Golang协程泄露怎么预防

这篇文章主要介绍了Golang协程泄露怎么预防，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

泄露案例

关于协程泄露很多时候我们往往会忽略它，直到机器资源负载异常才引起重视。之前排除生产环境异常的时候，曾经遇到过go程序内存泄露的场景，内存泄漏和协程泄露有很大关系，本质上都是资源不回收导致的。

这里列举一个典型的泄露案例：

func JumpForSignal() int {    ch := make(chan int)    go func() {        ch <- bizMtx    }()    go func() {        ch <- bizMtx    }()    go func() {        ch <- bizMtx    }()    //一有输入立刻返回    return <-ch}func main() {    // ...    JumpForSignal()    // ...}

事后分析这个demo可以得知，这个函数调用会阻塞两个子协程，预期只有一个协程会正常退出。

获取协程信息

既然存在协程泄露，我们在日常工作怎么避免或者发现它呢？下面我们列举几个思路。

遵守准则

由于Go是自带GC的语言，很多时候写代码不需要关心变量的资源释放，不像C程序员变量申请之后需要在结束处释放。但是Go的chan在使用时候是有一些准则的，当确定chan不再使用时候，可以在输出方进行close，避免其他协程还在等待该chan的输出。

协程数量

找到泄露的协程，第一个能够想到的是协程数量，当你的函数处理逻辑比较简单，除了主协程之外，预期协程应该都在结束前返回，可以在main函数结束处调用runtime包的函数：

// NumGoroutine returns the number of goroutines that currently exist.func NumGoroutine() int {    return int(gcount())}

通过它可以返回当前协程总数量：

func Count()  {    fmt.Printf("Number of goroutines:%d\n", runtime.NumGoroutine())}func main() {    defer Count()    Count()    JumpForSignal()}

输出：

Number of goroutines:1Number of goroutines:3

协程函数栈

还有一种比较常见定位协程的形式，在Go里面，可以用于分析协程函数的上下文，常见的比如go自带的pprof也是通过这种方式获取，实际案例中，条件允许的情况可以开启pprof方便分析。

下面来看一个示例，我们在上面的例子加一个http端口监听，用于接入go自带的pprof分析工具。

随后在浏览器输入：

http://localhost:8899/debug/pprof/goroutine?debug=1

可以得到整个程序的协程列表：

goroutine profile: total 71 @ 0x165eb6 0x126465 0x126235 0x29341e 0x19de01#0x29341dpixelgo/leak.JumpForSignal.func1+0x3dF:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:241 @ 0x165eb6 0x126465 0x126235 0x29347e 0x19de01#0x29347dpixelgo/leak.JumpForSignal.func2+0x3dF:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:281 @ 0x165eb6 0x15bb3d 0x1975a5 0x228d05 0x229d8d 0x22c40d 0x321765 0x33437c 0x447c89 0x285239 0x285606 0x4493f3 0x450da8 0x19de01#0x1975a4internal/poll.runtime_pollWait+0x64D:/dev/go1.16/src/runtime/netpoll.go:227#0x228d04internal/poll.(*pollDesc).wait+0xa4D:/dev/go1.16/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:87#0x229d8cinternal/poll.execIO+0x2acD:/dev/go1.16/src/internal/poll/fd_windows.go:175#0x22c40cinternal/poll.(*FD).Read+0x56c// ...

结论是：当前程序一共有7个协程，可以看出分别有1个协程分配在F:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:24 和F:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:28，正是上文泄露的代码块。

有时候还可以多维度去分析，比如输入：

http://localhost:8899/debug/pprof/goroutine?debug=2

可以通过协程后面的标签,看到当前协程的不同状态，running/io wait/chan send

goroutine 9 [running]:runtime/pprof.writeGoroutineStacks(0x7f7d00, 0xc0000aa000, 0x0, 0x0)D:/dev/go1.16/src/runtime/pprof/pprof.go:693 +0xc5net/http/pprof.handler.ServeHTTP(0xc000094011, 0x9, 0x7fba40, 0xc0000aa000, 0xc000092000)    //..goroutine 1 [IO wait]:internal/poll.runtime_pollWait(0x223debb10d8, 0x72, 0xc000152f48)D:/dev/go1.16/src/runtime/netpoll.go:227 +0x65internal/poll.(*pollDesc).wait(0xc0001530b8, 0x72, 0x93b400, 0x0, 0x0)    //...goroutine 6 [chan send]:pixelgo/rout.JumpForSignal.func1(0xc000053800)F:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:25 +0x10ecreated by pixelgo/rout.JumpForSignalF:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:23 +0x71goroutine 7 [chan send]:pixelgo/rout.JumpForSignal.func2(0xc000053800)F:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:30 +0x10ecreated by pixelgo/rout.JumpForSignalF:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:28 +0x93

协程id

接下来我们来探索协程标识：协程id，在Go中，每个运行的协程都会分配一个协程id，一个常见的方式是从函数运行栈获取，引用之前网上其他同学的写法：

func main() {    fmt.Println(getGID())}func getGID() uint64 {    b := make([]byte, 64)    b = b[:runtime.Stack(b, false)]    b = bytes.TrimPrefix(b, []byte("goroutine "))    b = b[:bytes.IndexByte(b, ' ')]    n, _ := strconv.ParseUint(string(b), 10, 64)    return n}

我们来看看runtime.stack() 会返回什么呢，其中真实内容是这样的：

goroutine 21 [running]:leaktest.interestingGoroutines(0xdb9980, 0xc00038e018, 0x0, 0x0, 0x0)F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest.go:81 +0xbfleaktest.CheckContext(0xdbe398, 0xc000108040, 0xdb9980, 0xc00038e018, 0x0)F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest.go:141 +0x6eleaktest.CheckTimeout(0xdb9980, 0xc00038e018, 0x3b9aca00, 0x0)F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest.go:127 +0xe5leaktest.TestCheck.func8(0xc000384780)F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest_test.go:122 +0xaftesting.tRunner(0xc000384780, 0xc000100050)D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1193 +0x1a3created by testing.(*T).RunD:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1238 +0x63cgoroutine 1 [chan receive]:testing.(*T).Run(0xc000037080, 0xd8486a, 0x9, 0xd9ebc8, 0x304bd824304bd800)D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1239 +0x66atesting.runTests.func1(0xc000036f00)D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1511 +0xbdtesting.tRunner(0xc000036f00, 0xc00008fc00)D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1193 +0x1a3testing.runTests(0xc0000040d8, 0xf40460, 0x5, 0x5, 0x0, 0x0, 0x0, 0x21cbf1c0100)D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1509 +0x448testing.(*M).Run(0xc0000c0000, 0x0)D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1417 +0x514main.main()_testmain.go:51 +0xc8

可以发现这个栈和我们运行panic抛出的信息非常类似，需要注意的是，通过这种方式获取协程id并不是一个高效的方式。
实际生产使用过程并不提倡，值得一提的是，为了方便我们更好的定位问题上下文，有时候日志框架又需要我们打印出当前协程id。

比如这是一个生产案例日志输出：

// gid-1号协程用于初始化资源[0224/162532.310:INFO:gid-1:yx_trace.go:66] cfg:&{ false false [] 0xc000295140 0xc0001d4e00 <nil> <nil> <nil>}[0224/162532.320:INFO:gid-1:main.go:50] GameRoom Startup->[0224/162532.320:INFO:gid-1:config_manager.go:107] configManager SetHttpListenAddr:8080[0224/162532.320:INFO:gid-1:room_manager.go:57] roomManager Startup[0224/162532.323:INFO:gid-1:room_manager.go:72] roomManager initPrx.[0224/162532.330:INFO:gid-1:bootstrap.go:153] GameRoom START ok.// gid-60号协程分配用于启动HTTP Server[0224/162533.277:INFO:gid-60:expose.go:36] Start for HTTP server...[0224/162533.277:INFO:gid-60:expose.go:39] register for debug server...

往往日志框架是力求对业务性能影响最低的，既然有性能顾虑，那么它是怎么获取协程id的呢？只能曲线救国了。
还有一个解法，其实在Go中，每个协程绑定的系统线程结构中，有一个g指针，拿到g指针的信息之后，根据g指针结构的偏移量(注意不同go版本可能不同)，指定获取id。

汇编获取

通过协程绑定的g指针，这里参考《Go高级编程》的做法

// 记录各个版本的偏移量var offsetDictMap = map[string]int64{        "go1.12":    152,        "go1.12.1":  152,        "go1.12.2":  152,        "go1.12.3":  152,        "go1.12.4":  152,        "go1.12.5":  152,        "go1.12.6":  152,        "go1.12.7":  152,        "go1.13":    152,        "go1.14":    152,        "go1.16.12":    152,}// offset for go1.12var goid_offset uintptr = 152//go:nosplitfunc getG() interface{}func GoId() int64// 部分汇编代码// func getGptr() unsafe.PointerTEXT ·getGptr(SB), NOSPLIT, $0-8    MOVQ (TLS), BX    MOVQ BX, ret+0(FP)    RETTEXT ·GoId(SB),NOSPLIT,$0-8    NO_LOCAL_POINTERS    MOVQ ·goid_offset(SB),AX    // get runtime.g    MOVQ (TLS),BX    ADDQ BX,AX    MOVQ (AX),BX    MOVQ BX,ret+0(FP)    RET

这里点到为止，大概思路是这样。

性能比较：

我们来简单测试下两种获取go协程id方式性能差距：

// BenchmarkGRtId-8   1000000000         0.0005081 ns/opfunc BenchmarkGRtId(b *testing.B) {    for n := 0; n < 1000000000; n++ {        // runtime获取协程id        getGID()    }}// BenchmarkGoId-8   1000000000         0.05731 ns/opfunc BenchmarkGoId(b *testing.B) {    for n := 0; n < 1000000000; n++ {        // 汇编方式获取        GoId()    }}

可以看到通过汇编方式获取协程id的方式性能更优，相差几个数量级。

限制协程

上面列举了几个定位协程信息的方法，那么在协程泄露之前有没有其他方式对程序的go协程进行管控呢，有个做法是使用强大的channel坐下限制。

抛砖引玉

这里先提供一个简单的思路，即再包装一层channel进行保护，

// 限制数量var LIMIT_G_NUM = make(chan struct{}, 100)// 需要自定义的处理逻辑type HandleFun func()func AsyncGoForHandle(fn HandleFun)  {    // 计数加一    LIMIT_G_NUM <- struct{}{}    go func() {        defer func() {            if err := recover(); err != nil {                log.Fatalf("AsyncGoForHandle recover from err: %v", err)            }            // 回收计数            <-LIMIT_G_NUM        }()        // 处理逻辑        fn()    }()}

上面的思路比较简单，相信大家能看懂，每次需要异步创建协程只要调用AsyncGoForHandle()函数即可，不足之处可能是处理逻辑HandleFun()不够通用，需要自己定义具体实现。

还有一种方式，就是引入协程池的概念，这里的池子和数据库连接池有点像，即一开始就预创建好，业务层只要负责提交数据，业界已经有不少成熟的封装。

成熟方案：tunny

之前看到社区有一个封装得比较完善的协程池tunny，代码行数不多，我们来试着拆解分析一下代码，项目地址：https://github.com/Jeffail/tunny

定义处理逻辑接口：

type Worker interface {    // 自定义逻辑实现，开发者只需要关心入参和出参    Process(interface{}) interface{}}

包装worker的输入源workRequest

type workerWrapper struct {    // 注入内部实现逻辑    worker        Worker    interruptChan chan struct{}    // 请求来源workRequest    reqChan chan<- workRequest    // ...}

输入源结构

type workRequest struct {    // 输入    jobChan chan<- interface{}    // 处理结果，即worker.Process()的返回值    retChan <-chan interface{}    // ...}

编写实现类：

我们知道Go的接口遵循鸭子模型： 只要它表现得像个鸭子，它就是鸭子

// Worker实现类type closureWorker struct {    processor func(interface{}) interface{}}func (w *closureWorker) Process(payload interface{}) interface{} {    return w.processor(payload)}

定义工作池结构

type Pool struct {    queuedJobs int64    // 成员函数，用于"鸭子"实体    ctor    func() Worker    workers []*workerWrapper    reqChan chan workRequest    workerMut sync.Mutex}func NewFunc(n int, f func(interface{}) interface{}) *Pool {    return New(n, func() Worker {        return &closureWorker{            // 传入真正的实现模块            processor: f,        }    })}func New(n int, ctor func() Worker) *Pool {    p := &Pool{        ctor:    ctor,        reqChan: make(chan workRequest),    }    // 批量创建协程，监听处理来自reqChan的任务    p.SetSize(n)    return p}

相关实体结构如下，配合源码阅读就比较清晰了。

这个框架相当于把协程预先创建好做了池化，随后业务层只需要源源不断把"加工数据"输入到workRequest这个chan即可，也就是process()函数，process()模块会把数据输入到内部channel进行处理，池中的worker会进行加工。
这种工厂模式还是值得借鉴的，Go也有很多成熟框架使用了这种写法。

引用原项目README.md的用法示例：

numCPUs := runtime.NumCPU()pool := tunny.NewFunc(numCPUs, func(payload interface{}) interface{} {    var result []byte    // 关心业务层的输入、输出即可    result = wrapSomething()    return result})defer pool.Close()http.HandleFunc("/work", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {    input, err := ioutil.ReadAll(r.Body)    if err != nil {        http.Error(w, "Internal error", http.StatusInternalServerError)    }    defer r.Body.Close()    // 提交任务给Process    result := pool.Process(input)    w.Write(result.([]byte))})http.ListenAndServe(":8080", nil)

总结

• Go协程有几个内置信息，协程id、协程栈、协程状态(running/io wait/chan send)，通过这些信息可以帮助我们一定程度的避免或者定位问题

• Go里面创建协程只需要一个Go关键字，但是要合理回收却很关键，必要时可以用协程池做限制

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Golang协程泄露怎么预防”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持编程网，关注编程网行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!