Go从defer关键字到锁用法实例demo
学完了基础的golang语法，就开始看工作中的项目了。看到一个比较经典常见的代码块，来理解defer感觉正好用。让AI去除业务逻辑写了一个demo，在此记录一下
代码片
package main
import (
"fmt"
"sync"
"time"
)
var studentLocks = make(map[string]*sync.Mutex)
var lockForMap sync.Mutex
func getStudentLock(studentId string) *sync.Mutex {
lockForMap.Lock()
fmt.Printf("[%s] Locking map \n", studentId)
defer func() {
lockForMap.Unlock()
fmt.Printf("[%s] Unlocking map \n", studentId)
}()
if _, ok := studentLocks[studentId]; !ok {
studentLocks[studentId] = &sync.Mutex{}
}
return studentLocks[studentId]
}
func GetStudentData(studentId string, cache map[string]string) (string, error) {
//cache check
data, found := cache[studentId]
if found {
fmt.Printf("[%s] Cache HIT \n", studentId)
return data, nil
}
fmt.Printf("[%s] Cache MISS. Preparing to lock... \n", studentId)
//lock
mutex := getStudentLock(studentId)
fmt.Printf("[%s] Acquiring lock... \n", studentId)
mutex.Lock()
defer func() {
fmt.Printf("[%s] Unlocking lock... \n", studentId)
mutex.Unlock()
}()
fmt.Printf("[%s] Lock acquired \n", studentId)
//2nd cache check
//another goroutine might have populated it while we were waiting for the lock
data, found = cache[studentId]
if found {
fmt.Printf("[%s] Double-Check Cache HIT \n", studentId)
return data, nil
}
//fetch from storage
fmt.Printf("[%s] Double-Check Cache MISS. Preparing to lock... \n", studentId)
time.Sleep(1 * time.Second)
dataFromStorage := fmt.Sprintf("Data for %s from storage \n", studentId)
//set to cache
cache[studentId] = dataFromStorage
fmt.Printf("[%s] Data stored in cache \n", studentId)
return data, nil
}
func main() {
sharedCache := make(map[string]string)
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(2)
go func() {
defer wg.Done()
GetStudentData("student-123", sharedCache)
}()
go func() {
defer wg.Done()
GetStudentData("student-123", sharedCache)
}()
wg.Wait()
}
执行结果
./main [student-123] Cache MISS. Preparing to lock... [student-123] Locking map [student-123] Unlocking map [student-123] Acquiring lock... [student-123] Lock acquired [student-123] DCL Cache MISS. Preparing to lock... [student-123] Cache MISS. Preparing to lock... [student-123] Locking map [student-123] Unlocking map [student-123] Acquiring lock... [student-123] Data stored in cache [student-123] Unlocking lock... [student-123] Lock acquired [student-123] DCL Cache HIT [student-123] Unlocking lock...
defer 关键字
在以上代码片中有多个defer 关键字，会发现它常常与锁的lock绑定。在lock之后的unlock通常放到defer语句中。
unlock 逻辑放在defer 语句中，来确保无论func 如何退出，锁都会释放。类似的还有资源的关闭也会放在defer 中
defer 是在什么时候执行的呢？注意在上面的代码块中，有两个锁，一个是锁定lockMap的，另一个是锁定一条缓存记录的，这两个锁的上锁和释放都在defer 中，写法是类似的。分别代表着方法成功执行、方法失败或者报错时，锁都被释放。这样写原因是防止忘记所释放而引起的内存泄漏或死锁。
defer 的作用域是方法，而不是代码块，这点很重要，有的时候它存在于{}包围的代码块中，以往的Java经历让我误会defer 是退出代码块的，并不是，它像return一样是属于方法的。
还有一种情况，此时defer 放在一个if块里，如果Cache HIT，没有走到if 块里去lock，那么unlock同样也不会执行，这就相当于主函数压根不会挂载一个defer 回调，此时就不涉及defer 的执行了。
func (){
if dataFromCache == nil{
lock.Lock()
//other logic...
defer lock.Unlock()
}
//...
return data
}
番外：锁与Double Check Locking
虽然这块代码是为了熟悉defer的作用，但是也是一个比较好的并发编程场景：先从缓存中查数据，缓存命中则直接返回；缓存不存在则去数据库里查，然后加载到缓存。
为什么加锁
在这个场景中，对数据以studentId为粒度加锁（getStudentLock），为了防止并发对studentId数据的查询。例如如果student-123在缓存中失效时，同时有100个请求过来，此时100个请求都收到cache miss，并去DB中读100次，浪费资源，给数据库压力。
加了这个锁，保证只有一个请求可以获取到锁并到数据库中加载数据，其它99个请求等待。直到写回缓存，锁释放。此时剩下的99个请求依次获取锁，可以再次检查缓存，命中即可返回，不需要再查数据库为什么有两把锁
以上代码是有两把锁的，有一把mapLock是为了保护map的并发读写，要区分它studentId 锁的区别，后者才是承担了上面的功能。在实际的业务代码中，缓存一般是Redis, 那么mapLock的逻辑实际上会封装在Redis client的实现中，不需要手动写。为什么有缓存的double-check
其实这个代码最开始是没有2nd 检查的逻辑的，当执行main 方法时，会发现两个student-123都从storage中获取了，而我们想达到的目的是，只有一个从storage中获取，加载到cache之后就从cache读了。这就是因为当时没有第二次缓存检查，代码如下。
mutex := getStudentLock(studentId)
fmt.Printf("[%s] Acquiring lock... \n", studentId)
mutex.Lock()
defer func() {
fmt.Printf("[%s] Unlocking lock... \n", studentId)
mutex.Unlock()
}()
fmt.Printf("[%s] Lock acquired \n", studentId)
//fetch from storage
fmt.Printf("[%s] DCL Cache MISS. Preparing to lock... \n", studentId)
time.Sleep(1 * time.Second)
dataFromStorage := fmt.Sprintf("Data for %s from storage \n", studentId)
那么在高并发场景下，协程A获取了锁，另一个协程B此时获取锁失败，等待。协程A从storage中读到数据，写到缓存，释放锁。此时B获取锁，但注意，它会继续执行从storage中读数据，写缓存，释放锁。这样的结果是100个请求从并行改为线性了，数据库的压力缓解了，但是99个不必要的请求资源还是浪费了。
加了double-check，就保证B在获取锁的时候先检查缓存，缓存命中，那么就不需要再次去storage加载了。这就是Double-check的作用。
其实业务代码里我也没看到double-check，大概率是bug feature。因为DCL这种模式，在高并发场景中是很有效的，但是在实际的业务中，并不会有同一个studentId 的并发访问，所以没有DCL就没有了，多调用几次storage问题也不大，查的也很快的，DCL不是必须的。能跑就行。
学习DCL是主要的，以后在高并发场景中可以考虑应用。一个pattern，一定有它的业务场景的。如果是刚写代码的我，发现了问题，学了新东西，就想challenge别人，但有的时候code review也是人情世故。我真的是成熟的程序员了，哈哈
总结
到此这篇关于Go从defer关键字到锁用法的文章就介绍到这了,更多相关Go defer关键字到锁内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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