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题外话

学习很苦，坚持很酷!

大部分资料来源于互联网，班主任整理编辑并加入自己理解，后续会持续更新

文末有思考题，请同学们回答理由和结果并提交到内网git上，同时在评论区回答一下答案。

说起并发访问问题，真是太常见了，比如多个 goroutine 并发更新同一个资源，像计数器；同时更新用户的账户信息；秒杀系统；往同一个 buffer 中并发写入数据等等。如果没有互斥控制，就会出现一些异常情况，比如计数器的计数不准确、用户的账户可能出现透支、秒杀系统出现超卖、buffer 中的数据混乱，等等，后果都很严重。

这些问题怎么解决呢？对，用互斥锁，那在 Go 语言里，就是 Mutex。

互斥锁的实现机制

互斥锁是并发控制的一个基本手段，是为了避免竞争而建立的一种并发控制机制。在学习它的具体实现原理前，我们要先搞懂一个概念，就是临界区。

在并发编程中，如果程序中的一部分会被并发访问或修改，那么，为了避免并发访问导致的意想不到的结果，这部分程序需要被保护起来，这部分被保护起来的程序，就叫做临界区。

可以说，临界区就是一个被共享的资源，或者说是一个整体的一组共享资源，比如对数据库的访问、对某一个共享数据结构的操作、对一个 I/O 设备的使用、对一个连接池中的连接的调用，等等。

如果很多线程同步访问临界区，就会造成访问或操作错误，这当然不是我们希望看到的结果。所以，我们可以使用互斥锁，限定临界区只能同时由一个线程持有。

当临界区由一个线程持有的时候，其它线程如果想进入这个临界区，就会返回失败，或者是等待。直到持有的线程退出临界区，这些等待线程中的某一个才有机会接着持有这个临界区。

01 | Mutex：如何解决资源并发访问问题？ - 图1

你看，互斥锁就很好地解决了资源竞争问题，有人也把互斥锁叫做排它锁。那在 Go 标准库中，它提供了 Mutex 来实现互斥锁这个功能。

在这门课的前两个模块，我会和你讲互斥锁 Mutex、读写锁 RWMutex、并发编排 WaitGroup、Channel 等同步原语。所以，在这里，说一下同步原语的适用场景。

  • 共享资源。并发地读写共享资源，会出现数据竞争（data race）的问题，所以需要 Mutex、RWMutex 这样的并发原语来保护。、
  • 任务编排。需要 goroutine 按照一定的规律执行，而 goroutine 之间有相互等待或者依赖的顺序关系，我们常常使用 WaitGroup 或者 Channel 来实现。
  • 消息传递。信息交流以及不同的 goroutine 之间的线程安全的数据交流，常常使用 Channel 来实现。

今天这一讲，咱们就从公认的使用最广泛的 Mutex 开始学习吧。是骡子是马咱得拉出来遛遛，看看我们到底可以怎么使用 Mutex。

Mutex 的基本使用方法

在正式看 Mutex 用法之前呢，我想先给你交代一件事：Locker 接口。

在 Go 的标准库中，package sync 提供了锁相关的一系列同步原语，这个 package 还定义了一个 Locker 的接口，Mutex 就实现了这个接口。

  1. type Locker interface {
  2.     Lock()
  3.     Unlock()
  4. }

可以看到，Go 定义的锁接口的方法集很简单，就是请求锁（Lock）和释放锁（Unlock）这两个方法，秉承了 Go 语言一贯的简洁风格。.

但是，这个接口在实际项目应用得不多，因为我们一般会直接使用具体的同步原语，而不是通过接口。

我们这一讲介绍的 Mutex 以及后面会介绍的读写锁 RWMutex 都实现了 Locker 接口，所以首先我把这个接口介绍了，让你做到心中有数。

下面我们直接看 Mutex。

简单来说，互斥锁 Mutex 就提供两个方法 Lock 和 Unlock：进入临界区之前调用 Lock 方法，退出临界区的时候调用 Unlock 方法：

  1.   func(m *Mutex)Lock()
  2.   func(m *Mutex)Unlock()

当一个 goroutine 通过调用 Lock 方法获得了这个锁的拥有权后， 其它请求锁的 goroutine 就会阻塞在 Lock 方法的调用上，直到锁被释放并且自己获取到了这个锁的拥有权。

看到这儿，你可能会问，为啥一定要加锁呢？别急，我带你来看一个并发访问场景中不使用锁的例子，看看实现起来会出现什么状况。

在这个例子中，我们创建了 10 个 goroutine，同时不断地对一个变量（count）进行加 1 操作，每个 goroutine 负责执行 10 万次的加 1 操作，我们期望的最后计数的结果是 10 * 100000 = 1000000 (一百万)。

  1. import (
  2.         "fmt"
  3.         "sync"
  4.     )
  6.     func main() {
  7.         var count = 0
  8.         // 使用WaitGroup等待10个goroutine完成
  9.         var wg sync.WaitGroup
  10.         wg.Add(10)
  11.         for i := 0; i < 10; i++ {
  12.             go func() {
  13.                 defer wg.Done()
  14.                 // 对变量count执行10次加1
  15.                 for j := 0; j < 100000; j++ {
  16.                     count++
  17.                 }
  18.             }()
  19.         }
  20.         // 等待10个goroutine完成
  21.         wg.Wait()
  22.         fmt.Println(count)
  23.     }

在这段代码中，我们使用 sync.WaitGroup 来等待所有的 goroutine 执行完毕后，再输出最终的结果。sync.WaitGroup 这个同步原语班主任会抽时间继续写，现只需要知道，我们使用它来控制等待一组 goroutine 全部做完任务。

但是，每次运行，你都可能得到不同的结果，基本上不会得到理想中的一百万的结果。

01 | Mutex：如何解决资源并发访问问题？ - 图2

这是为什么呢？

其实，这是因为，count++ 不是一个原子操作，它至少包含几个步骤，比如读取变量 count 的当前值，对这个值加 1，把结果再保存到 count 中。因为不是原子操作，就可能有并发的问题。

比如，10 个 goroutine 同时读取到 count 的值为 9527，接着各自按照自己的逻辑加 1，值变成了 9528，然后把这个结果再写回到 count 变量。但是，实际上，此时我们增加的总数应该是 10 才对，这里却只增加了 1，好多计数都被“吞”掉了。这是并发访问共享数据的常见错误。

  2.  // count++操作的汇编代码
  3.     MOVQ    "".count(SB), AX
  4.     LEAQ    1(AX), CX
  5.     MOVQ    CX, "".count(SB)

这个问题，有经验的开发人员还是比较容易发现的，但是，很多时候，并发问题隐藏得非常深，即使是有经验的人，也不太容易发现或者 Debug 出来。

针对这个问题，Go 提供了一个检测并发访问共享资源是否有问题的工具： race detector，它可以帮助我们自动发现程序有没有 data race 的问题。

Go race detector 是基于 Google 的 C/C++ sanitizers 技术实现的，编译器通过探测所有的内存访问，加入代码能监视对这些内存地址的访问（读还是写）。在代码运行的时候，race detector 就能监控到对共享变量的非同步访问，出现 race 的时候，就会打印出警告信息。

这个技术在 Google 内部帮了大忙，探测出了 Chromium 等代码的大量并发问题。Go 1.1 中就引入了这种技术，并且一下子就发现了标准库中的 42 个并发问题。现在，race detector 已经成了 Go 持续集成过程中的一部分。

我们来看看这个工具怎么用。

在编译（compile）、测试（test）或者运行（run）Go 代码的时候，加上 race 参数，就有可能发现并发问题。比如在上面的例子中，我们可以加上 race 参数运行，检测一下是不是有并发问题。如果你 go run -race counter.go，就会输出警告信息。

01 | Mutex：如何解决资源并发访问问题？ - 图3

这个警告不但会告诉你有并发问题，而且还会告诉你哪个 goroutine 在哪一行对哪个变量有写操作，同时，哪个 goroutine 在哪一行对哪个变量有读操作，就是这些并发的读写访问，引起了 data race。

例子中的 goroutine 10 对内存地址 0x00c000126010 有读的操作（counter.go 文件第 16 行），同时，goroutine 7 对内存地址 0x00c000126010 有写的操作（counter.go 文件第 16 行）。而且还可能有多个 goroutine 在同时进行读写，所以，警告信息可能会很长。

虽然这个工具使用起来很方便，但是，因为它的实现方式，只能通过真正对实际地址进行读写访问的时候才能探测，所以它并不能在编译的时候发现 data race 的问题。而且，在运行的时候，只有在触发了 data race 之后，才能检测到，如果碰巧没有触发（比如一个 data race 问题只能在 2 月 14 号零点或者 11 月 11 号零点才出现），是检测不出来的。

而且，把开启了 race 的程序部署在线上，还是比较影响性能的。运行 go tool compile -race -S counter.go，可以查看计数器例子的代码，重点关注一下 count++ 前后的编译后的代码：

  2. 0x002a 00042 (counter.go:13)    CALL    runtime.racefuncenter(SB)
  3.        ......
  4.         0x0061 00097 (counter.go:14)    JMP     173
  5.         0x0063 00099 (counter.go:15)    MOVQ    AX, "".j+8(SP)
  6.         0x0068 00104 (counter.go:16)    PCDATA  $0, $1
  7.         0x0068 00104 (counter.go:16)    MOVQ    "".&count+128(SP), AX
  8.         0x0070 00112 (counter.go:16)    PCDATA  $0, $0
  9.         0x0070 00112 (counter.go:16)    MOVQ    AX, (SP)
  10.         0x0074 00116 (counter.go:16)    CALL    runtime.raceread(SB)
  11.         0x0079 00121 (counter.go:16)    PCDATA  $0, $1
  12.         0x0079 00121 (counter.go:16)    MOVQ    "".&count+128(SP), AX
  13.         0x0081 00129 (counter.go:16)    MOVQ    (AX), CX
  14.         0x0084 00132 (counter.go:16)    MOVQ    CX, ""..autotmp_8+16(SP)
  15.         0x0089 00137 (counter.go:16)    PCDATA  $0, $0
  16.         0x0089 00137 (counter.go:16)    MOVQ    AX, (SP)
  17.         0x008d 00141 (counter.go:16)    CALL    runtime.racewrite(SB)
  18.         0x0092 00146 (counter.go:16)    MOVQ    ""..autotmp_8+16(SP), AX
  19.        ......
  20.         0x00b6 00182 (counter.go:18)    CALL    runtime.deferreturn(SB)
  21.         0x00bb 00187 (counter.go:18)    CALL    runtime.racefuncexit(SB)
  22.         0x00c0 00192 (counter.go:18)    MOVQ    104(SP), BP
  23.         0x00c5 00197 (counter.go:18)    ADDQ    $112, SP

在编译的代码中，增加了 runtime.racefuncenter、runtime.raceread、runtime.racewrite、runtime.racefuncexit 等检测 data race 的方法。通过这些插入的指令，Go race detector 工具就能够成功地检测出 data race 问题了。

总结一下，通过在编译的时候插入一些指令，在运行时通过这些插入的指令检测并发读写从而发现 data race 问题，就是这个工具的实现机制。

既然这个例子存在 data race 问题，我们就要想办法来解决它。这个时候，我们这节课的主角 Mutex 就要登场了，它可以轻松地消除掉 data race。

具体怎么做呢？下面，我就结合这个例子，来具体给你讲一讲 Mutex 的基本用法。

我们知道，这里的共享资源是 count 变量，临界区是 count++，只要在临界区前面获取锁，在离开临界区的时候释放锁，就能完美地解决 data race 的问题了。

  2. package main
  5.     import (
  6.         "fmt"
  7.         "sync"
  8.     )
  11.     func main() {
  12.         // 互斥锁保护计数器
  13.         var mu sync.Mutex
  14.         // 计数器的值
  15.         var count = 0
  17.         // 辅助变量，用来确认所有的goroutine都完成
  18.         var wg sync.WaitGroup
  19.         wg.Add(10)
  21.         // 启动10个gourontine
  22.         for i := 0; i < 10; i++ {
  23.             go func() {
  24.                 defer wg.Done()
  25.                 // 累加10万次
  26.                 for j := 0; j < 100000; j++ {
  27.                     mu.Lock()
  28.                     count++
  29.                     mu.Unlock()
  30.                 }
  31.             }()
  32.         }
  33.         wg.Wait()
  34.         fmt.Println(count)
  35.     }

如果你再运行一下程序，就会发现，data race 警告没有了，系统干脆地输出了 1000000：

01 | Mutex：如何解决资源并发访问问题？ - 图4

怎么样，使用 Mutex 是不是非常高效？效果很惊喜。

这里有一点需要注意：Mutex 的零值是还没有 goroutine 等待的未加锁的状态，所以你不需要额外的初始化，直接声明变量（如 var mu sync.Mutex）即可。

那 Mutex 还有哪些用法呢？

很多情况下，Mutex 会嵌入到其它 struct 中使用，比如下面的方式：

  2. type Counter struct {
  3.     mu    sync.Mutex
  4.     Count uint64
  5. }

在初始化嵌入的 struct 时，也不必初始化这个 Mutex 字段，不会因为没有初始化出现空指针或者是无法获取到锁的情况。

有时候，我们还可以采用嵌入字段的方式。通过嵌入字段，你可以在这个 struct 上直接调用 Lock/Unlock 方法。

  2. func main() {
  3.     var counter Counter
  4.     var wg sync.WaitGroup
  5.     wg.Add(10)
  6.     for i := 0; i < 10; i++ {
  7.         go func() {
  8.             defer wg.Done()
  9.             for j := 0; j < 100000; j++ {
  10.                 counter.Lock()
  11.                 counter.Count++
  12.                 counter.Unlock()
  13.             }
  14.         }()
  15.     }
  16.     wg.Wait()
  17.     fmt.Println(counter.Count)
  18. }
  21. type Counter struct {
  22.     sync.Mutex
  23.     Count uint64
  24. }

如果嵌入的 struct 有多个字段，我们一般会把 Mutex 放在要控制的字段上面，然后使用空格把字段分隔开来。即使你不这样做，代码也可以正常编译，只不过，用这种风格去写的话，逻辑会更清晰，也更易于维护。

甚至，你还可以把获取锁、释放锁、计数加一的逻辑封装成一个方法，对外不需要暴露锁等逻辑：

  2. func main() {
  3.     // 封装好的计数器
  4.     var counter Counter
  6.     var wg sync.WaitGroup
  7.     wg.Add(10)
  9.     // 启动10个goroutine
  10.     for i := 0; i < 10; i++ {
  11.         go func() {
  12.             defer wg.Done()
  13.             // 执行10万次累加
  14.             for j := 0; j < 100000; j++ {
  15.                 counter.Incr() // 受到锁保护的方法
  16.             }
  17.         }()
  18.     }
  19.     wg.Wait()
  20.     fmt.Println(counter.Count())
  21. }
  23. // 线程安全的计数器类型
  24. type Counter struct {
  25.     CounterType int
  26.     Name        string
  28.     mu    sync.Mutex
  29.     count uint64
  30. }
  32. // 加1的方法，内部使用互斥锁保护
  33. func (c *Counter) Incr() {
  34.     c.mu.Lock()
  35.     c.count++
  36.     c.mu.Unlock()
  37. }
  39. // 得到计数器的值，也需要锁保护
  40. func (c *Counter) Count() uint64 {
  41.     c.mu.Lock()
  42.     defer c.mu.Unlock()
  43.     return c.count
  44. }

思考题

如果 Mutex 已经被一个 goroutine 获取了锁，其它等待中的 goroutine 们只能一直等待。那么，等这个锁释放后，等待中的 goroutine 中哪一个会优先获取 Mutex 呢？