大纲


  • 思路排查

    • Dump 堆栈很重要

    • 关键思路

    • 终于找到你

    • 思路整理

    • 发现蛛丝马迹

    • 完整的推理流程

  • 思考总结


分享一个线上遇到的死锁问题，什么， golang 也会有死锁？

思路排查

Dump 堆栈很重要


线上某个环境发现 S3 上传请求卡住，请求不返回，卡了30分钟，长时间没有发现有效日志。一般来讲，死锁问题还是好排查的，因为现场一般都在。类似于 c 程序，遇到死锁问题都会用 pstack 看一把。golang 死锁排查思路也类似（golang 不适合使用 pstack，因为 golang 调度的是协程，pstack 只能看到线程栈），我们其实是需要知道 S3 程序里 goroutine 的栈状态。golang 遇到这个问题我们有两个办法：

  1. 方法一：条件允许的话，gcore 出一个堆栈，这个是最有效的方法，因为是把整个 golang 程序的内存镜像 dump 出来，然后用 dlv 分析；
  2. 方法二：如果你提前开启 net/pprof 库的引用，开启了 debug 接口，那么就可以调用 curl 接口，通过 http 接口获取进程的状态信息；

需要注意到，golang 程序和 c 程序还是有点区别，goroutine 非常多，成百上千个 goroutine 是常态，甚至上万个也不稀奇。所以我们一般无法在终端上直接看完所有的栈，一般都是把所有的 goroutine 栈 dump 到文件，然用 vi 打开慢慢分析。

  • 调试这个 core 文件，意图从堆栈里找到些东西，由于堆栈太多了，所以就使用 gorouties -t -u 这个命令，并且把输出 dump 到文件；
  • curl xxx/debug/pprof/goroutine

关键思路


成千上万个 goroutine ，直接显示到终端是不合适的，我们 dump 到文件 test.txt，然后分析 test.txt 这个文件。去查找发现了一些可疑堆栈，那么什么是可疑堆栈？重点关注加锁等待的堆栈，关键字是 runtime_notifyListWait、semaphore、sync.(*Cond).Wait、Acquire这些阻塞场景才会用到的，如果业务堆栈上出现这个加锁调用，就非常可疑。

划重点：

  1. 留意阻塞关键字 runtime_notifyListWait 、semaphore 、sync.(*Cond).Wait 、Acquire ；
  2. 业务堆栈（非 runtime 的一些内部堆栈）


统计分析发现，有 11 个这个堆栈都在这同一个地方，都是在等同一把锁 blockingKeyCountLimit.lock，所以基本确认了阻塞的位置，就是这个地方阻塞到了所有的请求，但是这把锁我们使用 defer 释放的，使用姿势如下： 




// do someting
lock.Acquire(key)
defer lock.Release(key)

// 以下为锁内操作；

blockingKeyCountLimit 是我们封装针对 key 操作流控的组件。举个例子，如果 limit == 1，key为 "test" 在 g1 上 Acquire 成功，g2 acquire("test") 就会等待，这个可以算是我们优化的一个逻辑。如果 limit == 2，那么就允许两个人加锁到，后面的人都等待。

从代码来看，函数退出一定会释放的，但是偏偏现在锁就卡在这个地方，所以就非常奇怪。我们先找哪个 goroutine 占着这把锁不释放，看看能不能搞清楚怎样导致这里抢不到锁的原因。

通过审查业务代码分析，发现可能的源头函数（这个函数是向后端请求的函数）： 

api.(*Client).getBytesNolc

确认是 getBytesNolc 这个函数执行的操作，那么大概率就是卡在这个地方了。用这个 getBytesNolc 字符串搜索堆栈，找下是哪个堆栈 ？搜索到这个堆栈 goroutine 19458


大概率就是第 1 个堆栈了，也就是其他的 11 个 goroutine 都在等这 goroutine 19458 来放锁，仔细看这个堆栈。那么为啥这个堆栈不放锁呢？这里有个细节要注意下，这里是卡到 gihub.com/golang/groupcache/singleflight/singleflight.go:48 这一行：



终于找到你


这是一个开源库，singleflight 实现了缓存防击穿的功能。

简单减少下 singleflight 的功能，这是一个非常有效的工具。在缓存大量失效的场景，如果针对同一个 key ，其实只需要有一个人穿透到后端请求数据，其他人等待他完成，然后取缓存结果即可。这个就是 singleflight 实现的功能。具体实现就是：来了请求之后，把 key 插入到 map 里，后面的请求如果发现同名 key 在 map 里面，那么就等待它完成就好；

截屏显示卡到 c.wg.Wait() 这一行，那么说明 map 里面肯定有已经存在的 key，说明 goroutine 19458 不是第一个人？但是外面还有一个 blockingKeyCountLimit 的互斥呢，按道理其他的人也进不来（因为 limit == 1），这里这么讲来肯定要是源头才对？


思路整理


伪代码显示如下： 




func xxx () {
    // 大部分协程都卡在这里（11个）
    // 这个锁的效果主要是流控，limit 值初始化赋值，可以是 1，也可以是其他；
    // locker 为 blockingKeyCountLimit 类型
    limitLocker.Acquire( key )
    defer limitLocker.Release( key )

    // 获取数据
    getBytesNolc( key , ...)
}

func getBytesNolc () {
    // ...
    // 下面就是 singleflight.Group 的用法，防穿透
    // 同一时间只允许一个人去后端更新
    ret, err = x.Group.Do(id, func() (interface{}, error) {
        // 去服务后台获取，更新数据；
    })
    // ...
}

图示显示当前的现状：



现状小结：

  1. 大量的协程都在等 blockingKeyCountLimit 这把锁释放；
  2. 协程 goroutine 19458 持有 blockingKeyCountLimit 这把锁；
  3. 协程 goroutine 19458 却在等一个相同 key 名字的任务的完成（ singleflight 一个防击穿的库，同一时间相同 key 只允许放到一个后端去执行），却永远没等到，协程因此呈现死锁；

当前的疑问就是第一个 key 的任务为啥永远完不成，堆栈也找不到了，去哪里了？


发现蛛丝马迹


我们再仔细审一下 singleflight 的代码： 




func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
    g.mu.Lock()
    if g.m == nil {
        g.m = make(map[string]*call)
    }
    // 如果找到同名 key 已经存在；
    if c, ok := g.m[key]; ok {
        g.mu.Unlock()
        // 等待者走到这个分支：等待第一个人执行完成，最后直接返回它的结果就行了；
        c.wg.Wait()
        return c.val, c.err
    }
    // 如果同名 key 不存在（第一个人走到这个分支）
    c := new(call)
    c.wg.Add(1)
    // map 里放置 key
    g.m[key] = c
    g.mu.Unlock()
    // 执行任务
    c.val, c.err = fn()
    // 唤醒所有的等待者
    c.wg.Done()

    g.mu.Lock()
    // 删除 map 里的 key
    delete(g.m, key)
    g.mu.Unlock()

    return c.val, c.err
}

发现有个线索，我们的 S3 服务程序一个 http 请求对应一个协程处理，为了提高服务端进程的可用性，在框架里会捕捉 panic，这样确保单个协程处理不会影响到其他的请求。基于这个前提，我们假设：如果 fn() 执行异常，panic 掉了，那么就不会走 delete(g.m, key) 的代码，那么 key 就永远都残留在 map 里面，而进程却又还活着。恍然大悟。


完整的推理流程


  1. 第一个协程 g1 来了，加了 blockingKeyCountLimit 锁，然后准备穿透到后端，调用函数 getBytesNolc 获取数据，并走进了 singlelight ，添加了一个 key：x， 准备干活；
    1. 干活发生了一些不可预期的异常（后面发现是配置的异常），nil 指针引用之类的， panic 堆栈了，panic 导致后面 delete key 操作没有执行；
    2. 虽然 g1 现在 panic 了，但是由于在函数 func xxx 里面 blockingKeyCountLimit 是 defer 执行的，所以这把锁还是，但是 singlelight 的 key 还存在，于是残留在 map 里面；
    3. 但是由于我们服务程序为了高可用是 recover 了 panic 的，单个请求的失败不会导致整个进程挂掉，所以进程还是好好的；
  2. 第二个 goroutine 19458 协程来了，blockingKeyCountLimit 加锁，然后走到 singlelight 的时候，发现有 key: x 了，于是就等待；
    1. 并且等待的是一个永远得不到的锁，因为 g1 早就没了；
  3. 后续的 11 个 协程来了，于是被 blockingKeyCountLimit 阻塞住，并且永远不能释放；

实锤：后续基于这个猜想，再去搜索一遍日志，发现确实是有一条 panic 相关的日志。这个时间点后面的请求全部被卡住。


思考总结


一般来讲 c 语言写程序容易出现死锁问题，因为各种异常逻辑可能会导致忘记放锁，从而导致抢一个永远都不可能得到的锁。golang 为了解决这个问题，一般是用 defer 机制来实现，使用姿势如下： 







func test () {    mtx.Lock()    defer mtx.Unlock()
    /* 临界区 */}

golang 的 defer 机制是一个经过经验沉淀下来的有效功能。我们必须要合理使用。defer 实现原理是和所在函数绑定，保证函数 return 的时候一定能调用到（ panic 退出也能），所以 golang 加锁放锁的有效实践是写在相邻的两行。

其实思考下，singleflight 作为一个通用开源库，其实可以把 delete map key 放到 defer 里，这样就能保证 map 里面的 key 一定是可以被清理的。

还有一点，其实 golang 是不提倡异常-捕捉这样的方式编程，panic 一般不让随便用，如果真是严重的问题，挂掉就挂掉，这个估计还好一些。当然这是要看场景的，还是有一些特殊场景的，毕竟 golang 都已经提供了 panic-recover 这样的一个手段，就说明还是有需求。这个就跟 unsafe 库一样，你只有明确知道自己的行为影响，才去使用这个工具，否则别用。

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