几个Go系统可能遇到的锁问题

之前统一特征系统在 QA 同学的统可题帮助下进行了一些压测，发现了一些问题，锁问这些问题是统可题较为通用的问题，发出来给其他同学参考一下，锁问避免踩同样的统可题坑。

底层依赖 sync.Pool 的锁问场景

有一些开源库，为了优化性能，统可题使用了官方提供的锁问 sync.Pool，比如我们使用的统可题 https://github.com/valyala/fasttemplate 这个库，每当你执行下面这样的锁问代码的时候：

template := "http://{ { host}}/?q={ { query}}&foo={ { bar}}{ { bar}}"     t := fasttemplate.New(template, "{ { ", "}}")     s := t.ExecuteString(map[string]interface{ }{          "host":  "google.com",         "query": url.QueryEscape("hello=world"),         "bar":   "foobar",     })     fmt.Printf("%s", s) 

内部都会生成一个 fasttemplate.Template 对象，并带有一个 byteBufferPool 字段：

type Template struct {      template string     startTag string     endTag   string     texts          [][]byte     tags           []string     byteBufferPool bytebufferpool.Pool   ==== 就是统可题这个字段 } 

byteBufferPool 底层就是经过封装的 sync.Pool：

type Pool struct {      calls       [steps]uint64     calibrating uint64     defaultSize uint64     maxSize     uint64     pool sync.Pool } 

这种设计会带来一个问题，如果使用方每次请求都 New 一个 Template 对象。锁问并进行求值，统可题比如我们最初的锁问用法，在每次拿到了用户的统可题请求之后，都会用参数填入到模板：

func fromTplToStr(tpl string, params map[string]interface{ }) string {    tplVar := fasttemplate.New(tpl, `{ { `, `}}`)   res := tplVar.ExecuteString(params)   return res } 

在模板求值的时候：

func (t *Template) ExecuteFuncString(f TagFunc) string {      bb := t.byteBufferPool.Get()     if _, err := t.ExecuteFunc(bb, f); err != nil {          panic(fmt.Sprintf("unexpected error: %s", err))     }     s := string(bb.Bytes())     bb.Reset()     t.byteBufferPool.Put(bb)     return s } 

会对该 Template 对象的 byteBufferPool 进行 Get，在使用完之后，把 ByteBuffer Reset 再放回到对象池中。源码下载但问题在于，我们的 Template 对象本身并没有进行复用，所以这里的 byteBufferPool 本身的作用其实并没有发挥出来。

相反的，因为每一个请求都需要新生成一个 sync.Pool，在高并发场景下，执行时会卡在 bb := t.byteBufferPool.Get() 这一句上，通过压测可以比较快地发现问题，达到一定 QPS 压力时，会有大量的 Goroutine 堆积，比如下面有 18910 个 G 堆积在抢锁代码上：

goroutine profile: total 18910 18903 @ 0x102f20b 0x102f2b3 0x103fa4c 0x103f77d 0x10714df 0x1071d8f 0x1071d26 0x1071a5f 0x12feeb8 0x13005f0 0x13007c3 0x130107b 0x105c931 #   0x103f77c   sync.runtime_SemacquireMutex+0x3c                               /usr/local/go/src/runtime/sema.go:71 #   0x10714de   sync.(*Mutex).Lock+0xfe                                     /usr/local/go/src/sync/mutex.go:134 #   0x1071d8e   sync.(*Pool).pinSlow+0x3e                                   /usr/local/go/src/sync/pool.go:198 #   0x1071d25   sync.(*Pool).pin+0x55                                       /usr/local/go/src/sync/pool.go:191 #   0x1071a5e   sync.(*Pool).Get+0x2e                                       /usr/local/go/src/sync/pool.go:128 #   0x12feeb7   github.com/valyala/fasttemplate/vendor/github.com/valyala/bytebufferpool.(*Pool).Get+0x37   /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/vendor/github.com/valyala/bytebufferpool/pool.go:49 #   0x13005ef   github.com/valyala/fasttemplate.(*Template).ExecuteFuncString+0x3f              /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/template.go:278 #   0x13007c2   github.com/valyala/fasttemplate.(*Template).ExecuteString+0x52                  /Users/xargin/go/src/github.com/valyala/fasttemplate/template.go:299 #   0x130107a   main.loop.func1+0x3a                                        /Users/xargin/test/go/http/httptest.go:22 

有大量的 Goroutine 会阻塞在获取锁上，为什么呢?继续看看 sync.Pool 的 Get 流程：

func (p *Pool) Get() interface{ } {      if race.Enabled {          race.Disable()     }     l := p.pin()     x := l.private     l.private = nil     runtime_procUnpin() 

然后是 pin：

func (p *Pool) pin() *poolLocal {      pid := runtime_procPin()     s := atomic.LoadUintptr(&p.localSize) // load-acquire     l := p.local                          // load-consume     if uintptr(pid) < s {          return indexLocal(l, pid)     }     return p.pinSlow() } 

因为每一个对象的 sync.Pool 都是空的，所以 pin 的流程一定会走到 p.pinSlow：

func (p *Pool) pinSlow() *poolLocal {      runtime_procUnpin()     allPoolsMu.Lock()     defer allPoolsMu.Unlock()     pid := runtime_procPin() 

而 pinSlow 中会用 allPoolsMu 来加锁，这个 allPoolsMu 主要是为了保护 allPools 变量：

var (     allPoolsMu Mutex     allPools   []*Pool ) 

在加了锁的情况下，会把用户新生成的 sync.Pool 对象 append 到 allPools 中：

if p.local == nil {          allPools = append(allPools, p)     } 

标准库的 sync.Pool 之所以要维护这么一个 allPools 意图也比较容易推测，主要是为了 GC 的服务器托管时候对 pool 进行清理，这也就是为什么说使用 sync.Pool 做对象池时，其中的对象活不过一个 GC 周期的原因。sync.Pool 本身也是为了解决大量生成临时对象对 GC 造成的压力问题。

说完了流程，问题也就比较明显了，每一个用户请求最终都需要去抢一把全局锁，高并发场景下全局锁是大忌。但是这个全局锁是因为开源库间接带来的全局锁问题，通过看自己的代码并不是那么容易发现。

知道了问题，改进方案其实也还好实现，***是可以修改开源库，将 template 的 sync.Pool 作为全局对象来引用，这样大部分 pool.Get 不会走到 pinSlow 流程。第二是对 fasttemplate.Template 对象进行复用，道理也是一样的，云南idc服务商就不会有那么多的 sync.Pool 对象生成了。但前面也提到了，这个是个间接问题，如果开发工作繁忙，不太可能所有的依赖库把代码全看完之后再使用，这种情况下怎么避免线上的故障呢?

压测尽量早做呗。

metrics 上报和 log 锁

这两个本质都是一样的问题，就放在一起了。

公司之前 metrics 上报 client 都是基于 udp 的，大多数做的简单粗暴，就是一个 client，用户传什么就写什么，最终一定会走到：

func (c *UDPConn) WriteToUDP(b []byte, addr *UDPAddr) (int, error) {      ---------- 刨去无用细节     n, err := c.writeTo(b, addr)     ---------- 刨去无用细节     return n, err } 

或者是：

func (c *UDPConn) WriteTo(b []byte, addr Addr) (int, error) {      ---------- 刨去无用细节     n, err := c.writeTo(b, a)     ---------- 刨去无用细节     return n, err } 

调用的是：

func (c *UDPConn) writeTo(b []byte, addr *UDPAddr) (int, error) {      ---------- 刨去无用细节     return c.fd.writeTo(b, sa) } 

然后：

func (fd *netFD) writeTo(p []byte, sa syscall.Sockaddr) (n int, err error) {      n, err = fd.pfd.WriteTo(p, sa)     runtime.KeepAlive(fd)     return n, wrapSyscallError("sendto", err) } 

然后是：

func (fd *FD) WriteTo(p []byte, sa syscall.Sockaddr) (int, error) {      if err := fd.writeLock(); err != nil {   =========> 重点在这里         return 0, err     }     defer fd.writeUnlock()     for {          err := syscall.Sendto(fd.Sysfd, p, 0, sa)         if err == syscall.EAGAIN && fd.pd.pollable() {              if err = fd.pd.waitWrite(fd.isFile); err == nil {                  continue             }         }         if err != nil {              return 0, err         }         return len(p), nil     } } 

本质上，就是在高成本的网络操作上套了一把大的写锁，同样在高并发场景下会导致大量的锁冲突，进而导致大量的 Goroutine 堆积和接口延迟。

同样的，知道了问题，解决办法也很简单。再看看日志相关的。因为公司目前大部分日志都是直接向文件系统写，本质上同一个时刻操作的是同一个文件，最终都会走到：

func (f *File) Write(b []byte) (n int, err error) {      n, e := f.write(b)     return n, err } func (f *File) write(b []byte) (n int, err error) {      n, err = f.pfd.Write(b)     runtime.KeepAlive(f)     return n, err } 

然后：

func (fd *FD) Write(p []byte) (int, error) {      if err := fd.writeLock(); err != nil {  =========> 又是 writeLock         return 0, err     }     defer fd.writeUnlock()     if err := fd.pd.prepareWrite(fd.isFile); err != nil {          return 0, err     }     var nn int     for {          ----- 略去不相关内容         n, err := syscall.Write(fd.Sysfd, p[nn:max])         ----- 略去无用内容     } } 

和 UDP 网络 FD 一样有 writeLock，在系统打日志打得很多的情况下，这个 writeLock 会导致和 metrics 上报一样的问题。

总结

上面说的几个问题实际上本质都是并发场景下的 lock contention 问题，全局写锁是高并发场景下的性能杀手，一旦大量的 Goroutine 阻塞在写锁上，会导致系统的延迟飚升，直至接口超时。在开发系统时，涉及到 sync.Pool、单个 FD 的信息上报、以及写日志的场景时，应该多加注意。早做压测保平安。

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