最近接触到微服务框架go-zero，翻看了整个框架代码，发现结构清晰、代码简洁，所以决定阅读源码学习下，本次阅读的源码位于core/syncx/singleflight.go。
在go-zero中SingleFlight的作用是：将并发请求合并成一个请求，以减少对下层服务的压力。
应用场景
- 查询缓存时，合并请求，提升服务性能。
假设有一个 IP 查询的服务，每次用户请求先在缓存中查询一个 IP 的归属地，如果缓存中有结果则直接返回，不存在则进行 IP 解析操作。
[图片上传失败...(image-25bdd-1650858920151)]
如上图所示，n 个用户请求查询同一个 IP（8.8.8.8）就会对应 n 个 Redis 的查询，在高并发场景下，如果能将 n 个 Redis 查询合并成一个 Redis 查询，那么性能肯定会提升很多，而 SingleFlight就是用来实现请求合并的，效果如下：
[图片上传失败...(image-2a7773-1650858920151)]
- 防止缓存击穿。
缓存击穿问题是指：在高并发的场景中，大量的请求同时查询一个 key ，如果这个 key 正好过期失效了，就会导致大量的请求都打到数据库，导致数据库的连接增多，负载上升。
[图片上传失败...(image-d609c5-1650858920151)]
通过SingleFlight可以将对同一个Key的并发请求进行合并，只让其中一个请求到数据库进行查询，其他请求共享同一个结果，可以很大程度提升并发能力。
应用方式
直接上代码：
func main() {
round := 10
var wg sync.WaitGroup
barrier := syncx.NewSingleFlight()
wg.Add(round)
for i := 0; i < round; i++ {
go func() {
defer wg.Done()
// 启用10个协程模拟获取缓存操作
val, err := barrier.Do("get_rand_int", func() (interface{}, error) {
time.Sleep(time.Second)
return rand.Int(), nil
})
if err != nil {
fmt.Println(err)
} else {
fmt.Println(val)
}
}()
}
wg.Wait()
}
以上代码，模拟 10 个协程请求 Redis 获取一个 key 的内容，代码很简单，就是执行Do()方法。其中，接收两个参数，第一个参数是获取资源的标识，可以是 redis 中缓存的 key，第二个参数就是一个匿名函数，封装好要做的业务逻辑。最终获得的结果如下：
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
5577006791947779410
从上看出，10个协程都获得了同一个结果，也就是只有一个协程真正执行了rand.Int()获取了随机数，其他的协程都共享了这个结果。
源码解析
先看代码结构：
type (
// 定义接口，有2个方法 Do 和 DoEx，其实逻辑是一样的，DoEx 多了一个标识，主要看Do的逻辑就够了
SingleFlight interface {
Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error)
DoEx(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, bool, error)
}
// 定义 call 的结构
call struct {
wg sync.WaitGroup // 用于实现通过1个 call，其他 call 阻塞
val interface{} // 表示 call 操作的返回结果
err error // 表示 call 操作发生的错误
}
// 总控结构，实现 SingleFlight 接口
flightGroup struct {
calls map[string]*call // 不同的 call 对应不同的 key
lock sync.Mutex // 利用锁控制请求
}
)
然后看最核心的Do方法做了什么事情：
func (g *flightGroup) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
c, done := g.createCall(key)
if done {
return c.val, c.err
}
g.makeCall(c, key, fn)
return c.val, c.err
}
代码很简洁，利用g.createCall(key)对 key 发起 call 请求（其实就是做一件事情），如果此时已经有其他协程已经在发起 call 请求就阻塞住（done 为 true 的情况），等待拿到结果后直接返回。如果 done 是 false，说明当前协程是第一个发起 call 的协程，那么就执行g.makeCall(c, key, fn)真正地发起 call 请求（此后的其他协程就阻塞在了g.createCall(key))。
[图片上传失败...(image-e3689a-1650858920151)]
从上图可知，其实关键就两步：
- 判断是第一个请求的协程（利用map）
- 阻塞住其他所有协程（利用 sync.WaitGroup）
来看下g.createCall(key)如何实现的：
func (g *flightGroup) createCall(key string) (c *call, done bool) {
g.lock.Lock()
if c, ok := g.calls[key]; ok {
g.lock.Unlock()
c.wg.Wait()
return c, true
}
c = new(call)
c.wg.Add(1)
g.calls[key] = c
g.lock.Unlock()
return c, false
}
先看第一步：判断是第一个请求的协程（利用map）
g.lock.Lock()
if c, ok := g.calls[key]; ok {
g.lock.Unlock()
c.wg.Wait()
return c, true
}
此处判断 map 中的 key 是否存在，如果已经存在，说明已经有其他协程在请求了，当前这个协程只需要等待，等待是利用了sync.WaitGroup的Wait()方法实现的，此处还是很巧妙的。要注意的是，map 在 Go 中是非并发安全的，所以需要加锁。
再看第二步：阻塞住其他所有协程（利用 sync.WaitGroup）
c = new(call)
c.wg.Add(1)
g.calls[key] = c
因为是第一个发起 call 的协程，所以需要 new 这个 call，然后将wg.Add(1)，这样就对应了上面的wg.Wait()，阻塞剩下的协程。随后将 new 的 call 放入 map 中，注意此时只是完成了初始化，并没有真正去执行call请求，真正的处理逻辑在 g.makeCall(c, key, fn)中。
func (g *flightGroup) makeCall(c *call, key string, fn func() (interface{}, error)) {
defer func() {
g.lock.Lock()
delete(g.calls, key)
g.lock.Unlock()
c.wg.Done()
}()
c.val, c.err = fn()
}
这个方法中做的事情很简单，就是执行了传递的匿名函数fn()（也就是真正call请求要做的事情）。最后处理收尾的事情（通过defer），也是分成两步：
- 删除 map 中的 key，使得下次发起请求可以获取新的值。
- 调用
wg.Done()，让之前阻塞的协程全部获得结果并返回。
至此，SingleFlight 的核心代码就解析完毕了，虽然代码不长，但是这个思想还是很棒的，可以在实际工作中借鉴。
总结
- map 非并发安全，记得加锁。
- 巧用 sync.WaitGroup 去完成
需要阻塞控制协程的应用场景。 - 通过匿名函数 fn 去封装传递具体业务逻辑，在调用 fn 的上层函数中去完成统一的逻辑处理。
项目地址
https://github.com/zeromicro/go-zero
欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！
微信交流群
关注『微服务实践』公众号并点击 交流群 获取社区群二维码。
如果你有 go-zero 的使用心得文章，或者源码学习笔记，欢迎通过公众号联系投稿！
网友评论