GO 编程：上锁和延时任务系统

中会的CAS来充分利用相同的系统对且生产成本日渐低，读物可以自行在此之后。

在同类型系统对中会，trylock并不是一个好可选择。因为大量的goroutine抢针不太可能时会加剧CPU无意义的教育资源太多。有一个含意用来描述这种抢针的一幕：活针。

活针就是指的是服务器端看起来在较长一段时间分派，但CPU短周期被太多在抢针，而非分派勤务上，从而服务器端既有的分派极高效率不足。活针的缺陷定位起来要不快很多。所以在同类型一幕下，不敦促运用于这种针。

基于Redis的setnx

在分布式一幕下，我们也需这种“抢占”的范式，这时候怎么办呢？我们可以运用于redis共享的setnx命令：

package mainimport ( "fmt" "sync" "time" "github.com/go-redis/redis")func incr() { client := redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "localhost:6379", Password: "", // no password set DB: 0, // use default DB }) var lockKey = "counter_lock" var counterKey = "counter" // lock resp := client.SetNX(lockKey, 1, time.Second*5) lockSuccess, err := resp.Result() if err != nil || !lockSuccess { fmt.Println(err, "lock result: ", lockSuccess) return } // counter ++ getResp := client.Get(counterKey) cntValue, err := getResp.Int64() if err == nil || err == redis.Nil { cntValue++ resp := client.Set(counterKey, cntValue, 0) _, err := resp.Result() if err != nil { // log err println("set value error!") } } println("current counter is ", cntValue) delResp := client.Del(lockKey) unlockSuccess, err := delResp.Result() if err == nil && unlockSuccess> 0 { println("unlock success!") } else { println("unlock failed", err) }}func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 10; i++ { wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() incr() }() } wg.Wait()}

忘了运行结果：

❯❯❯ go run redis_setnx.go lock result: false lock result: false lock result: false lock result: false lock result: false lock result: false lock result: false lock result: false lock result: falsecurrent counter is 2028unlock success!

通过字符串和分派结果可以碰到，我们远程线程setnx运行程序上和同类型的trylock更为相似，如果获取针失利，那么相关的勤务范式就不应该此后向前分派。

setnx很适当在极高即刻一幕下，用来争抢一些“唯一”的教育资源。比如交易花钱配系统对中会卖家策动订单，而多个高价时会对其完成即刻争抢。这种一幕我们很难切实忽视明确的一段时间来判断其间，因为不管是客户端通讯设备的一段时间，还是分布式一幕下的各台工具的一段时间，都是很难切实在改组后应有适当的逻辑电路的。哪怕是我们同一个机房的一个大，各不相同的工具的系统对一段时间不太可能也时会有细微的相异。

所以，我们需忽视于这些乞求穿越Redis端口的时序来花钱适当的抢针配置。如果客户端的网络平台周围环境相比较差，那也只能自求多福了。

基于Zookeeperpackage mainimport ( "time" "github.com/samuel/go-zookeeper/zk")func main() { c, _, err := zk.Connect([]string{"127.0.0.1"}, time.Second) //*10) if err != nil { panic(err) } l := zk.NewLock(c, "/lock", zk.WorldACL(zk.PermAll)) err = l.Lock() if err != nil { panic(err) } println("lock succ, do your business logic") time.Sleep(time.Second * 10) // do some thing l.Unlock() println("unlock succ, finish business logic")}

基于ZooKeeper的针与基于Redis的针的各不相同之处在于Lock尝试之后时会一直漏单单，这与我们同类型一幕中会的mutex.Lock很相似。

其物理现象也是基于临时Sequence端口和watch API，例如我们这里头运用于的是/lock端口。Lock时会在该端口下的端口列注记中会插入自己的倍数，只要端口下的侄端口遭遇变化，就时会接到所有watch该端口的服务器端。这时候服务器端时会核对举例来说端口下多于的侄端口的id是否与自己的一致。如果一致，明确就是指出加针尝试了。

这种分布式的漏单单针相比较适当分布式勤务调度一幕，但不适当极高频次持针一段时间短的抢针一幕。按照Google的Chubby论文里头的揭示，基于强一致条款的针等同于于粗粒度的加针配置。这里头的粗粒度就是指针清空一段时间较长。我们在运用于时也应思考在自己的其业务一幕中会运用于是否合适。

基于etcd

etcd是分布式系统对中会，系统对上与ZooKeeper十分相似的组件，这两年日渐火了。后面基于ZooKeeper我们充分利用了分布式漏单单针，基于etcd，也可以充分利用十分相似的系统对：

package mainimport ( "log" "github.com/zieckey/etcdsync")func main() { m, err := etcdsync.New("/lock", 10, []string{""}) if m == nil || err != nil { log.Printf("etcdsync.New failed") return } err = m.Lock() if err != nil { log.Printf("etcdsync.Lock failed") return } log.Printf("etcdsync.Lock OK") log.Printf("Get the lock. Do something here.") err = m.Unlock() if err != nil { log.Printf("etcdsync.Unlock failed") } else { log.Printf("etcdsync.Unlock OK") }}

etcd中会很难像ZooKeeper那样的Sequence端口。所以其针充分利用和基于ZooKeeper充分利用的有所各不相同。在上述示例字符串中会运用于的etcdsync的Lock程序是：

先为核对/lock路径下是否有倍数，如果有倍数，明确就是指出针不太不太可能被别人抢了如果很难倍数，那么存储自己的倍数。存储尝试留在，明确就是指出加针尝试。存储时如果端口被其它端口存储过了，那么时会加剧加针失利，这时候到 3watch /lock下的事件真相，此时陷入漏单单当/lock路径下遭遇事件真相时，举例来说意味着被唤醒。核对遭遇的事件真相是否是删除事件真相（明确就是指出针被拥有人者配动unlock），或者过期事件真相（明确就是指出针过期失效）。如果是的话，那么离开了 1，走抢针程序。

倍数得一提的是，在etcdv3的API中会正式不太不太可能共享了可以这样一来运用于的针API，读物可以查阅etcd的文档花钱进一步的学习。

如何可选择合适的针

其业务还在同类型就可以搞定的相比之下时，那么按照需求运用于任意的同类型针敦促书就可以。

如果其发展到了分布式服务阶段，但其业务体量不大，qps很小的只能，运用于哪种针敦促书都差不多。如果美国公司内已有可以运用于的ZooKeeper、etcd或者Redis一个大，那么就最大限度在不引入在此之后技术子程序的只能满足其业务需求。

其业务其发展到一定相比之下的话，就需从多方面来可选择了。首先为是你的针是否在任何恶劣的前提条件下都不受限制元数据丢失，如果不受限制，那么就不要运用于Redis的setnx的更为简单针。

对针元数据的通用性敦促极极高的话，那只能运用于etcd或者ZooKeeper这种通过一致性条款应有元数据通用性的针敦促书。但可靠的反面一般来说都是较低的客运量和较极高的延迟。需根据其业务的相比之下对其完成负荷检测，以保障分布式针所运用于的etcd或ZooKeeper一个大可以伤及得隔壁单单的其业务乞求负荷。需注意的是，etcd和Zookeeper一个大是很难切实通过减小端口来颇极高其性能的。要对其完成横向构建，只能减小搭建多个一个大来赞成日渐多的乞求。这时会进一步颇极高对运维和监控的敦促。多个一个大不太可能需引入proxy，很难proxy那就需其业务去根据某个其业务id来花钱柯氏。如果其业务不太不太可能上新线的只能花钱构建，还要可选择元数据的快照迁移。这些都不是容易的事情。

在可选择明确的敦促书时，还是需多加思考，对安全性即已花钱预估。

定时勤务系统对

我们在花钱系统对时，很多时候是处理过程实时的勤务，乞求来了马上就处理过程，然后立即给客户端以反馈。但有时也时会遭遇非实时的勤务，比如明确的一段时间点发布重要暂定。或者需在客户端花钱了一件事情的X分钟/Y小时后，对其特定动作，比如接到、发券等等。

如果其业务体量相比较小，有时我们也可以通过元数据库配合轮询来对这种勤务完成更为简单处理过程，但上了体量的美国公司，其单纯时会寻找日渐为普适的解决敦促书来解决这一类缺陷。

一般有两种单单发点来解决这个缺陷：

充分利用一套十分相似crontab的分布式不间断勤务管理系统对。充分利用一个赞成不间断收发谣言的谣言缓冲区。

两种单单发点进而为基础单单了一些各不相同的系统对，但其单纯是差不多的。都是需充分利用一个配置者（timer）。在同类型的一幕下配置者其实并不出名，例如我们在和网络平台库眼里的时候经常时会线程SetReadDeadline()给定，就是在本地创建了一个配置者，在穿越就是指定的一段时间后，我们时会发来配置者的接到，告诉我们一段时间已到。这时候如果存储还很难启动的话，就可以看来遭遇了网络平台缺陷，从而中会断存储。

前面我们从配置者开始，探究定时勤务系统对的充分利用。

配置者的充分利用

配置者（timer）的实直到现在工业界不太不太可能是有解的缺陷了。少见的就是一段时间填和一段时间轮。

一段时间填

最少见的一段时间填一般用小顶填充分利用，小顶填其实就是一种特殊的标量

小顶填的必要是什么呢？对于配置者来说，如果填顶金属元素比举例来说的一段时间还要大，那么明确就是指出填内所有金属元素都比举例来说一段时间大。进而明确就是指出这个每一次我们还很难必要对一段时间填完成任何处理过程。不间断核对的一段时间复杂度是O(1)。

当我们发现填顶的金属元素多于举例来说一段时间时，那么明确就是指出不太可能不太不太可能有一批事件真相不太不太可能开始过期了，这时完成较长一段时间的弹单单和填重写配置就好。每一次填重写的一段时间复杂度都是O(LgN)。

Go自身的内置配置者就是用一段时间填来充分利用的，不过并很难运用于二叉填，而是运用于了扁平一些的四叉填。在早先的旧版本中会，还加了一些提极高极高效率，我们先为不说提极高极高效率，先为来忘了四叉的小顶填长什么样：

小顶填的其本质，伯父端口比其4个侄端口都小，侄端口之间很难之外的一般来说关系敦促。

四叉填中会金属元素出错和填重写与二叉填很难什么单纯区别。

一段时间轮

用一段时间轮来充分利用配置者时，我们需注记述每一个格侄的“刻度”，可以将一段时间轮看做一个步进，中会心有秒针由南向北飞轮。每次飞轮到一个刻度时，我们就需去查看该刻度搭载的勤务列注记是否有不太不太可能到期的勤务。

从构件上来讲，一段时间轮和数组注记很相似，如果我们把数组算法注记述为：一连串一段时间%一段时间轮金属元素一般来说。那么这就是一个更为简单的数组注记。在数组冲突时，采行链注记搭载数组冲突的配置者。

除了这种单层一段时间轮，业界也有一些一段时间轮采行多层充分利用，这里头就不再赘述了。

勤务分发

有了也就是说的配置者充分利用敦促书，如果我们研发的是同类型系统对，那么就可以撸起袖侄开干了，不过本章我们讨论的是分布式，相距“分布式”还稍微有一些相距。

我们还需把这些“不间断”或是“定时”（单纯也是不间断）勤务分发单单去。前面是一种单单发点：

每一个模板整年一小时，时会去元数据库里头把下一个小时需处理过程的不间断勤务捞单单来，捞取的时候只要取那些task_id % shard_count = shard_id的那些勤务即可。

当这些不间断勤务被一连串之后需接到客户端斜向，有两种单单发点：

将勤务被一连串的信息封装为一条谣言，发往谣言缓冲区，由客户端斜向对谣言缓冲区完成监听。对客户端必需能用的Lua给定完成线程。

两种敦促书有别优缺点，如果采行1，那么如果谣言缓冲区单单机械故障时会加剧整个系统对不能用，当然，直到现在的谣言缓冲区一般也时会有自身的极高能用敦促书，大多数时候我们只能担心这个缺陷。其次一般电侄政务中会间走谣言缓冲区的话时会加剧定时减小，不间断勤务若必须在一连串后的几十毫秒到几百毫秒内启动，那么采行谣言缓冲区就时会有一定的安全性。如果采行2，时会再加不间断勤务系统对的负担。我们明白，同类型的配置者分派时最害怕的就是Lua给定分派一段时间较短，这样时会漏单单不足之处的勤务分派。在分布式一幕下，这种不安依然是等同于的。一个卑劣的其业务Lua不太可能就时会这样一来扭转局势整个不间断勤务系统对。所以我们还要可选择在Lua的改进减小经过检测的出错一段时间设置，并且对由客户端放进的出错一段时间花钱妥当的审核。

元数据再最大限度和幂等考量

当我们的勤务分派一个大有工具机械故障时，需对勤务完成剩余。按照之后的求模策略，对这台工具还很难处理过程的勤务完成剩余就相比较不快了。如果是单单运行的新线上系统对，还要在机械故障时的勤务最大限度方面花日渐多的心思。

前面所述一种单单发点：

我们可以概要Elasticsearch的元数据分布设计，每份勤务元数据都有多个原稿，这里头假设两原稿

一份元数据虽然有两个拥有人者，但拥有人者拥有人的原稿时会完成区分，比如拥有人的是配原稿还所谓配原稿，配原稿在由此可知中会为摸黑均，非配原稿为较长一段时间新线条。

一个勤务只时会在拥有人配原稿的端口上被分派。

亦然工具机械故障时，勤务元数据需完成元数据再最大限度的社会活动，比如端口1挂了。

端口1的元数据时会被迁移到端口2和端口3上。

当然，也可以用稍微复杂一些的单单发点，比如对一个大中会的端口完成角色划分，由协商端口来花钱这种机械故障时的勤务剩余社会活动，可选择到极高能用，协商端口不太可能也需有1至2个5台端口以防不测。

之后提及我们时会用谣言缓冲区一连串对客户端的接到，在运用于谣言缓冲区时，很多缓冲区是不赞成exactly once的语义的，这种只能我们需让客户端自己来负责谣言的去重或者消费的幂等处理过程。

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