Go保证并发安全底层实现详解

什么是并发安全

并发安全是指在多线程/多协程同时访问共享变量时，不会出现数据的不一致、不完整、未定义行为等问题。在多核CPU等多核心系统中，我们通常会采用并发编程的方式提高程序的性能，但是多线程/多协程的并发访问也会引发一些并发安全的问题。因此，为了保证程序的正确执行，我们需要确保程序在并发访问共享变量时仍然保持正确性，这就需要实现并发安全。

Go语言的并发安全性

Go语言天生的并发支持让它在并发编程方面有着非常好的表现。在编写支持并发的代码时，我们通常会使用goroutine来完成并发操作，而通常我们需要实现的并发安全主要包括两个方面：

• 互斥锁（mutex）：当并发访问共享变量时需要确保各个goroutine之间互斥进行。这个时候，Go语言提供了sync包中的Mutex类型，它本质上是通过底层的互斥锁机制来实现的。

• 原子操作：另一个解决并发安全的方法是通过原子操作来实现。原子操作是指在不需要锁的情况下，保证数据的操作是“原子”的，即操作不会被中断，保证操作的完整性。Go语言提供了sync/atomic包用于提供原子操作的支持。

互斥锁的底层实现

互斥锁的底层实现使用了sync包中的Mutex类型。例如我们定义了一个数值类型变量x，多个goroutine需要访问这个变量，我们可以这样定义：

import "sync"

var x int
var mtx sync.Mutex

func addOne() {
    mtx.Lock()
    x++
    mtx.Unlock()
}

在上面的代码中，当多个goroutine同时访问addOne函数时，它们之间便会被互斥锁机制接管。当第一个goroutine访问addOne时，它会通过调用mtx.Lock()方法获取到互斥锁，此时其他goroutine会被阻塞。当第一个goroutine执行完毕并调用mtx.Unlock()后，其他阻塞的goroutine才能继续执行。

互斥锁的实现中，当一个goroutine持有锁时，其他goroutine试图获取锁的操作会被阻塞，这很容易导致死锁的情况。因此，在使用互斥锁时需要尽可能避免死锁的情况。

原子操作的底层实现

原子操作是不需要锁的，因此，原子操作的性能比互斥锁更高。Go语言中提供了sync/atomic包，用于提供原子操作的支持。

例如我们定义一个数值类型变量x，多个goroutine需要访问这个变量，我们可以这样使用原子操作：

import "sync"

var x int32

func addOne() {
    atomic.AddInt32(&x, 1)
}

在上面的代码中，我们使用了sync/atomic包的AddInt32方法来对变量x进行原子加1操作。

原子操作底层的实现方式实际上是通过CPU的CAS(Compare-and-Swap)指令来完成的。当多个goroutine同时访问一个变量时，它们会先读取这个变量的值，然后对这个值进行修改，最后再将修改后的值写回共享变量。在修改共享变量的时候，使用CAS指令可以保证在这个过程中不会被其他goroutine干扰，因此可以确保原子操作的正确性。

示例说明

示例1

下面的示例展示了如何使用互斥锁实现并发访问。代码中我们通过计算斐波那契数列来模拟多个goroutine之间的并发访问。

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var mtx sync.Mutex

func fib(n int) int {
    if n <= 1 {
        return 1
    }
    return fib(n-1) + fib(n-2)
}

func calc(n int, ch chan<- int) {
    mtx.Lock()
    ch <- fib(n)
    mtx.Unlock()
}

func main() {
    chs := make([]chan int, 10)
    for i := 0; i < 10; i++ {
        chs[i] = make(chan int)
    }

    for i := 0; i < 10; i++ {
        go calc(i, chs[i])
    }

    for i := 0; i < 10; i++ {
        fmt.Printf("fib(%d) = %d\n", i, <-chs[i])
    }
}

在上面的代码中，我们定义了一个fib函数用于计算第n项斐波那契数列的值。然后我们定义了一个calc函数，它的作用是通过互斥锁访问fib函数。在main函数中，我们创建了10个goroutine来计算斐波那契数列的值，并将结果输出。

示例2

下面的示例展示了如何使用原子操作实现并发访问。代码中我们通过计算斐波那契数列来模拟多个goroutine之间的并发访问。

package main

import (
    "fmt"
    "sync/atomic"
)

var x int32

func fib(n int) int {
    if n <= 1 {
        return 1
    }
    return fib(n-1) + fib(n-2)
}

func calc(n int, ch chan<- int) {
    res := fib(n)
    atomic.AddInt32(&x, int32(res))
    ch <- res
}

func main() {
    chs := make([]chan int, 10)
    for i := 0; i < 10; i++ {
        chs[i] = make(chan int)
    }

    for i := 0; i < 10; i++ {
        go calc(i, chs[i])
    }

    for i := 0; i < 10; i++ {
        <-chs[i]
    }

    fmt.Printf("sum of fib = %d\n", x)
}

在上面的代码中，我们定义了一个fib函数用于计算第n项斐波那契数列的值。然后我们定义了一个calc函数，它的作用是通过原子操作访问fib函数，并将计算结果累加到x变量中。在main函数中，我们创建了10个goroutine并行计算斐波那契数列的值，并计算它们的和。最终输出的结果就是斐波那契数列的和。