker先将pool锁定,从pool获取第一项任务,再解锁和处理任务。加锁保证了同一时间只有一个go协程可以进入到pool中:一项任务有且只能被赋予一个worer。如果不加锁,则工作协程可能会在task:=pool.Task[0]发生切换,导致pool.Tasks=pool.Task[1:]结果异常:一些worker获取不到任务,而一些任务可能被多个worker得到。加锁实现同步的方式在工作协程比较少时可以工作的很好,但是当工作协程数量很大,任务量也很多时,处理效率将会因为频繁的加锁/解锁开销而降低。当工作协程数增加到一个阈值时,程序效率会急剧下降,这就成为了瓶颈。

新模式:使用通道

使用通道进行同步:使用一个通道接受需要处理的任务,一个通道接受处理完成的任务(及其结果)。worker在协程中启动,其数量N应该根据任务数量进行调整。

主线程扮演着Master节点角色,可能写成如下形式:

    func main() {
        pending, done := make(chan *Task), make(chan *Task)
        go sendWork(pending)       // put tasks with work on the channel
        for i := 0; i < N; i++ {   // start N goroutines to do work
            go Worker(pending, done)
        }
        consumeWork(done)          // continue with the processed tasks
    }

worker的逻辑比较简单:从pending通道拿任务,处理后将其放到done通道中:

    func Worker(in, out chan *Task) {
        for {
            t := <-in
            process(t)
            out <- t
        }
    }

这里并不使用锁:从通道得到新任务的过程没有任何竞争。随着任务数量增加,worker数量也应该相应增加,同时性能并不会像第一种方式那样下降明显。在pending通道中存在一份任务的拷贝,第一个worker从pending通道中获得第一个任务并进行处理,这里并不存在竞争(对一个通道读数据和写数据的整个过程是原子性的:参见14.2.2)。某一个任务会在哪一个worker中被执行是不可知的,反过来也是。worker数量的增多也会增加通信的开销,这会对性能有轻微的影响。

从这个简单的例子中可能很难看出第二种模式的优势,但含有复杂锁运用的程序不仅在编写上显得困难,也不容易编写正确,使用第二种模式的话,就无需考虑这么复杂的东西了。

因此,第二种模式对比第一种模式而言,不仅性能是一个主要优势,而且还有个更大的优势:代码显得更清晰、更优雅。一个更符合go语言习惯的worker写法:

IDIOM: Use an in- and out-channel instead of locking

    func Worker(in, out chan *Task) {
        for {
            t := <-in
            process(t)
            out <- t
        }
    }

对于任何可以建模为Master-Worker范例的问题,一个类似于worker使用通道进行通信和交互、Master进行整体协调的方案都能完美解决。如果系统部署在多台机器上,各个机器上执行Worker协程,Master和Worker之间使用netchan或者RPC进行通信(参见15章)。

怎么选择是该使用锁还是通道?

通道是一个较新的概念,本节我们着重强调了在go协程里通道的使用,但这并不意味着经典的锁方法就不能使用。go语言让你可以根据实际问题进行选择:创建一个优雅、简单、可读性强、在大多数场景性能表现都能很好的方案。如果你的问题适合使用锁,也不要忌讳使用它。go语言注重实用,什么方式最能解决你的问题就用什么方式,而不是强迫你使用一种编码风格。下面列出一个普遍的经验法则:

  • 使用锁的情景:

    • 访问共享数据结构中的缓存信息
    • 保存应用程序上下文和状态信息数据
  • 使用通道的情景:
    • 与异步操作的结果进行交互
    • 分发任务
    • 传递数据所有权

当你发现你的锁使用规则变得很复杂时,可以反省使用通道会不会使问题变得简单些。

本文章首发在 GolangCaff
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