• 一文搞懂如何实现 Go 超时控制


    为什么需要超时控制?

    • 请求时间过长,用户侧可能已经离开本页面了,服务端还在消耗资源处理,得到的结果没有意义
    • 过长时间的服务端处理会占用过多资源,导致并发能力下降,甚至出现不可用事故

    Go 超时控制必要性

    Go 正常都是用来写后端服务的,一般一个请求是由多个串行或并行的子任务来完成的,每个子任务可能是另外的内部请求,那么当这个请求超时的时候,我们就需要快速返回,释放占用的资源,比如goroutine,文件描述符等。

    服务端常见的超时控制

    • 进程内的逻辑处理
    • 读写客户端请求,比如HTTP或者RPC请求
    • 调用其它服务端请求,包括调用RPC或者访问DB等

    没有超时控制会怎样?

    为了简化本文,我们以一个请求函数 hardWork 为例,用来做啥的不重要,顾名思义,可能处理起来比较慢。

    func hardWork(job interface{}) error {
    	time.Sleep(time.Minute)
    	return nil
    }
    
    func requestWork(ctx context.Context, job interface{}) error {
      return hardWork(job)
    }
    

    这时客户端看到的就一直是大家熟悉的画面

    绝大部分用户都不会看一分钟菊花,早早弃你而去,空留了整个调用链路上一堆资源的占用,本文不究其它细节,只聚焦超时实现。

    下面我们看看该怎么来实现超时,其中会有哪些坑。

    第一版实现

    大家可以先不往下看,自己试着想想该怎么实现这个函数的超时,第一次尝试:

    func requestWork(ctx context.Context, job interface{}) error {
    	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, time.Second*2)
    	defer cancel()
    
    	done := make(chan error)
    	go func() {
    		done <- hardWork(job)
    	}()
    
    	select {
    	case err := <-done:
    		return err
    	case <-ctx.Done():
    		return ctx.Err()
    	}
    }
    

    我们写个 main 函数测试一下

    func main() {
    	const total = 1000
    	var wg sync.WaitGroup
    	wg.Add(total)
    	now := time.Now()
    	for i := 0; i < total; i++ {
    		go func() {
    			defer wg.Done()
    			requestWork(context.Background(), "any")
    		}()
    	}
    	wg.Wait()
    	fmt.Println("elapsed:", time.Since(now))
    }
    

    跑一下试试效果

    ➜ go run timeout.go
    elapsed: 2.005725931s
    

    超时已经生效。但这样就搞定了吗?

    goroutine 泄露

    让我们在main函数末尾加一行代码看看执行完有多少goroutine

    time.Sleep(time.Minute*2)
    fmt.Println("number of goroutines:", runtime.NumGoroutine())
    

    sleep 2分钟是为了等待所有任务结束,然后我们打印一下当前goroutine数量。让我们执行一下看看结果

    ➜ go run timeout.go
    elapsed: 2.005725931s
    number of goroutines: 1001
    

    goroutine泄露了,让我们看看为啥会这样呢?首先,requestWork 函数在2秒钟超时后就退出了,一旦 requestWork 函数退出,那么 done channel 就没有goroutine接收了,等到执行 done <- hardWork(job) 这行代码的时候就会一直卡着写不进去,导致每个超时的请求都会一直占用掉一个goroutine,这是一个很大的bug,等到资源耗尽的时候整个服务就失去响应了。

    那么怎么fix呢?其实也很简单,只要 make chan 的时候把 buffer size 设为1,如下:

    done := make(chan error, 1)
    

    这样就可以让 done <- hardWork(job) 不管在是否超时都能写入而不卡住goroutine。此时可能有人会问如果这时写入一个已经没goroutine接收的channel会不会有问题,在Go里面channel不像我们常见的文件描述符一样,不是必须关闭的,只是个对象而已,close(channel) 只是用来告诉接收者没有东西要写了,没有其它用途。

    改完这一行代码我们再测试一遍:

    ➜ go run timeout.go
    elapsed: 2.005655146s
    number of goroutines: 1
    

    goroutine泄露问题解决了!

    panic 无法捕获

    让我们把 hardWork 函数实现改成

    panic("oops")
    

    修改 main 函数加上捕获异常的代码如下:

    go func() {
      defer func() {
        if p := recover(); p != nil {
          fmt.Println("oops, panic")
        }
      }()
    
      defer wg.Done()
      requestWork(context.Background(), "any")
    }()
    

    此时执行一下就会发现panic是无法被捕获的,原因是因为在 requestWork 内部起的goroutine里产生的panic其它goroutine无法捕获。

    解决方法是在 requestWork 里加上 panicChan 来处理,同样,需要 panicChanbuffer size 为1,如下:

    func requestWork(ctx context.Context, job interface{}) error {
    	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, time.Second*2)
    	defer cancel()
    
    	done := make(chan error, 1)
    	panicChan := make(chan interface{}, 1)
    	go func() {
    		defer func() {
    			if p := recover(); p != nil {
    				panicChan <- p
    			}
    		}()
    
    		done <- hardWork(job)
    	}()
    
    	select {
    	case err := <-done:
    		return err
    	case p := <-panicChan:
    		panic(p)
    	case <-ctx.Done():
    		return ctx.Err()
    	}
    }
    

    改完就可以在 requestWork 的调用方处理 panic 了。

    超时时长一定对吗?

    上面的 requestWork 实现忽略了传入的 ctx 参数,如果 ctx 已有超时设置,我们一定要关注此传入的超时是不是小于这里给的2秒,如果小于,就需要用传入的超时,go-zero/core/contextx 已经提供了方法帮我们一行代码搞定,只需修改如下:

    ctx, cancel := contextx.ShrinkDeadline(ctx, time.Second*2)
    

    Data race

    这里 requestWork 只是返回了一个 error 参数,如果需要返回多个参数,那么我们就需要注意 data race,此时可以通过锁来解决,具体实现参考 go-zero/zrpc/internal/serverinterceptors/timeoutinterceptor.go,这里不做赘述。

    完整示例

    package main
    
    import (
    	"context"
    	"fmt"
    	"runtime"
    	"sync"
    	"time"
    
    	"github.com/tal-tech/go-zero/core/contextx"
    )
    
    func hardWork(job interface{}) error {
    	time.Sleep(time.Second * 10)
    	return nil
    }
    
    func requestWork(ctx context.Context, job interface{}) error {
    	ctx, cancel := contextx.ShrinkDeadline(ctx, time.Second*2)
    	defer cancel()
    
    	done := make(chan error, 1)
    	panicChan := make(chan interface{}, 1)
    	go func() {
    		defer func() {
    			if p := recover(); p != nil {
    				panicChan <- p
    			}
    		}()
    
    		done <- hardWork(job)
    	}()
    
    	select {
    	case err := <-done:
    		return err
    	case p := <-panicChan:
    		panic(p)
    	case <-ctx.Done():
    		return ctx.Err()
    	}
    }
    
    func main() {
    	const total = 10
    	var wg sync.WaitGroup
    	wg.Add(total)
    	now := time.Now()
    	for i := 0; i < total; i++ {
    		go func() {
    			defer func() {
    				if p := recover(); p != nil {
    					fmt.Println("oops, panic")
    				}
    			}()
    
    			defer wg.Done()
    			requestWork(context.Background(), "any")
    		}()
    	}
    	wg.Wait()
    	fmt.Println("elapsed:", time.Since(now))
    	time.Sleep(time.Second * 20)
    	fmt.Println("number of goroutines:", runtime.NumGoroutine())
    }
    

    更多细节

    请参考 go-zero 源码:

    • go-zero/core/fx/timeout.go
    • go-zero/zrpc/internal/clientinterceptors/timeoutinterceptor.go
    • go-zero/zrpc/internal/serverinterceptors/timeoutinterceptor.go

    项目地址

    https://github.com/tal-tech/go-zero

    欢迎使用 go-zerostar 支持我们!

    微信交流

    关注『微服务实践』公众号并回复 进群 获取社区群二维码。

  • 相关阅读:
    单例模式
    关于static
    在O(1)时间复杂度删除链表节点
    奇偶分割数组
    用栈实现队列
    前序遍历和中序遍历树构造二叉树
    扇贝每日一句_1006
    寻找旋转排序数组中的最小值
    翻转链表
    扇贝每日一句_1002
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/kevinwan/p/14590823.html
Copyright © 2020-2023  润新知