今天Uber工程师放出一篇论文(A Study of Real-World Data Races in Golang](https://arxiv.org/abs/2204.00764)),作者是Uber的工程师MilindChabbi和Murali Krishna Ramanathan,他们负责使用Go内建的data race detector在Uber内的落地,经过6个多月的研究分析,他们将data race detector成功落地,并基于对多个项目的分析,得出了一些有趣的结论。 我们知道,Go是Uber公司的主打编程语言。他们对Uber的2100个不同的微服务,4600万行Go代码的分析,发现了超过2000个的有数据竞争的bug, 修复了其中的1000多个,剩余的正在分析修复中。 谈起真实世界中的Go并发Bug,其实2019年我们华人学者的Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go论文可以说是开山之作,首次全面系统地分析了几个流行的大型Go项目的并发bug。今天谈的这一篇呢,是Uber工程师针对Uber的众多的Go代码做的分析。我猜他们可能是类似国内工程效能部的同学,所以这篇论文有一半的篇幅介绍Go data race detector是怎么落地的,这个我们就不详细讲了,这篇论文的另一半是基于对data race的分析,罗列出了常见的出现data race的场景,对我们Gopher同学来说,很有学习的意义,所以我晚上好好拜读了一下这篇论文,做一总结和摘要。 作为一个大厂,肯定不止一种开发语言,作者对Uber线上个编程语言(go、java、nodejs、python)进行分析,可以看到:
相比较Java, 在Go语言中会更多的使用并发处理 同一个进程中,nodejs平均会启动16个线程,python会启动16-32个线程,java进程一般启动128-1024个线程,10%的Java程序启动4096个线程,7%的java程序启动8192个线程。Go程序一般启动1024-4096个goroutine,6%的Go程序启动8192个goroutine(原文是8102,我认为是一个笔误),最大13万个。可以看到Go程序会比其它语言有更多的并发单元,更多的并发单元意味着存在着更多的并发bug。Uber代码库中都有哪些类的并发bug呢? 下面的介绍会很多的使用数据竞争概念(data race),它是并发编程中常见的概念,有数据竞争,意味着有多个并发单元对同一个数据资源有并发的读写,至少有一个写,有可能会导致并发问题。
透明地引用捕获 (Transparent Capture-by-Reference)
直接翻译过来你可能觉得不知所云。Transparent是指没有显示的声明或者定义,就直接引用某些变量,很容易导致数据竞争。通过例子更容易理解。这是一大类,我们分成小类逐一介绍。
循环变量的捕获
不得不说,这也是我最常犯的错误。虽然明明知道会有这样的问题,但是在开发的过程中,总是无意的犯这样的错误。
for _ , job := range jobs { go func () { ProcessJob ( job ) }() } // end for
比如这个简单的例子,job是索引变量,循环中启动了一个goroutine处理这个job。job变量就透明地被这个goroutine引用。 循环变量是唯一的,意味着启动的这个goroutine,有可能处理的都是同一个job,而并不是期望的没有一个job。 这个例子还很明显,有时候循环体内特别复杂,可能并不像这个例子那么容易发现。
err变量被捕获
Go允许返回值赋值给多个变量,通常其中一个变量是error。x, err := m, n意味着声明和定义left hand side(LHS)变量,如果变量还没有声明过的话,那就是定义了一个新的变量,但是如果变量已声明过得话,那就是对已有变量的重新赋值。 下面这个例子,y,z的赋值时,会对同一个err进行写操作,也可能会导致数据竞争,产生并发问题。
x , err := Foo () if err != nil { ... } go func () { y , err := Bar () if err != nil { ... } }() z , err := Baz () if err != nil { ... }
捕获命名的返回值
下面这个例子定义了一个命名的返回值result。可以看到… = result(读操作)和return 20(写操作)有数据竞争的问题,虽然return 20你并没有看到对result的赋值。
func NamedReturnCallee () ( result int) { result =10 if ... { return // this has the effect of " return 10" } go func () { ... = result // read result }() return20 // this is equivalent to result =20 } func Caller () { retVal := NamedReturnCallee () }
defer也会有类似的效果,下面这段代码对err有数据竞争问题。
func Redeem ( request Entity ) ( resp Response , err error ) { defer func () { resp , err = c . Foo ( request , err ) }() err = CheckRequest ( request ) ... // err check but no return go func () { ProcessRequest ( request , err != nil ) }() return // the defer function runs after here }
Slice相关的数据竞争
下面这个例子,safeAppend使用锁对myResults进行了保护,但是在每次循环调用(uuid, myResults)并没有读保护,也会有竞争问题,而且不容易发现。
func ProcessAll ( uuids [] string ) { var myResults [] string var mutex sync . Mutex safeAppend := func ( res string ) { mutex.Lock () myResults = append ( myResults , res ) mutex.Unlock () } for _ , uuid := range uuids { go func ( id string , results [] string ) { res := Foo ( id ) safeAppend ( res ) }( uuid , myResults ) // slice read without holding lock } ... }
非线程安全的map
这个很常见了,几乎每个Gopher都曾犯过,犯过才意识到Go内建的map对象并不是线程安全的,需要加锁或者使用sync.Map等其它并发原语。
func processOrders ( uuids [] string ) error { var errMap = make ( map [ string ] error ) for _ , uuid := range uuids { go func ( uuid string ) { orderHandle , err := GetOrder ( uuid ) if err != nil { ▶ errMap [ uuid ] = err return } ... }( uuid ) return combineErrors ( errMap ) }
传值和传引用的误用
Go标准库常见并发原语不允许在使用后Copy, go vet也能检查出来。比如下面的代码,两个goroutine想共享mutex,需要传递&mutex,而不是mutex。
var a int // CriticalSection receives a copy of mutex . func CriticalSection ( m sync . Mutex ) { m.Lock () a ++ m.Unlock () } func main () { mutex := sync . Mutex {} // passes a copy of m to A . go CriticalSection ( mutex ) go CriticalSection ( mutex ) }
混用消息传递和共享内存两种并发方式
消息传递常用channel。下面的例子中,如果context因为超时或者主动cancel被取消的话,Start中的goroutine中的f.ch <- 1可能会被永远阻塞,导致goroutine泄露。
func ( f * Future ) Start () { go func () { resp , err := f.f () // invoke a registered function f.response = resp f.err = err f.ch <-1 // may block forever ! }() } func ( f * Future ) Wait ( ctx context . Context ) error { select { case <-f.ch : return nil case <- ctx.Done () : f.err = ErrCancelled return ErrCancelled }
并发测试
Go的testing.T.Parallel()为单元测试提供了并发能力,或者开发者自己写一些并发的测试程序测试代码逻辑,在这些并发测试中,也是有可能导致数据竞争的。不要以为测试不会有数据竞争问题。
不正确的锁调用
为写操作申请读锁
下面这个例子中,g.ready是写操作,可是这个函数调用的是读锁。
func ( g * HealthGate ) updateGate () { g.mutex.RLock () defer g.mutex.RUnlock () // ... several read - only operations ... if ... { g.ready = true // Concurrent writes . g.gate.Accept () // More than one Accept () . }
其它锁的问题
你会发现,大家经常犯的一个“弱智”的问题,就是Mutex只有Lock或者只有Unlock,或者两个Lock,这类问题本来你认为绝不会出现的,在现实中却经常能看到。 还有使用atomic进行原子写,但是却没有原子读。 我认为这里Uber工程师并没有全面详细的介绍使用锁常见的一些陷阱,推荐你学习极客时间中的Go 并发编程实战课课程,此课程详细介绍了每个并发原语的陷阱和死锁情况。
总结
总结一下,下表列出了基于语言类型统计的数据竞争bug数: 整体来看,锁的误用是最大的数据竞争的原因。并发访问slice和map也是很常见的数据竞争的原因。
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