关于go:go源码系列之syncRWMutex-读写锁

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前言

golang 的 sync 包下有种锁,一种是 sync.RWMutex, 另一种是sync.Mutex, 本文将解说下sync.RWMutex 是如何实现的?实用于什么场景?如何防止 读 / 写 饥饿 问题?就让咱们带着这些问题来看源码是如何实现的

例子

package main

import (
   "fmt"
   "math/rand"
   "sync"
)

type Content struct {
   rw  sync.RWMutex
   val int
}

func (c *Content) Read() int {c.rw.RLock()
   defer c.rw.RUnlock()
   return c.val
}
func (c *Content) Write(v int) {c.rw.Lock()
   defer c.rw.Unlock()
   c.val = v
}

func main() {
   const (
      readerNum = 100
      writerNum = 3
   )
   content := new(Content)
   var wg sync.WaitGroup
   for i := 0; i < writerNum; i++ {wg.Add(1)
      go func() {defer wg.Done()
         content.Write(rand.Intn(10))
      }()}
   for i := 0; i < readerNum; i++ {wg.Add(1)
      go func() {defer wg.Done()
         fmt.Println(content.Read())
      }()}

}

互斥性

  • 读读不互斥
  • 读写互斥
  • 写写互斥

源码

type RWMutex struct {
    w           Mutex  // held if there are pending writers // 当要获取写锁时,须要对 w 加锁
    writerSem   uint32 // semaphore for writers to wait for completing readers //writers 应用的信号量,用于期待 readers 实现读操作
    readerSem   uint32 // semaphore for readers to wait for completing writers //readers 应用的信号量,用于期待 writers 实现写申请
    readerCount int32  // number of pending readers  // 以后正在读的 readers 数量,也即曾经获取读锁胜利的数量
    readerWait  int32  // number of departing readers // 期待 readers 实现读操作的数量,从 readerCount 拷贝过去,用于写锁申请时,示意还剩多少读锁未开释
}

获取读锁

func (rw *RWMutex) RLock() {
   ...
   if atomic.AddInt32(&rw.readerCount, 1) < 0 { 
      // A writer is pending, wait for it.
      runtime_SemacquireMutex(&rw.readerSem, false, 0)
   }
   ...
}

readerCount 大于 0 时,阐明曾经有 reader 获取读锁,那么间接返回胜利,示意获取读锁胜利,若 atomic.AddInt32(&rw.readerCount, 1)<0 示意曾经有写锁再排队,此时写锁会将 readerCount 置为一个很小的正数 (下文源码会解释),那么这个时候有 reader 来获取读锁时,只能在 readerSem 中排队,这样就不会导致写锁饥饿.

获取写锁

func (rw *RWMutex) Lock() {
   ...
   // First, resolve competition with other writers.
   rw.w.Lock()
   // Announce to readers there is a pending writer.
   r := atomic.AddInt32(&rw.readerCount, -rwmutexMaxReaders) + rwmutexMaxReaders  // 注:rwmutexMaxReaders = 1 << 30
   // Wait for active readers.
   if r != 0 && atomic.AddInt32(&rw.readerWait, r) != 0 {runtime_SemacquireMutex(&rw.writerSem, false, 0)
   }
   ...
}

writer 获取写锁是,首先 w 进行加锁,这样就能够防止其余的 writer 也来获取写锁。

atomic.AddInt32(&rw.readerCount, -rwmutexMaxReaders)readerCount 置为一个很小的正数,这样就能够阻止 reader 间接获取读锁, 从而在 readerSem中排队。

曾经阻止了起初的 writer 和 reader,那么须要期待曾经胜利获取读锁的 reader 开释读锁,这里能力获取写锁,这里将 readerCount 拷贝到 readerWait, 而后本次 writer 进入 writerSem 中排队,期待曾经获取读锁的 reader 开释读锁,并告诉这个 writer.

开释读锁

func (rw *RWMutex) RUnlock() {
   ...
   if r := atomic.AddInt32(&rw.readerCount, -1); r < 0 {
      // Outlined slow-path to allow the fast-path to be inlined
      rw.rUnlockSlow(r)
   }
   ...
}

func (rw *RWMutex) rUnlockSlow(r int32) {
    if r+1 == 0 || r+1 == -rwmutexMaxReaders {throw("sync: RUnlock of unlocked RWMutex")
    }
    // A writer is pending.
    if atomic.AddInt32(&rw.readerWait, -1) == 0 {
        // The last reader unblocks the writer.
        runtime_Semrelease(&rw.writerSem, false, 1)
    }
}

由下面获取读锁可知,每次获取一个读锁,readerCount加一,所以这里须要减一,如果减一之后小于 0,阐明有 writer 正在获取锁。那么,须要调用 rUnlockSlow 进行后续操作。

  1. 判断 readerWait 是否等于 0,也即是否还有 reader 还没有开释读锁。
  2. 若等于 0,则示意在 writer 获取写锁开始,全副的 reader 曾经开释读锁,这时就须要告诉唤醒之前那个还阻塞在获取写锁的 writer

开释写锁

func (rw *RWMutex) Unlock() {
   ...
   // Announce to readers there is no active writer.
   r := atomic.AddInt32(&rw.readerCount, rwmutexMaxReaders)
   if r >= rwmutexMaxReaders {throw("sync: Unlock of unlocked RWMutex")
   }
   // Unblock blocked readers, if any.
   for i := 0; i < int(r); i++ {runtime_Semrelease(&rw.readerSem, false, 0)
   }
   // Allow other writers to proceed.
   rw.w.Unlock()
   ...
}

这里次要通过 atomic.AddInt32(&rw.readerCount, rwmutexMaxReaders) 复原readerCount,复原后的值就是以后阻塞在获取读锁的 reader 数量, 这时就须要

runtime_Semrelease(&rw.readerSem, false, 0)将这些 reader 全副唤醒,示意他们获取到读锁。

性能比拟

以下数据来自参考文献 [1] 中作者 benchmark 的数据,这里应用 sync.Locksync.RWMutex来比展现应用读写锁性能劣势,其中 writeRadio 示意 reader:writer 的比值,耗时减低绝对 sync.Lock 而言。阐明在读多写少的场景中,读写锁能大幅晋升性能。

writeRatio 3 10 20 50 100 1000
耗时升高 24% 71.3% 83.7% 90.9% 93.5% 95.7%

参考文献

  1. https://segmentfault.com/a/11…

正文完
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